FedAvg (Federated Averaging)

개요

FedAvg(Federated Averaging)는 분산 환경에서 여러 클라이언트 장치가 로컬 데이터를 활용해 독립적으로 모델을 학습하고, 서버가 각 모델의 가중치를 평균하여 전역 모델(Global Model)을 갱신하는 연합 학습(Federated Learning)의 핵심 알고리즘입니다. 개인정보 보호와 대규모 분산 학습 환경에 적합한 방식으로, Google이 2016년 발표한 알고리즘입니다.

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1. 개념 및 정의

FedAvg는 각 디바이스(클라이언트)에서 로컬 데이터를 기반으로 부분적으로 학습한 모델 파라미터를 중앙 서버에 전송하고, 이를 평균화하여 공유 모델을 업데이트하는 방식입니다.

• 연합 학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 남기고 모델만 공유
• 가중 평균(Weighted Average) 방식으로 모델 업데이트
• 프라이버시 보호, 통신 효율성, 분산 처리의 장점을 결합

FedAvg는 특히 모바일, IoT, 스마트기기 환경에서 널리 활용됩니다.

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2. 특징

항목	설명	효과
데이터 비공유	클라이언트의 데이터는 외부 전송 없음	개인정보 보호 강화
로컬 학습	각 기기에서 독립적 학습 수행	에지 컴퓨팅 활용 가능
평균 기반 통합	서버에서 파라미터를 평균 처리	단순하고 확장성 높음

FedAvg는 연산의 분산성과 학습 데이터의 비동기성을 효과적으로 처리합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
클라이언트(Client)	로컬 데이터를 학습하는 디바이스	모델 훈련 및 서버 전송 수행
중앙 서버(Server)	전체 모델을 수집, 통합	가중치 평균 후 새로운 글로벌 모델 생성
로컬 모델	각 클라이언트에서 학습된 모델	전송 대상 파라미터 집합
글로벌 모델	평균화된 통합 모델	모든 클라이언트에 재배포

이러한 구조는 통신 효율성과 모델 정확도 간 균형 조절이 가능합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 기술
Epoch 기반 로컬 학습	클라이언트 내에서 지정된 Epoch만큼 학습	통신 횟수 절감, 빠른 수렴
Weighted Aggregation	클라이언트 데이터량 기반 가중치 적용	불균형 데이터 반영
비동기 전송 처리	일부 클라이언트 미응답 허용	네트워크 병목 방지
통신 압축 기술	전송 모델의 크기 최소화	Gradient sparsification, Quantization

FedAvg는 통신 비용을 줄이면서도 높은 정확도를 달성하는 전략적 알고리즘입니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
프라이버시 보호	데이터 이동 없이 학습	GDPR, HIPAA 대응 가능
확장성	수천 개 디바이스 학습 가능	IoT/모바일 환경 최적화
통신 효율성	평균화만으로 모델 통합	저지연 학습 구조 가능

연합 학습의 현실적 구현에 가장 널리 채택되는 접근 방식입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
키보드 입력 예측	스마트폰 사용자별 데이터로 언어 모델 학습	비동기 업데이트, 소량 데이터 대응
의료 이미지 분석	병원별 환자 데이터 기반 공동 모델 생성	데이터 보안, 성능 편차 보정 필요
산업 IoT 이상 탐지	공장 센서별 데이터 활용	Edge Device 성능 이슈 고려

FedAvg 도입 시 클라이언트 간 데이터 불균형, 통신 실패, 계산 능력 차이를 고려한 로버스트 설계가 요구됩니다.

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7. 결론

FedAvg는 분산 환경에서의 프라이버시 보존과 효율적 모델 학습을 동시에 달성할 수 있는 연합 학습의 대표 알고리즘입니다. 데이터 소유자 간 협력을 촉진하고, 모바일·헬스케어·IoT 등 다양한 분야에서 실용적 AI 모델 구축을 가능하게 하며, AI의 보편화와 개인정보 보호를 동시에 이끄는 기술로 각광받고 있습니다.