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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 홍송남 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008941 |
과제고유번호 | 1711165220 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 그래프-데이터기반 기계학습.온라인 최적화 기술.빅데이터 처리.프라이버시를 보장하는 연합학습.확장성을 보장하는 연합학습.Graph-Data Machine Learning.Online Convex Optimization.Big-data Processing.Privacy-Preserv ing Federated Learning.Federated Learning with Scalability. |
□ 연구개요
본 과제에서는 고차원의 그래프-데이터를 효율적으로 학습하는 인공지능 알고리즘을 제안하고 이론적인 성능을 분석함. 소셜 네트워크에서 사람들 간의 관계, 생물 정보학에서 단백질들 간의 상호 작용, 지역 간의 경로 정보 등 다양한 응용 분야의 데이터들이 그래프-데이터로 표현됨으로 그래프-데이터 기반의 기계학습은 중요한 연구 분야임. 또한, 스트리밍 데이터를 고려하는 온라인 학습 알고리즘 연구를 수행함. 이를 기반으로 그래프=데이터를 선별적으로 이용하여 학습하는 액티브 러닝 알고리즘을 설계하여, 라벨 획득에 필요한 시간
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