연합학습을 위한 웹 UI 기반 학습/작업 관리 시스템 구축 방안

1. 개요

본 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 정의

2.1. 사용자 및 권한 관리

• 인증: 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 가능한 클라이언트(데이터 소스) 등록 및 상태 모니터링.

2.2. 프로젝트 및 실험 관리

• 프로젝트: 관련 실험들을 그룹화하는 최상위 단위 (예: "폐암 진단 모델", "소비자 이탈 예측").
• 실험: 단일 학습 작업을 정의. (예: "ResNet50, 100 라운드, FedAvg").
• 실험 대시보드를 통해 모든 학습 작업의 목록과 현재 상태(대기, 진행 중, 완료, 실패)를 한눈에 파악.

2.3. 학습 구성

• 모델 관리:
  • 사전 정의된 모델 아키텍처 선택 (예: ResNet, VGG, BERT).
  • (선택적) 모델 정의 스크립트 또는 파일 업로드 기능.
• 데이터 및 클라이언트 설정:
  • 학습에 참여할 클라이언트 그룹 선택.
  • 데이터 스키마 또는 전처리 정보 등록 (모델 호환성 확인용).
• 연합학습 전략 설정:
  • 집계 전략 (Aggregation Strategy): FedAvg, FedProx, FedAdam 등 선택.
  • 학습 라운드 (Rounds): 총 글로벌 모델 업데이트 횟수.
  • 클라이언트 샘플링: 라운드당 참여 클라이언트 수 (비율 또는 절대값).
  • 로컬 학습 설정: 로컬 에포크(epoch), 배치 크기(batch size).
• 하이퍼파라미터 설정:
  • 학습률(learning rate), 옵티마이저(optimizer) 등.

2.4. 작업 관리

• 작업 실행: 구성된 실험을 "작업(Job)"으로 큐에 등록하고 실행 (시작, 중지, 일시정지, 재개).
• 작업 스케줄링: 특정 시간에 작업을 시작하도록 예약.
• 작업 큐: 여러 학습 작업을 순차적 또는 병렬적으로 처리하기 위한 큐 시스템 연동.

2.5. 모니터링 및 시각화

• 실시간 대시보드:
  • 글로벌 모델 성능: 학습 라운드별 정확도(accuracy), 손실(loss) 변화 그래프.
  • 클라이언트 상태: 참여 중인 클라이언트 목록, 현재 상태(온라인, 오프라인, 학습 중, 완료), 개별 클라이언트의 성능 지표.
  • 시스템 리소스: (가능한 경우) 서버 및 클라이언트의 CPU/GPU 사용량.
• 로그: 중앙 서버 및 개별 클라이언트의 실시간 로그 스트리밍.

2.6. 결과 및 모델 관리

• 결과 비교: 여러 실험 결과를 나란히 비교 (예: 하이퍼파라미터에 따른 성능 비교).
• 모델 저장소: 학습이 완료된 글로벌 모델(체크포인트) 다운로드.
• 학습 이력 및 메타데이터(설정값) 저장 및 조회.

3. 시스템 아키텍처

제안하는 시스템은 크게 4가지 주요 구성요소로 나뉩니다.

1. 웹 UI (Frontend):
   • 사용자가 상호작용하는 인터페이스.
   • React, Vue, Angular 등 모던 JavaScript 프레임워크 사용.
   • Backend API 서버와 HTTP(S) 또는 WebSocket을 통해 통신.
2. API 서버 (Backend):
   • UI의 요청을 받아 비즈니스 로직을 처리하는 핵심 서버.
   • 사용자 인증, 프로젝트/실험 정보 관리, 작업 생성 및 제어.
   • 데이터베이스와 연동하며, FL Framework에 작업 명령을 전달.
   • 기술 스택: Python (FastAPI, Django) 또는 Node.js (Express).
3. 데이터베이스 (Database):
   • 시스템의 모든 메타데이터를 저장.
   • 사용자 정보, 프로젝트/실험 설정, 학습 라운드별 결과(지표), 모델 체크포인트 경로.
   • 기술 스택: PostgreSQL (관계형) 또는 MongoDB (NoSQL).
4. 연합학습 프레임워크 (FL Framework):
   • 실제 연합학습을 수행하는 엔진 (서버 및 클라이언트 로직 포함).
   • FL 서버 (Aggregator): Backend API의 명령을 받아 클라이언트를 조율하고 글로벌 모델을 집계.
   • FL 클라이언트: 실제 데이터가 위치한 곳(병원, 공장, 모바일 기기 등)에 설치되며, FL 서버의 지시에 따라 로컬 학습 수행.
   • 기술 스택: Flower, TFF(TensorFlow Federated), PySyft, FATE 등.
5. (선택) 작업 큐 (Job Queue):
   • 긴 시간이 소요되는 학습 작업을 비동기적으로 처리.
   • API 서버의 응답성을 유지하고, 작업 실패 시 재시도 등을 관리.
   • 기술 스택: Celery, RabbitMQ, Redis.

