연합학습 자원 관리장치, 시스템 및 이의 자원 효율화 방법

    公开(公告)号:WO2021201370A1

    公开(公告)日:2021-10-07

    申请号:PCT/KR2020/017156

    申请日:2020-11-27

    Abstract: 본 발명은 연합학습(Federated Learning, FL) 자원 관리장치에 의해 수행되는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는 FL 서버로부터 복수의 FL 클라이언트의 운용을 위한 요청 정보를 수신하는 단계; 상기 요청 정보에 기초하여 상기 복수의 FL 클라이언트 중 운용할 하나 이상의 FL 클라이언트를 선정하는 단계; 상기 선정된 FL 클라이언트로 기초모델 및 학습도구를 배포하는 단계; 및 상기 FL 서버가 갱신모델을 기반으로 통합모델을 생성함에 따라, 상기 FL 서버로부터 상기 통합모델의 배포 요청을 수신하는 단계를 포함한다.

    적응형 배치 프로세싱 방법 및 시스템

    公开(公告)号:WO2023033229A1

    公开(公告)日:2023-03-09

    申请号:PCT/KR2021/013486

    申请日:2021-10-01

    Abstract: 본 발명은 적응형 배치 프로세싱 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 적응형 배치 프로세싱 방법은 머신 러닝(machine leaning) 기법으로 학습된 모델을 저장한 서버와 상기 서버에 접속하여 입력 데이터를 전송하면서 해당 입력 데이터에 대한 상기 모델 기반의 분석 결과를 요청하는 클라이언트를 각각 포함하는 시스템에 의해 수행되는 방법으로서, 상기 서버에서 상기 서버의 가용 자원의 양을 측정하는 단계; 상기 서버에서 측정된 상기 가용 자원의 양을 이용하여 배치(batch) 크기를 계산하고, 계산된 배치 크기에 대한 정보를 상기 클라이언트로 전송하는 단계; 상기 클라이언트에서 다수 입력 데이터의 큐(queue)를 생성하여 상기 전송된 정보를 반영한 크기의 배치 데이터를 생성하고, 생성된 상기 배치 데이터를 상기 서버로 전송하는 단계; 및 상기 서버에서 수신된 상기 배치 데이터에 대해 상기 모델을 기반으로 한 분석을 수행하는 단계;를 포함한다.

    파편적 데이터 통합 장치 및 방법

    公开(公告)号:WO2022177268A1

    公开(公告)日:2022-08-25

    申请号:PCT/KR2022/002227

    申请日:2022-02-15

    Inventor: 문재원 금승우

    Abstract: 본 발명은, 이종의 파편적 데이터에 파편적 데이터를 검색하기 위한 복수의 검색 정보를 추가하는 정보 추가부와, 복수의 검색 정보 중 적어도 하나를 선택하는 선택부와, 선택된 검색 정보에 대한 기준 정보를 설정하는 설정부와, 설정된 기준 정보를 기준으로 이종의 파편적 데이터들 중 관련성 있는 파편적 데이터를 검색하는 검색부와, 파편적 데이터를 시간축을 기준으로 통합하는 통합부를 포함하는 파편적 데이터 통합 장치를 제공한다.

    연합 학습 시스템 및 방법
    5.
    发明申请

    公开(公告)号:WO2021221242A1

    公开(公告)日:2021-11-04

    申请号:PCT/KR2020/013548

    申请日:2020-10-06

    Abstract: 본 발명은, 사용자 데이터를 기초로 글로벌 모델을 학습하여 학습 데이터를 생성하는 복수의 사용자 단말과, 글로벌 모델을 생성하며, 학습 데이터를 취합하고 이를 이용하여 글로벌 모델을 개선하는 서버와, 글로벌 모델에 관한 모델 데이터와 학습 데이터를 저장 및 관리하며, 모델 데이터를 복수의 사용자 단말로 전달하고, 학습 데이터를 서버로 전달하는 데이터 관리부를 포함하는 연합 학습 시스템을 제공한다.

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