메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이준영 (가천대학교) 이주형 (가천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제3호(통권 제556호)
발행연도
2024.3
수록면
14 - 25 (12page)
DOI
10.5573/ieie.2024.61.3.14

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles: UAV)는 6G 네트워크를 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. UAV는 머신러닝(Machine Learning: ML) 알고리즘을 활용하여 다양한 진보된 응용 프로그램을 제공할 수 있다. 또한 머신러닝은 UAV의 운용자동화에 활용될 수 있다. 그러나 중앙집중식 머신러닝 학습에 대한 데이터 전송량 증가 및 보안 우려로, 분산 머신 러닝 기술이 빠르게 연구 되고 있다. 특히, UAV의 제한된 컴퓨팅 및 무선 네트워크 자원, 배터리 성능을 고려한 다양한 적용 방법에 대한 연구가 진행 되었다. 본 논문에서는 분산 머신러닝 중에서 연합학습(Federated Learning), 분할학습(Split Learning), 탈중앙연합학습(Decentralized Federated Learning)을 활용하는 UAV 네트워크에 대한 최신 연구 내용을 광범위하게 다룬다. 먼저 각 분산 머신러닝 방식에 대한 학습 시나리오를 소개한 뒤, 분산 머신 러닝 기반 UAV 에 대한 최신 관련 연구를 분석하여 주요 기술적 특징을 기술하고 기술적 이슈 및 도전 과제를 소개한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분산 머신러닝 학습
Ⅲ. UAV 기반 분산 머신러닝 선행 연구
Ⅳ. 기술적 과제
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (51)

참고문헌 신청

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0