본 발명은 리소스 기반 연합 학습 방법과 이를 수행하는 로컬 장치 및 서버를 개시한다. 상기 리소스 기반 연합 학습 방법은, 로컬 장치의 하드웨어 정보 또는 미리 저장된 데이터셋의 크기를 기초로, 상기 로컬 장치의 개인화 모델에 적용될 개인화 모델 파라미터의 크기를 결정하는 단계, 상기 결정된 크기의 상기 개인화 모델 파라미터를 상기 개인화 모델에 적용하고, 상기 개인화 모델을 이용하여 상기 로컬 장치의 로컬 모델을 학습시키는 단계, 상기 로컬 모델에 포함된 신경망의 가중치에 대한 로컬 파라미터를 상기 글로벌 서버에 전송하고, 상기 로컬 파라미터를 기초로 도출된 글로벌 파라미터를 상기 글로벌 서버로부터 수신하는 단계, 및 상기 글로벌 파라미터를 상기 로컬 모델에 적용하고, 상기 로컬 모델을 이용하여 새로운 사용자 데이터에 대한 출력값을 도출하는 단계를 포함한다.
카카오뱅크 금융기술연구소
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