Stability-Controlled Continual Distributed Intelligence for Energy-Harvesting AIoT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114964
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교산학협력단
노동건
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,522만원
4,522만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보통신 융합 디바이스 > 사물인터넷 기술
본 연구의 최종 목표는 에너지 수집형 AIoT(EH-AIoT) 환경에서 에너지 상태와 학습 필요도를 동시에 고려하여 장기 자율 동작이 가능한 안정성 제어 기반 지속학습 및 태스크 적응형 연합학습 프레임워크를 확립하는 것이다. EH-AIoT 환경은 태양광, 진동, RF 등 외부 에너지원에 의존하므로 에너지 수집량의 변동성이 크고, 이에 따라 노드의 학습 참여...
본 연구는 에너지 수집형 AIoT(EH-AIoT) 환경에서 에너지 변동성과 데이터 비정상성이 동시에 존재하는 상황을 고려한다. 이를 위해 안정성과 학습 성능을 동시에 확보할 수 있는 안정성 제어 기반 지속학습 및 태스크 적응형 연합학습 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다. 에너지 상태, 학습 비용, 데이터 변화 정도를 통합적으로 고려하는 제어 기반 학습...
- 연구개발성과 활용계획본 연구에서 개발되는 안정성 제어 기반 지속학습 및 태스크 적응형 연합학습 프레임워크는 에너지 제약 환경에서도 장기 자율 동작이 요구되는 다양한 AIoT 응용 분야에 활용될 수 있다. 특히 배터리 교체나 지속적인 유지보수가 어려운 환경에서, 에너지 상태에 따라 학습을 능동적으로 제어할 수 있는 기술로 활용 가치가 높다.먼저, 실외 환...