Research Topics | 이화여자대학교 Multiagent Communications and Networking Lab

[Topic 1] 지능형 에이전트가 공유하는 시스템 자원의 관리 알고리즘 연구

○ 문제 정의 여러 에이전트가 공존하는 다양한 시스템(통신 네트워크, 멀티에이전트 플랫폼 등)은 시스템의 자원을 공유해야 함. 공유된 자원은 일반적으로 유한하기 때문에, 이를 최적으로 활용하기 위한 방안이 필요함.

○ 해결 방안 협력 게임이론의 협상 해법(bargaining solution)에서 각 에이전트의 자원 활용 정도인 효용(utility)을 반영하여 파레토 최적(Pareto optimality)의 공평한(fairness) 자원 배분을 할 수 있음.

[Topic 2] 인공지능 기반 이상탐지 알고리즘 연구

○ 연구 목표 대규모 네트워크 및 엣지 디바이스에서 발생하는 비정상적인 행위를 탐지하기 위해 저비용, 고효율의 이상 탐지 알고리즘 개발을 목표로 함.

○ 해결 방안 6G에서 지향하는 AI-native 네트워크에 맞춰, 5G/6G 환경과 IoT 기기 등 분산 네트워크 환경에서 발생한 네트워크 트래픽 데이터에 대해 머신러닝/딥러닝을 활용하여 이상 탐지 알고리즘을 설계할 수 있음.

[Topic 3] 효율적 인공지능 모델과 효율적 학습을 위한 통신 방법에 대한 연구

○ 문제 정의 통신 기술과 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 기기와 인프라가 연결되면서 네트워크의 복잡성이 증가함. 이에 따라 리소스가 제한된 환경(엣지 컴퓨팅, 임베디드 AI 환경, 자율 주행, 스마트 IoT 기기, 웨어러블 디바이스 등)에서도 효율적으로 작동할 수 있는 인공지능 솔루션 및 대규모 데이터 처리를 위한 지능형 최적화가 필요함.

○ 해결 방안 분산된 환경에서 데이터 프라이버시를 보호하면서 효율적인 모델 학습을 수행하는 연합학습(federated learning), 게임이론 기반 해석 가능한 모델 경량화를 통해 효율적인 지능형 최적화를 수행할 수 있음.