A Study on Adaptive Expandable Federated Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112947
과학기술정보통신부
한국연구재단
충남대학교
박정희
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,299만원
6,299만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
o 연합학습(federated learning)은 데이터를 공유하지 않고 독립적인 분산 저장을 유지하면서 기계학습 모델을 공유하여 학습하는 방법이다. 데이터 보안을 유지하면서도 많은 ... 클라이언트에서 데이터 발생 분포가 달라지거나 클래스 컨셉이 변화하는 현상이 발생할 수 있다. 다양한 데이터들이 빠른 속도로 수집되는 빅데이터 시대에는 분류 모델 학습에서 배우지 않은 새로운 특성을 가진 ...
o (1차년도) 클라이언트 데이터 분포의 통계적 이질성 척도 개발: 글로벌 저차원 격자 공간과 클라이언트 로컬 데이터의 공간을 유기적으로 연결하면서 로컬 데이터 분포 정보를 요약할 수 있는 방법을 개발하기 위한 구체적인 연구 방법으로 Self-organizing maps (SOM)의 연합학습 방법을 적용하려고 한다. SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 ...
... 기대효과:- 소프트웨어 프로토타입을 개발하고 github 사이트에 오픈소스를 배포함으로써 연합 학습 분야의 학문 발전에 크게 기여할 수 있을 것이다. o 경제·산업적 기대효과: - 분산된 데이터를 중앙집중 없이 안전하게 학습함으로써 데이터 수집, 전처리, 관리 비용 절감- 연합학습 방법을 금융·제조·스마트시티 등 산업에 적용함으로써 AI 서비스 확장성 확보o 사회적 기대효과:- ...