FedTensor

FedProx(Federated Proximal)는 연합학습, 특히 데이터가 이질적인(Non-IID) 환경에서 발생하는 'Client Drift (클라이언트 편향)' 문제를 해결하기 위해 제안된 핵심적인 알고리즘입니다. FedAvg(표준 연합학습)의 직접적인 개선안으로, 로컬 학습 과정에 간단하면서도 효과적인 제약 사항을 추가한 것이 특징입니다.1. FedProx가 해결하려는 핵심 문제: Client Drift표준 FedAvg에서는 각 클라이언트가 서버로부터 글로벌 모델을 받아, 자신의 로컬 데이터로 여러 에포크(epoch) 동안 학습합니다.문제점: 만약 클라이언트 A(예: 숫자 '3' 이미지 만 보유)와 클라이언트 B(예: 숫자 '7' 이미지 만 보유)의 데이터가 매우 이질적이라면, 클라이언트 A의 로..

연합학습(Federated Learning) 환경에서 데이터가 이질적(Non-IID)일 때 발생하는 클라이언트 편향(Client Drift) 현상은 큰 문제입니다. 이는 각 클라이언트의 로컬 모델이 자신의 데이터에 과적합되어, 이를 단순 평균(FedAvg)할 경우 글로벌 모델의 성능이 저하되는 현상을 말합니다. FedProx, FedFocal, SCAFFOLD, FedNova 는 이 문제를 각기 다른 방식으로 해결하려는 대표적인 병합(혹은 학습) 전략입니다.FedProx (Federated Proximal)FedProx는 클라이언트가 로컬 학습을 진행할 때, 글로벌 모델에서 너무 멀리 벗어나지 않도록 '제약'을 거는 방식입니다.핵심 아이디어: 로컬 손실 함수(Loss Function)에 '근접 항(Pro..

동영상 객체 인식을 위한 딥러닝 기술은 정지된 이미지를 분석하는 것을 넘어, 시간의 흐름과 객체의 움직임을 함께 고려해야 하는 복잡한 분야입니다. 핵심은 시간적 일관성(Temporal Coherency)을 어떻게 모델에 통합하느냐에 있습니다. 동영상 속 객체는 프레임마다 조금씩 움직이며, 때로는 다른 객체에 가려지거나(occlusion) 프레임 밖으로 나갔다가 다시 돌아오기도 합니다. 동영상 객체 인식을 수행하는 딥러닝 기술은 크게 '탐지(Detection)'와 '추적(Tracking)'이라는 두 가지 주요 작업으로 나뉩니다.1. 동영상 객체 탐지 (Video Object Detection, VOD) VOD는 비디오의 모든 프레임에서 객체의 위치와 종류를 식별하는 작업입니다.(1) 프레임별 탐지 (Fra..

일반 상대성 이론에서 계량 텐서($g_{\mu\nu}$)는 시공간의 기하학적 구조 그 자체를 나타내는 가장 핵심적인 요소입니다. 이로부터 아인슈타인 텐서($G_{\mu\nu}$)를 유도하는 과정은 시공간이 어떻게 휘어져 있는지를 수학적으로 계산해내는 과정입니다.1. 계량 텐서 (Metric Tensor, $g_{\mu\nu}$) 란?계량 텐서는 시공간의 모든 지점에서 '거리'가 어떻게 측정되는지를 정의하는 수학적 도구입니다. 4차원 시공간(시간 1차원 + 공간 3차원)에서 계량 텐서는 4x4 대칭 행렬로 표현됩니다.핵심 역할1. 시공간 간격 (Spacetime Interval) 정의:가장 기본적인 역할입니다. 두 무한히 가까운 시공간 상의 점 $(x^\mu)$과 $(x^\mu + dx^\mu)$ 사이의 ..

일반 상대성 이론을 이해하는 데 있어 텐서와 아인슈타인의 장 방정식은 핵심적인 두 기둥입니다. 간단히 말해, 텐서는 이 이론을 기술하는 '언어'이고, 아인슈타인의 장 방정식(Einstein's Field Equations)은 그 언어로 쓰인 '핵심 문장(법칙)'입니다.1. 텐서: 휘어진 시공간의 언어 일반 상대성 이론의 핵심은 중력이 힘이 아니라 시공간(spacetime)의 휘어짐(curvature) 그 자체라는 것입니다. 문제는 이렇게 휘어져 있는 시공간에서는 우리가 흔히 쓰는 직교 좌표계(x, y, z)가 제대로 작동하지 않는다는 것입니다. 텐서가 필요한 이유:텐서는 좌표계가 변하더라도 그 물리적 본질이 변하지 않는 특별한 수학적 객체입니다.쉬운 비유: '속도'라는 벡터(vector, 1차 텐서)를 ..

