Federated learning framework based on hierarchical edge computing that creates a robust global model by selecting a winner

클라이언트의 모델을 엣지 서버에서 1차 집계를 수행한 후 평가하여 각 엣지 서버에게 점수를 부여하고, 가장 좋은 점수를 보유한 엣지 서버를 승자로 선정하여, 승자의 모델만을 전달받아 공격이 글로벌 모델 업데이트 과정에 영향을 미치지 못하도록 하는 클라이언트와 근거리에 위치해 있는 엣지 서버를 활용한 계층적 엣지 컴퓨팅 기반의 연합학습 방법이 개시된다.