| 연구목표 |
본 연구에서는 6G (6th generation) 이동통신 시스템을 기반으로 한 무선 분산 컴퓨팅 및 분산 학습 시스템에 필요한 원천기술 연구를 목표로 한다. 특히, 무선통신 기반의 분산 학습 시스템의 구현을 위해 통신 효율적인 분산 학습 기법인 연합학습(federated learning)과 분할학습(split learning)을 주로 연구할 것이다. 구체... |
| 연구내용 |
무선 분산 컴퓨팅 연구에서는 기기에서 처리하지 못하는 연산 업무를 주변의 네트워크 엣지 또는 여분의 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 할당하여 처리하고자 할 때, 전체 연산 처리 시간은 (기기의 업무 인코딩 + 무선 채널을 통한 업무 할당 + 워커의 연산 업무 처리 + 연산 결과 반환 + 기기의 연산 결과 디코딩)으로 세분화할 수 있다.- 낙오 효과와 통신량을 고... |
| 기대효과 |
무선으로 연결된 다양한 기기, 장비에서 충분한 연산 능력을 네트워크 엣지 또는 타 기기, 장비로부터 얻을 수 있으며, 대규모 머신러닝 시스템을 통해 확보할 수 있는 학습/추론 결과를 활용할 수 있다. 대표적으로, 자율주행차와 교통 시스템을 포함한 협동 지능형 교통 체계(C-ITS) 구축이 가능할 것으로 기대되며 연산 능력이 부족한 센서를 포함한 지능형 Io... |
| 키워드 |
6G 이동통신,무선통신,머신러닝,분산 학습,연합학습,분할학습,엣지 지능화,분산 컴퓨팅,데이터 보안 |