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저자정보
Seo-Hee Hwang (University of Ulsan) Si-Yeon Pak (University of Ulsan) Jin-Ho Chung (University of Ulsan) Daehwan Kim (University of Ulsan) Yongwan Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI))
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.21 No.4
발행연도
2023.12
수록면
300 - 305 (6page)

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Audience reactions in response to remote virtual performances must be compressed before being transmitted to the server. The server, which aggregates these data for group insights, requires a distribution code for the transfer. Recently, distributed learning algorithms such as federated learning have gained attention as alternatives that satisfy both the information security and efficiency requirements. In distributed learning, no individual user has access to complete information, and the objective is to achieve a learning effect similar to that achieved with the entire information. It is therefore important to distribute interdependent information among users and subsequently aggregate this information following training. In this paper, we present a new extension technique for minimal code that allows a new minimal code with a different length and Hamming weight to be generated through the product of any vector and a given minimal code. Thus, the proposed technique can generate minimal codes with previously unknown parameters. We also present a scenario wherein these combined methods can be applied.
#Blockchain #Distributed Learning #Federated Learning #VR/AR transmission #Virtual performances

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. BACKGROUND
Ⅲ. DESIGN AND APPLICATION OF DISTRIBUTION CODES
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES

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