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연합학습 환경에서의 비독립항등분포 데이터 문제해결을 위한 클라이언트 그룹화 및 중간 지역적 모델의 앙상블 기법 개발 연구

작성자

관리자

조회수

45

등록일

2024-05-22

사업 정보
내역사업 창의도전연구기반지원
과제 기본정보
과제명 연합학습 환경에서의 비독립항등분포 데이터 문제해결을 위한 클라이언트 그룹화 및 중간 지역적 모델의 앙상블 기법 개발 연구
과제고유번호 1345353766
부처명 교육부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 신규과제
과제수행연도 2022 총연구기간 2022-06-01 ~ 2023-05-31 당해연도 연구기간 2022-06-01 ~ 2023-05-31
요약 정보
연구목표 연합학습은 분산 저장된 데이터를 공유하지 않고 협력을 통해 인공지능 모델을 학습하는 분산형 머신러닝 기법이다. 각 클라이언트가 활용하는 데이터가 통계적 이질성을 띠며 비독립항등분포를 가짐에 따라 전역적 인공지능 모델의 수렴도와 정확도가 크게 달라짐으로 클라이언트들의 데이터 분포를 알맞게 고려할 수 있는 연합학습 기술 연구가 필요하다.지역적으로 업데이트되는 ...
연구내용 연합학습에서 데이터 통계적 이질성 해결을 위한 클라이언트 그룹화 및 모델의 앙상블 기술개발을 최종목표로 한다.1) '연합학습에서 데이터 통계적 이질성에 대한 특성 분석기술 연구'에서는 연합학습 클라이언트 그룹화 기법 연구에 선행하여 연합학습 환경에서 업데이트되는 모델 파라미터에 기반하여 데이터 통계적 이질성 특성을 분석할 수 있는 기술 연구를 진행한다.2)...
기대효과 본 과제에서 제안하는 기술은 의료와 같이 높은 수준의 정보보안으로 정보 공유가 어려운 분야, 금융 및 교육과 같이 개인맞춤형 비즈니스 요구가 높은 분야, 그리고 다양한 인공지능 서비스 시장에 활용도가 높아 그 파급효과가 크다.연합학습에서 데이터의 통계적 이질성 해결을 위한 창의적이고 도전적인 새로운 방법을 제시함으로써, 국내 연합학습 연구의 가속화를 기대하...
키워드 인공지능,연합학습,분산학습,비독립항등분포,데이터 통계적 이질성,전역적 모델 수렴도,전역적 모델 정확도
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 기초연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) IT(정보기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
주력산업분류 적용분야 지식의 진보(비목적연구)
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한국과학기술원 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한국과학기술원 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 공학
사업비
국비 70,000,000 지방비(현금+현물) 0
비고