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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현배 (한성대학교) 이웅희 (한성대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,225 - 2,239 (15page)

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실제 환경에서 연합학습을 수행하기 위해 많은 기기가 준비되어야 하고 다양한 상황들에 대한 고려가 필요하다. 이는 높은 비용 소모를 야기하므로 실제 환경에서 연합학습을 구축하기 전에 시뮬레이션 을 통해 성능 측정을 해보는 과정이 필요하다. 또한 기존의 연합학습 방법은 개인이 소유하고 있는 다양한 기기들을 고려하 지 않는다는 한계 를 가지고 있다. 이와 같은 한계 를 극복하기 위해 본 논문에서는 연합학습에 사용되는 다양한 인자들을파라미터화한 시뮬레이터를 구현하였고 개인이 소유한 다양한 기기가 활용된 학습이 고려될 수 있도록 Learning Agent 개념을 추가하였다. 제안한 시뮬레이터는 Windows 11, Python3.9의 환경에서 구현되었으며, 본 논문에서가정한 상황에서 시뮬레이션 한 결과 Learning Agent를 사용한 경우, 평균적으로 전체 학습 시간 은 1/2 가량 줄어들었으며 상한 정확도에 수렴하기까지의 소요 시간 은 1/3 가량 줄어듦을 확인하였다. 따라서 제안된 시뮬레이터는 사용자의 다양한 기기를 활용한 연구 에 활용될 수 있을 것이며 실제 환경에 연합학습을 구축하려는 상황에서성능 측정을 위해 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대한다.
#연합학습 # 시뮬레이터 # Learning Agent # 학습 속도 # 기기 성능 #Federated Learning # Simulator # Learning Agent # Learning Rate # Devic e Performance

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