제한된 자원 환경에서의 연합 학습 연구 동향

류지현; 양희철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류지현 (충남대학교) 양희철 (충남대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제41권 제10호

발행연도: 2024.9

수록면: 36 - 42 (7page)

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본고에서는 제한된 자원 환경에서의 연합 학습(Federated learning)을 위한 연구 동향을 소개한다. 연합 학습은 데이터 프라이버시를 유지하면서 로컬 장치에서 직접 모델을 학습하는 분산형 머신러닝 방식이다. 하지만 자원이 제한된 환경에서는 장치의 연산 능력, 에너지 소비, 메모리, 네트워크 연결 등의 제약으로 인해 구현이 어려울 수 있다. 이를 극복하기 위해 모델 축소를 통한 학습 부담 조정, 서버와의 협력 알고리즘 등이 제안되고 있어 이를 소개하고자 한다. 이러한 자원 제약 환경에서의 연합 학습 연구를 통해 연합 학습의 효율성과 확장성이 더욱 향상될 것으로 기대한다.

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