• 요약 본 발명은 연합학습에 기반한 그룹세대의 에너지소비량 추정방법, 및 이를 수행하는 시스템, 컴퓨터-판독가능 매체로서, 중앙서버가 보유중인 글로벌모델을 복수의 그룹세대서버에 송신하고, 각각의 그룹세대서버는 각각 보유중인 에너지소비량정보를 기반으로 상기 글로벌모델을 학습시켜 개별학습모델로 업데이트하고, 상기 개별학습모델의 성능을 판단하여 상기 중앙서버로 송신하고, 상기 중앙서버는 상기 복수의 그룹세대서버로부터 수신한 복수의 개별학습모델을 기존에 보유한 상기 글로벌모델에 적용시켜 업데이트하고, 각각의 그룹세대서버가 중앙서버로부터 최종 수신한 업데이트된 글로벌모델을 통해 산출된 시간당 예측에너지소비량을 중앙서버에 송신하고, 상기 중앙서버는 수신한 예측에너지소비량에 기초하여 상기 복수의 그룹세대 전체의 총 예측에너지소비량을 산출하는, 연합학습에 기반한 그룹세대의 에너지소비량 추정방법, 및 이를 수행하는 시스템, 컴퓨터-판독가능 매체에 관한 것이다.
  • 대표 청구항 중앙서버 및 복수의 그룹세대서버에 의하여 수행되는 연합학습에 기반한 그룹세대의 에너지소비량 추정방법으로서,상기 에너지소비량 추정방법은 모델학습단계; 및 모델추론단계;를 포함하고,상기 모델학습단계는,복수의 그룹세대서버 각각에 의하여, 상기 중앙서버로부터 에너지소비량을 예측하는 글로벌모델을 수신하는 글로벌모델수신단계;복수의 그룹세대서버 각각에 의하여, 상기 복수의 그룹세대서버 각각이 보유한 시간에 따른 에너지소비량정보를 이용하여 상기 글로벌모델을 학습시켜 상기 글로벌모델을 개별학습모델로 업데이트하는 개별학습단계;복수의 그룹세대서버 각각에 의하여, 상기 글로벌모델과 각각의 개별학습모델의 성능을 비교하여, 상기 개별학습모델이 상기 글로벌모델보다 성능이 향상된 경우, 해당 개별학습모델을 상기 중앙서버로 송신하는 개별학습모델송신단계; 및중앙서버에 의하여, 1 이상의 그룹세대서버로부터 수신한 1 이상의 개별학습모델을 상기 글로벌모델에 적용하여, 글로벌모델을 업데이트하는 글로벌모델업데이트단계;를 포함하고,상기 모델추론단계는,복수의 그룹세대서버 각각에 의하여, 최종 수신한 글로벌모델을 이용하여 각각의 그룹세대에서 예측되는 예측에너지소비량을 산출하여, 상기 예측에너지소비량을 상기 중앙서버로 송신하는 개별예측송신단계; 및중앙서버에 의하여, 수신한 복수의 예측에너지소비량에 기초하여, 복수의 그룹세대에서의 총 예측에너지소비량을 산출하는 총예측에너지산출단계;를 포함하는, 연합학습에 기반한 그룹세대의 에너지소비량 추정방법.
  • 대표 도면
  • 전략기술 분류 인공지능
    효율적 학습 및 AI 인프라 고도화

  • 출원번호 10-2023-0024338 KIPRIS
  • 출원일 2023-02-23
  • 공개번호
  • 공개일
  • 등록번호 10-2554902
  • 등록일 2023-07-07
  • 우선권 번호 10-2022-0189834
  • 우선권 국가 KR
  • 우선권 주장일 2022-12-29

  • 현재 상태 등록
  • 현재 권리자 가천대학교 산학협력단
  • IPC 코드 G06Q-050/06, G06N-020/00, H02J-003/00