Research on dynamic mobile IoT node clustering and grouping to resolve the data heterogeneity problem in federated learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710116360
과학기술정보통신부
한국연구재단
울산과학기술원
김효일
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,396만원
6,396만원
기초연구
출연연구소
울산광역시 울주군
정보/통신 > 무선 통신·네트워크 > 무선·이동통신 서비스
본 연구과제의 최종 목표는 IoT 노드들 간 연합학습 시 데이터 heterogeneity 문제 해결을 위해, 연합학습 참여 노드들의 최적 클러스터링/그룹핑 기법 및 연합학습 그룹/클러스터 간 메타-연합학습 기법을 개발하는 것임. 최종목표 달성을 위해, 연차 별 연구목표를 아래와 같이 제시함:○ 1차년도: 싱글-모달 모바일 IoT 센서들 간 연합학습 시 데이...
1차년도 연구 목표: 싱글-모달 모바일 IoT 센서들 간 연합학습 시 데이터 heterogeneity 해소를 위한, 노드 별 위치 trajectory 기반 최적 연합학습 클러스터링/그룹핑 기술 개발○ 모바일 노드 간 물리적(geographical) 거리에 따른 데이터 IID 특성 검증.○ 모바일 노드들의 최적 연합학습 클러스터링 및 그룹핑 알고리즘 개발.2...
1) 연구과제의 활용방안- 예상되는 연구성과: 모바일 네트워크 환경에서 연합학습의 성능을 최대화할 수 있는 연합학습 참여 노드 최적 선정 알고리즘과, 연합학습 그룹 및 클러스터 간 메타-연합학습을 통한 연합학습 성능의 극대화 알고리즘 등이 도출될 예정이며, 연구결과들의 논문화 및 특허화를 함께 추진할 예정임.- 활용분야 및 활용방안: 도출될 알고리즘들은 B...