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부대 환경의 유사율을 반영한 경계 시스템의 연합학습 시스템에 있어서,메모리(10);, 상기 경계 시스템을 제어하는 관제서버(20);, 상기 관제서버(20)를 구동하고, 상기 메모리(10)에 저장되는 정보들을 분석할 수 있는 프로세서(30);를 포함하고,상기 프로세서(30)는 (a) 각 부대로 경계 시스템 모듈을 송신하는 단계(S100);, (b) 상기 각 부대간 지형환경의 유사율을 측정 및 데이터화하는 단계(S200);,(c) 제1 부대(100)에서 관측되는 상기 지형환경의 추가 이미지(95)를 반영하여 상기 제1 부대(100)의 제1 경계 시스템(110)을 구성하는 제1 CNN 모델(120)의 가중치를 수정하는 단계(S300);, (d) 관제서버(20)가 수정된 상기 제1 CNN 모델(120)의 가중치를 수신받은 후, 제2 부대(200)의 제2 경계 시스템(210)을 최적화하기 위해 제2 CNN 모델(220)의 가중치 변화량을 계산하는 단계(S400);,(e) 상기 가중치 변화량을 반영하여 상기 제2 경계 시스템(210)을 구성하는 상기 제2 CNN 모델(220)의 가중치를 수정하는 단계(S500);를 수행하도록 구성되는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 (b) 단계는(b-1) 지형환경에 대한 입력 데이터(90)를 특징벡터 집합(81)으로 추출하는 단계(S210);(b-2) 상기 각 부대의 상기 특징벡터 집합(81)을 상호 비교하여 상기 유사율을 계산하는 단계(S220);를 포함하는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 특징벡터 집합(81)은 상기 입력 데이터(90)를 오토인코더(40)에 입력하여 추출되도록 수행되는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 (b-2)단계는 상기 프로세서(30)가 상기 특징벡터 집합(81) 생성이 완료된 후, 상기 특징벡터 집합(81) 상호간의 EMD(Earth Mover's Distance)를 측정하는 단계(S221);를 포함하는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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청구항 4에 있어서,상기 (b-2)단계는 상기 프로세서(30)가 상기 EMD의 역수를 유사도로 계산하는 단계(S222);복수의 상기 유사도들을 정규화하여 상기 유사율을 결정하는 단계(S223);를 포함하여 하는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 가중치 변화량은 하기 [수학식 7]을 만족하는 값으로 결정되는 경계 시스템의 연합학습 시스템
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부대 환경의 유사율을 반영한 경계 시스템의 연합학습 방법에 있어서,(a) 각 부대로 경계 시스템 모듈을 송신하는 단계(S100);(b) 상기 각 부대간 지형환경의 유사율을 측정 및 데이터화하는 단계(S200);(c) 제1 부대(100)에서 관측되는 상기 지형환경의 추가 이미지(95)를 반영하여 상기 제1 부대(100)의 제1 경계 시스템(110)을 구성하는 제1 CNN 모델(120)의 가중치를 수정하는 단계(S300);(d) 관제서버(20)가 수정된 상기 제1 CNN 모델(120)의 가중치를 수신받은 후, 제2 부대(200)의 제2 경계 시스템(210)을 최적화하기 위해 제2 CNN 모델(220)의 가중치 변화량을 계산하는 단계(S400);(e) 상기 가중치 변화량을 반영하여 상기 제2 경계 시스템(210)을 구성하는 상기 제2 CNN 모델(220)의 가중치를 수정하는 단계(S500); 를 포함하는 경계 시스템의 연합학습 방법
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청구항 7에 있어서,상기 (b) 단계는(b-1) 지형환경에 대한 입력 데이터(90)를 특징벡터 집합(81)으로 추출하는 단계(S210);(b-2) 상기 각 부대의 상기 특징벡터 집합(81)을 상호 비교하여 상기 유사율을 계산하는 단계(S220); 를 포함하는 경계 시스템의 연합학습 방법
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청구항 8에 있어서,상기 (b-2)단계는상기 특징벡터 집합(81) 생성이 완료된 후, 상기 특징벡터 집합(81) 상호간의 EMD(Earth Mover's Distance)를 측정하는 단계(S221);를 포함하는 경계 시스템의 연합학습 방법
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청구항 9에 있어서
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