4. 기술 스택 예시

• Frontend: React (with TypeScript), Tailwind CSS, Recharts (시각화)
• Backend: Python (FastAPI)
• Database: PostgreSQL
• FL Framework: Flower (Python 기반이며 프레임워크에 독립적)
• Job Queue: Celery + Redis
• 배포: Docker, Kubernetes (확장성 및 관리 용이성)

5. 주요 고려 사항

• 보안:
  • 모든 통신은 HTTPS/SSL/gRPC 암호화를 사용해야 함.
  • FL의 핵심인 데이터 프라이버시를 보장해야 하며, UI는 절대 원본 데이터에 접근하거나 표시해서는 안 됨.
  • 차등 정보보호(Differential Privacy), 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation) 등 프라이버시 강화 기술 적용을 UI에서 설정할 수 있도록 지원.
• 확장성:
  • 수백, 수천 개의 클라이언트가 동시에 연결되는 상황을 고려하여 FL 서버(Aggregator) 아키텍처를 설계해야 함.
  • UI 및 API 서버는 무상태(stateless)로 설계하여 수평적 확장이 용이하도록 함.
• 사용자 경험 (UX):
  • 연합학습은 개념적으로 어려움. UI는 이 복잡성을 최대한 숨기고, 사용자가 '실험 설정 -> 시작 -> 결과 확인'의 흐름을 쉽게 따라갈 수 있도록 설계해야 함.
  • 오류 메시지, 진행 상태 등을 명확하고 즉각적으로 피드백해야 함.
• 네트워크 안정성:
  • 클라이언트(특히 모바일 기기)는 네트워크가 불안정하거나 연결이 끊길 수 있음.
  • FL 프레임워크는 이러한 클라이언트의 '이탈(dropout)'을 처리할 수 있어야 하며, UI는 이러한 상태를 모니터링할 수 있어야 함.

6. 구축 단계

• 1단계 (기획 및 핵심 설계):
  • 요구사항 정의, 핵심 기능 확정, 시스템 아키텍처 및 DB 스키마 설계.
  • FL 프레임워크(예: Flower) 선정 및 기본 서버/클라이언트 연동 테스트.
• 2단계 (MVP 개발 - 백엔드):
  • 사용자 인증 API.
  • 실험 생성/조회 API (DB 연동).
  • FL 프레임워크를 트리거하여 학습을 시작/중지하는 API 개발.
• 3단계 (MVP 개발 - 프론트엔드):
  • 로그인 페이지.
  • 간단한 폼(Form)을 통한 실험 구성 페이지.
  • 실험 목록 및 상태(대기/진행/완료) 표시.
  • 학습 결과(라운드별 정확도)를 보여주는 기본 그래프.
• 4단계 (기능 고도화):
  • 실시간 모니터링 대시보드 (WebSocket 활용).
  • 클라이언트 상세 관리 및 상태 모니터링.
  • RBAC(역할 기반 접근 제어) 적용.
  • 모델 저장소 및 결과 비교 기능.
• 5단계 (테스트 및 배포):
  • 보안 감사, 성능 테스트 (다수 클라이언트 연결).
  • 운영 환경 배포 및 모니터링.