Heterogeneous Compression in Federated Learning and Blockchain-based Adaptive Tamper-Proofing for Intelligent Industrial IoT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형A)
2026년
2710106575
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립금오공과대학교
전태수
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2029.02.28
9,510만원
9,510만원
응용연구
대학
경상북도 구미시
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 사물인터넷 응용서비스
기존 압축 기술과 연합학습의 비호환성을 해결하기 위해, 경량 블록체인 기반의 적응형 가중치 정량화 기법을 제안하고, 산업체 협력으로 실제 IoT 환경에서 검증한다.본 연구는 기존의 단순 압축 기술이나 일반적인 블록체인 연합학습이 해결하지 못한 '기기 이질성(Heterogeneity)'과 '지능형 비잔틴 공격(Byzantine Attack)' 문제를 동시에 해결하는 ...
... IoT 환경의 다양한 컴퓨팅 기기 사양 수집 등 현장 중심 기반 조사를 수행한다. 다양한 기기로 구성된 IIoT에 적용하기 위한 비균등 압축 연합학습 모델을 연구한다. 또한, 연합학습 모델과 블록체인 통합 구현 가능성을 확인하기 위하여 PoC를 구축한다. 이를 통하여 본 연구에 필요한 IIoT향 실효성있는 연합학습 모델 및 PoC를 확보하고자 한다.2차년도에서는 경량 블록체인 기반 보안 ...
본 연구는 산업용 IoT의 기기 이질성을 극복하는 '비균등 압축 연합학습'과 메타데이터 위조를 방지하는 'O(1) 경량 블록체인' 원천 기술을 확보하는 것을 목표로 한다.[활용계획]확보된 기술은 Github을 통해 오픈소스 라이브러리로 공개하여 학술적 생태계를 주도하고, 구미 국가산업단지 협력 기업과 연계한 리빙랩 실증을 통해 기술 성숙도를 검증한다. 특히, ...