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복수의 후보 단말로부터 컴퓨팅 능력 및 통신 능력 중 적어도 하나에 관한 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 정보에 기초하여, 서버가 상기 복수의 후보 단말로부터 파라미터를 수신하기까지의 예상 소요 시간을 계산하는 단계;상기 계산의 결과에 기초하여, 상기 복수의 후보 단말에 포함된 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하는 단계; 및상기 선택의 결과에 기초하여, 데드라인 및 학습을 수행할 단말의 집합을 업데이트하는 단계를 포함하는, 연합 학습 수행 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 단말은 상기 복수의 후보 단말 중 상기 예상 소요 시간이 가장 짧은 단말인, 연합 학습 수행 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하는 단계는,상기 제1 단말의 예상 소요 시간과 상기 학습을 수행할 단말에 의해 결정된 데드라인에 기초하여, 상기 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하는 단계인, 연합 학습 수행 방법
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제3항에 있어서,상기 제1 단말의 예상 소요 시간과 상기 학습을 수행할 단말에 의해 결정된 데드라인의 차이가 제1 임계값 이상이 될 때까지 상기 방법은 반복되는 것인, 연합 학습 수행 방법
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제3항에 있어서,상기 제1 단말의 예상 소요 시간과 상기 학습을 수행할 단말에 의해 결정된 데드라인의 차이가 제1 임계값보다 작으면, 상기 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하는 단계인, 연합 학습 수행 방법
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제1항에 있어서,상기 데드라인은상기 학습을 수행할 단말의 집합에 포함된 단말의 예상 소요 시간 중, 가장 긴 예상 소요 시간 및 제1 시간 마진에 기초하여 결정되는 것인, 연합 학습 수행 방법
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제1항에 있어서,상기 컴퓨팅 능력 및 통신 능력 중 적어도 하나에 관한 정보는,FLOPS(floating point operations per second) 정보 및 채널 품질 인덱스(channel quality index, CQI) 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 연합 학습 수행 방법
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제1항에 있어서,상기 방법은 상기 학습을 수행할 단말의 집합에 포함된 단말들의 학습 수행 결과가 모델의 정확도가 제2 임계값 이상이 될 때까지 반복되는 것인, 연합 학습 수행 방법
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적어도 하나의 명령어(instruction)를 저장하는 메모리(memory); 및상기 적어도 하나의 명령어를 실행하여, 복수의 후보 단말로부터 컴퓨팅 능력 및 통신 능력 중 적어도 하나에 관한 정보를 수신하고,상기 수신된 정보에 기초하여, 서버가 상기 복수의 후보 단말로부터 파라미터를 수신하기까지의 예상 소요 시간을 계산하고,상기 계산의 결과에 기초하여, 상기 복수의 후보 단말에 포함된 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하고,상기 선택의 결과에 기초하여, 데드라인 및 학습을 수행할 단말의 집합을 업데이트하는 프로세서(processor)를 포함하는, 연합 학습을 수행하는 장치
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연합 학습 수행 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체로서,상기 연합 학습 수행 방법은,복수의 후보 단말로부터 컴퓨팅 능력 및 통신 능력 중 적어도 하나에 관한 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 정보에 기초하여, 서버가 상기 복수의 후보 단말로부터 파라미터를 수신하기까지의 예상 소요 시간을 계산하는 단계;상기 계산의 결과에 기초하여, 상기 복수의 후보 단말에 포함된 제1 단말을 학습을 수행할 단말로서 선택하는 단계; 및상기 선택의 결과에 기초하여, 데드라인 및 학습을 수행할 단말의 집합을 업데이트하는 단계를 포함하는, 비일시적 기록매체
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