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Detail

5G MEC-based blockchain and federated learning convergence service

Manager
Kim Dong Oh
Participants
Kim Ki Young, Kim Dong Oh, Kim Young-Chang, Noh Sung Kee, Moon Sung Jin, Park Kisung, Park Jong Dae, Seungwon Woo, Daegeun Yoon, Changhyun Lee, Lee Hyun Jin, Jong Choul Yim, Jinheesang, Heo Hwanjo
Transaction Count
1
Year
2023
Project Code
23HS5300, MEC edge cloud-based ultra-low latency blockchain service platform core technology development, Kim Dong Oh
22HS7900, MEC edge cloud-based ultra-low latency blockchain service platform core technology development, Kim Dong Oh
5G MEC 환경에서 블록체인 구성 및 저지연 연합학습 서비스 구성 SW 모듈
본 기술 이전을 통해 EC 환경에서 블록체인을 구성하여, 다수의 Aggregator가 동작하는 탈중앙 연합학습, 저지연 연합학습, 참여자 보상이 가능한 융합 서비스를 5G MEC 기반 블록체인·연합학습 융합 서비스 구성 도구를 통해 편리하게 구성 가능
단일/다중 MEC 환경에서 블록체인을 구성하고, MEC 블록체인 환경에서 다수 노드를 투명하게 참여하는 탈중앙 연합학습과 MEC 환경에서 학습 시간을 최소화하기 위한 저지연 연합학습을 지원하며, 학습 참여자에 대한 보상을 제공함
A. 5G MEC 기반 블록체인·연합학습 융합 서비스 구성 기술
- 단일/다중 MEC 환경에 따른 블록체인 구성 기술
- MEC 블록체인 환경에서 탈중앙 연합학습 서비스
- 모델 크기 최소화 등을 통한 블록체인 기반 저지연 연합학습 기술
- 학습 참여자의 기여도 기반 보상 기술


A. 5G MEC 기반 블록체인·연합학습 융합 서비스 구성 기술
- (문서) 사용 설명서, 설계서, 시험 절차 및 결과서
- (SW) 블록체인·연합학습 융합 서비스 구성 SW
- 본 기술은 블록체인·5G MEC·인공지능 융합 기술로 모든 블록체인 플랫폼 및 응용·서비스 분야에서 활용 가능하며, 구체적으로 다음과 같은 분야가 예측 가능함
- (통신 분야) 블록체인을 이용한 실시간 가시성 제고로 신뢰성 향상을 위한 인프라로 활용- (인공지능 분야) 블록체인 기술을 인공지능 분야에 적용함으로 모델에 학습 이력 및 신뢰성 확보 문제 해결 및 공정한 보상이 가능함