연합학습(Federated Learning) 기술동향

본 논문은 분산 머신러닝 기법인 연합학습(Federated Learning)에 대해 소개하고 연합학습 환경에서 발생되는 이슈 들과 해당 이슈들을 해결하기 위한 기술 동향을 조사하였다. 모 바일 기기에서 생성되는 데이터를 머신러닝에 적용하기 위한 기 법인 연합학습을 소개하고 제한된 데이터 사용, 불안정한 통신 환경, 제한된 배터리, 적은 저장공간, 낮은 계산능력 등 연합학 습 환경에서 발생할 수 있는 이슈들을 소개한다. 또한 최근 연구 들은 해당 이슈들을 해결하기 위해 어떤 방법을 사용하는지 프 로토콜, 디바이스, 서버 관점에서 살펴본다.