프로젝트 소개
본 과제는 자원이 제한된 이종 대규모 IoT에서 연합심층학습(FDL)과 연합강화학습(FRL)을 더 빠르고 효율적으로 수행하기 위한 자원 관리 기술 개발 과제임.
연구 목표는 통신지연, non-IID 데이터, 디바이스 불안정, 배터리 소모를 고려하여 수렴 속도와 전력 효율을 높이는 데 있음. 핵심 연구 내용은 지연시간을 제한하는 FDL/FRL 프레임워크 설계, 동적 클라이언트 선택, 네트워크 자원 할당, 확률론적 사용자 선택, 학습 파라미터 최적화, CPU 주파수·대역폭·전력 제어 기반 에너지 절감 기술 개발임. 기대 효과는 MEC 및 AIoT 핵심 기술 확보, 스마트팩토리·스마트헬스케어 등 산업 적용 확대, 지능형 IoT 경쟁력 강화임.