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2024-05-22
내역사업 | 창의도전연구기반지원 |
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과제명 | 연합학습 환경에서의 비독립항등분포 데이터 문제해결을 위한 클라이언트 그룹화 및 중간 지역적 모델의 앙상블 기법 개발 연구 | ||||
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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 |
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 ... | ||
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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 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션 |
주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 70,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |