연합 학습(Federated learning)을 위한 Gather-Scatter 기법 기반의 데이터 패턴 분석이 끝난 학습 데이터(Training data)를 수집하고 취합하여 학습 노드(Training node)에 분배하는 글로벌 컨트롤러(Global controller);패턴 분석기(Pattern analyzer)를 사용해 데이터 패턴을 찾게 되면 데이터를 학습하고 로컬 데이터베이스에 업데이트 후에 글로벌 컨트롤러에 전송하는 학습 노드의 로컬 컨트롤러들을 포함하고,상기 글로벌 컨트롤러(Global controller)는, 학습 노드들로부터 순차적으로 데이터를 수집하고 분배하고, 여러 개의 학습 노드들이 동시에 글로벌 컨트롤러에 업데이트 데이터를 보내는 경우에 데이터를 저장하기 위해 FIFO(First-In-First-Out) 큐(Queue) 구조를 사용하고, 차례대로 서로 다른 학습 노드들에 데이터를 분배하는 과정에서 업데이트 데이터를 보낸 원래의 학습 노드에는 데이터를 전달하지는 않는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 장치.

제 1 항에 있어서, 글로벌 컨트롤러(Global controller)는,분석된 데이터 패턴을 관리하는 분석 패턴 매니저와,학습 노드의 로컬 모델들을 관리하는 모델 매니저를 포함하는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 장치.

제 1 항에 있어서, 글로벌 컨트롤러(Global controller)는,데이터 패턴 분석 공유를 위한 취합 과정이 딥러닝 알고리즘으로부터 독립적으로 진행되어 딥러닝 알고리즘의 종류에 상관없이 분석된 데이터 패턴 공유에 사용되는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 장치.

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제 1 항에 있어서, 글로벌 컨트롤러(Global controller)는,학습 노드가 어떠한 동작도 수행하지 않는 비활성화된 상태이면 해당 학습 노드에 데이터를 업데이트하지 않는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 장치.

제 1 항에 있어서, 글로벌 컨트롤러(Global controller)는,데이터 패턴 분석 공유를 위한 취합 과정이 시작되면 분석된 데이터 패턴을 저장하는 데이터베이스를 비어있는 상태로 초기화하고,학습 모드에 돌입한 모든 학습 노드에 데이터를 전달하는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 장치.

글로벌 컨트롤러(Global controller)가 데이터 패턴 분석 공유를 위한 취합 과정이 시작되면 분석된 데이터 패턴을 저장하는 데이터베이스를 비어있는 상태로 초기화하는 단계;글로벌 컨트롤러(Global controller)가 학습 모드에 돌입한 모든 학습 노드에 데이터를 전달하는 단계;학습 노드의 로컬 컨트롤러가 새롭게 분석된 데이터 패턴을 로컬 데이터베이스에 업데이트하는 단계;로컬 컨트롤러가 패턴 분석기(Pattern analyzer)를 사용해 데이터 패턴을 찾게 되면 데이터를 학습하고 로컬 데이터베이스에 업데이트 후에 글로벌 컨트롤러에 전송하는 단계;를 포함하고,연합 학습(Federated learning)을 위한 Gather-Scatter 기법 기반의 데이터 패턴 분석이 끝난 학습 데이터(Training data)를 수집하고 취합하여 학습 노드(Training node)에 분배하고,상기 글로벌 컨트롤러(Global controller)는, 학습 노드들로부터 순차적으로 데이터를 수집하고 분배하고, 여러 개의 학습 노드들이 동시에 글로벌 컨트롤러에 업데이트 데이터를 보내는 경우에 데이터를 저장하기 위해 FIFO(First-In-First-Out) 큐(Queue) 구조를 사용하고, 차례대로 서로 다른 학습 노드들에 데이터를 분배하는 과정에서 업데이트 데이터를 보낸 원래의 학습 노드에는 데이터를 전달하지는 않는 것을 특징으로 하는 연합 학습을 위한 게더 스캐터 기반의 데이터 패턴 분석 공유를 위한 방법.