FedSnM: P2P 네트워크에서 효율적인 통신을 위한 Score-and-Model 방식을 활용한 연합학습

• Published in: 한국정보통신학회논문지 Vol. 27; no. 2; pp. 192 - 198
• Main Authors: 박성환(Sunghwan Park), 이재우(Jaewoo Lee)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국정보통신학회 01.02.2023
• Subjects: 전자/정보통신공학; 연합학습; Decentralized Learning; Gossip Protocol; Federated Learning; 탈중앙학습; 가십 프로토콜; 입자 군집 최적화; Particle Swarm Optimization
• ISSN: 2234-4772; 2288-4165
• DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.2.192

디지털 트윈이란 현실세계와 동일한 가상세계를 만드는 기술이다. 다양한 시물레이션을 통해 현실 세계의 문제를 파악할 수 있어 여러 산업 분야에서 적용하는 추세이다. 디지털 트윈을 적용하기 위해서는 동일하게 만드려는 현실세계의 구조가 설계된 도면을 분석해야 한다. 도면을 분석하는 기술이 연구되고 있지만 도면을 작성하는 규칙이나 기준이 작성자마다 다르기 때문에 적용하기 어려운 추세다. 따라서 본 논문에서는 인공지능을 이용하여 도면 중 하나인 격점상세도를 분석하여 분류하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 인공지능을 이용하여 도면을 분석하고 분류할 수 있는 가능성을 확인하고 추후 연구 방향에 대해 소개하고자 한다. A digital twin is a technology that creates a virtual world identical to the real world. Problems in the real world can be identified through various simulations, so it is a trend to be applied in various industries. In order to apply the digital twin, it is necessary to analyze the drawings in which the structure of the real world to be made identical is designed. Although the technology for analyzing drawings is being studied, it is difficult to apply them because the rules or standards for drawing drawings are different for each author. Therefore, in this paper, we implement a system that analyzes and classifies the vertex detail, one of the drawings, using artificial intelligence. Through this, we intend to confirm the possibility of analyzing and classifying drawings through artificial intelligence and introduce future research directions. KCI Citation Count: 0