P2P-Fed : Peer-to-Peer based large-scale federated learning research to optimize node scalability and communication traffic
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · (유형1-1)중견연구
2025년
2710075215
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국항공대학교
이재환
8명
2025.03.01 ~ 2026.02.28
2023.03.01 ~ 2026.02.28
9,617만원
9,617만원
개발연구
대학
경기도 고양시
정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
기존의 연합학습의 경우 주로 중앙서버-클라이언트 방식을 기반으로 하고 있다. 이에 따라 노드 확장 성에 대한 제약과 중앙 서버에 대한 통신 오버헤드 현상, Single Point of Failure 현상등의 약점을 지 니고 있다.본 연구의 목표는 구조화된 Peer-to-Peer Network(DHT)를 활용하여 노드의 확장성과 특정 노드 의 통신 오버헤드 ...
현재까지 연구된 연합학습은 노드 확장성 제약 및 Single-point-of-failure 문제점을 해결하지 못하 였다. 본 연구(P2P-Fed)에서는 구조적인 P2P 네트워크를 적용한 연합학습을 통해 노드 추가와 이탈 에 자유로운 환경을 구축하는 것을 연구의 중점으로 두고 있다.1차년도 : 연합학습 노드 확장성1) P2P 연구 : 분산 해시 테이블에서의 ...
의료 분야, 드론, 자율주행과 같은 데이터 보안성과 대규모 학습이 필요한 분야에서 연합학습은 딥러 닝 분야에 새로운 전환점이 될 수 있다. 이러한 점을 주목받아 연합학습은 해외 대기업들과 연구 기관 에서 연구 활동에 사활을 걸고 있다. 그러나, 국내에 이러한 연구 시도가 본격적으로 진행되고 있지 않다. 연합학습의 생태계를 국내에 확립하고, 연합학습의 한계점...