Online Lifelong Federated Learning for Distributed Time-Series Data and Online Tasks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710107860
과학기술정보통신부
한국연구재단
한양대학교
홍송남
6명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2027.04.30
2.5억원
2.5억원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구과제는 대량의 분산된 단말 장치에서 끈임 없이 생성 또는 수집되는 다양한 구조의 시계열-데이터를 활용하여 지속적으로 성장 가능하도록 초거대 인공지능 모델을 학습하는 '온라인 평생 연합학습' 프레임워크를 제시하고 원천 기술 연구를 하고자함. 온라인 평생 연합학습에 적합한 효율적인 알고리즘 설계 및 이론적인 분석방법을 정립함. 또한, 분산 학습 시스템에...
본 연구과제에서는 대량의 분산된 단말 장치에서 순차적으로 생성되는 시계열-데이터를 이용하여 지속적으로 성장 가능하도록 초거대 인공지능 모델을 학습하는 온라인 평생 연합학습 프레임워크를 새롭게 정의하고, 원천 기술 연구를 3차년도에 걸쳐서 다각도로 수행하고자 함. 본 연구과제에서 세계최초로 시도하는 도전적인 연구목표를 달성하기 위한 연차별 세부 계획은 다음과...
본 과제에서 연구하는 온라인 평생 연합학습은 의/약학 서비스, 생물학, 이상 징후 탐지, 도시 환경 오염도 예측, 소셜 네트워크 시스템, 비지니스 시스템, 사물 인터넷, Industry 4.0 등 다양한 응용분야에서 활용될 수 있음. 제안된 온라인 평생 연합학습 알고리즘 및 정립된 이론들은 위에서 언급된 응용분야를 성공적으로 발전 시키는데 핵심 기술로 활용되어 ...