본 논문은 개인화된 연합 학습(PFL)의 비IID 데이터, 이기종 기기, 공정성 부족, 불명확한 기여도 문제를 해결하기 위해 신호 처리 및 정보 이론을 활용한 새로운 설명 가능성 기법인 FreqX를 제안합니다. FreqX는 기존 방법들보다 속도가 10배 이상 빠르면서, 속성 정보와 개념 정보를 모두 포함하는 설명 결과를 제공합니다. 기존 방법들은 저렴한 비용, 프라이버시 보호, 자세한 정보 제공이라는 요구사항을 충족하지 못하는 반면, FreqX는 이러한 요구사항을 만족시키는 것을 목표로 합니다.
