본 논문은 수직 분할 연합 학습(VFL) 환경에서 트리 기반 모델의 적용에 대한 종합적인 연구를 수행합니다. 트리 기반 모델의 효율성, 강건성, 해석 가능성으로 인해 VFL에서의 활용이 증가하고 있는데, 이 논문은 통신 및 계산 프로토콜 관점에서 VFL에서 트리 기반 모델을 적용하는 전반적인 그림을 제시합니다. VFL에서의 트리 기반 모델을 특징 수집 모델과 레이블 분산 모델의 두 가지 유형으로 분류하고, 각 유형의 특징, 장점, 개인정보 보호 메커니즘 및 응용 프로그램에 대해 자세히 논의합니다. 또한, 학술 연구와 산업적 배포 모두의 다양한 요구 사항을 더 잘 충족하기 위한 여러 설계 원칙을 요약하여 VFL에서 트리 기반 모델의 구현에 중점을 둡니다. 마지막으로, 다양한 유형의 트리 기반 모델의 차이점과 발전에 대한 실험적 관찰을 제공하기 위해 일련의 실험을 수행합니다.