1. 행렬 (Matrix) 이란 무엇인가?행렬은 숫자를 사각형 격자 안에 배열한 2차원 배열입니다. 행렬은 $m$개의 행과 $n$개의 열로 구성되며, 이를 $m \times n$ 행렬이라고 부릅니다.예시:$$ \\ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix} $$(위 행렬은 $2 \times 3$ 행렬입니다.)주요 용도:선형 연립방정식의 표현 및 풀이선형 변환(Linear Transformation)의 표현: 한 벡터를 다른 벡터로 변환(회전, 확대/축소, 전단 등)하는 연산을 나타냅니다.데이터 테이블 (예: 엑셀 시트, 데이터베이스 테이블)2. 텐서 (Tensor) 란 무엇인가?텐서는 행렬의 개념을 더 높은 차원으로 일반화한 것입니다. 텐서를 이..

1. 개요본 문서는 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서 모델 학습을 구성하고, 관련 작업을 관리하며, 결과를 모니터링할 수 있는 웹 기반 UI 시스템의 구축 방안을 제안합니다. 연합학습의 복잡한 특성(분산된 클라이언트, 중앙 서버, 통신)을 추상화하고, 연구자와 관리자가 직관적인 인터페이스를 통해 FL 파이프라인을 효율적으로 운영하는 것을 목표로 합니다.2. 핵심 기능 정의2.1. 사용자 및 권한 관리인증: 로그인, 로그아웃, 사용자 등록 기능.역할 기반 접근 제어 (RBAC):Admin: 시스템 전체 관리, 사용자 초대, 정책 설정.Researcher/ML Engineer: 프로젝트 생성, 실험(학습) 구성 및 실행, 모델 관리.Data Owner/Client: (선택적) 참여..

1. 개요연합학습(FL)은 데이터가 생성되는 엣지 디바이스(클라이언트)에서 모델을 학습하고, 모델의 파라미터(또는 업데이트)만을 중앙 서버로 전송하여 집계하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이 방식은 데이터 프라이버시를 강력하게 보호할 수 있지만, 시스템이 분산되어 있고 데이터에 직접 접근할 수 없어 모니터링과 디버깅이 매우 까다롭습니다. 본 문서는 효과적인 연합학습 환경을 구축하고 안정적으로 운영하기 위해 필요한 모니터링 및 시각화 시스템의 구축 방안을 제시합니다.2. 연합학습 모니터링의 핵심 원칙프라이버시 우선 (Privacy-First): 모니터링 시스템은 클라이언트의 원시 데이터(raw data)에 절대 접근해서는 안 됩니다. 모든 정보는 집계된(aggregated) 통계 또는 모델 파라미터 자체에..

1. 개요1.1. 시스템 정의본 문서는 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서 사용되는 머신러닝 모델의 생명주기를 관리, 추적, 배포하기 위한 시스템 구축 방안을 제안합니다.1.2. 시스템의 필요성기존의 중앙화된 MLOps는 학습된 단일 모델을 서비스 엔드포인트에 배포하는 데 중점을 둡니다. 하지만 연합학습은 다음과 같은 고유한 특징을 가집니다.분산된 학습: 모델 학습이 다수의 분산된 클라이언트(Edge device, 모바일 등)에서 발생합니다.지속적인 순환: '배포 → 로컬 학습 → 업데이트 수집 → 집계 → 재배포'의 순환이 핵심 프로세스입니다.모델의 다양성: '글로벌 모델(Global Model)', '로컬 모델(Local Model)', '초기 모델' 등 다양한 버전의 모델이..

1. 서론연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 분산된 클라이언트(기기 또는 사일로)에 존재하는 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 학습하는 기술입니다. 이 과정에서 중앙 서버는 학습 코드, 모델 구조, 설정 등을 클라이언트에 배포하고, 클라이언트는 로컬 학습 후 업데이트된 모델 가중치(또는 그래디언트)만을 서버로 전송합니다. 이때, 수천에서 수백만 개에 이를 수 있는 분산된 클라이언트에 학습 코드와 관련 종속성을 안정적이고, 안전하며, 효율적으로 배포하는 것이 큰 도전 과제입니다. 본 문서는 이러한 연합학습 환경의 특수성을 고려한 패키지 관리 시스템(Package Management System, PMS)의 구축 방안을 제안합니다.2. 핵심 구성 요소..