클라이언트 개인화와 미지 데이터 일반화를 동시에 만족하도록 모델을 클라이언트-서버로 분할하고, 추론 단계 자원 제약까지 고려하여 엣지 환경에서 성능을 안정화하는 연구

다중 엣지 서버의 모델 브로드캐스팅 및 비지상 노드(위성·공중·지상)를 활용해 통신 단절을 완화하고, 오프로딩·핸드오버를 최적화하여 연합학습 수렴 시간을 단축하는 연구

테스트 시점 자원 예산에 따라 조기 종료를 수행하는 멀티-엑싯 신경망에서 초기 엑싯 성능을 높이기 위해 블록별 서로 다른 학습 목표를 부여하는 연구