Fed-KAN: Federated Learning with Kolmogorov-Arnold Networks for Traffic Prediction
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저자
Engin Zeydan, Cristian J. Vaca-Rubio, Luis Blanco, Roberto Pereira, Marius Caus, Kapal Dev
개요
본 논문은 저궤도 위성 시스템의 등장으로 중요성이 커지고 있는 비지상 네트워크(NTN)에서의 교통량 예측을 위한 분산 학습 기법으로써 Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)를 활용한 Federated Learning (Fed-KAN)을 제안한다. 기존의 Federated Learning with Multi-Layer Perceptrons (Fed-MLP) 모델은 높은 계산 복잡도와 동적인 NTN 환경에 대한 적응력 부족 문제를 가지는데, Fed-KAN은 KANs의 함수 근사 능력을 활용하여 이러한 문제를 해결한다. 실제 위성 운영자의 교통 데이터셋을 사용한 실험 결과, Fed-KAN은 Fed-MLP에 비해 평균 테스트 손실을 77.39% 감소시키는 것을 보여주며, 향상된 성능과 일반화 능력을 입증한다. 또한, O-RAN 내에서의 Fed-KAN의 잠재적 응용 및 NTN 아키텍처에서의 분할 기능을 위한 Fed-KAN 사용에 대해 논의한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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NTN 환경에서의 교통량 예측을 위한 효율적이고 정확한 분산 학습 방법 제시
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Fed-KAN이 기존 Fed-MLP보다 우수한 성능과 일반화 능력을 가짐을 실험적으로 증명
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O-RAN 및 NTN 아키텍처 내에서의 Fed-KAN의 잠재적 응용 가능성 제시
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한계점:
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제시된 실험은 특정 위성 운영자의 데이터셋에 국한됨. 다양한 데이터셋에 대한 추가적인 실험 필요
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실제 NTN 환경에서의 구현 및 성능 평가에 대한 추가적인 연구 필요
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다른 분산 학습 알고리즘과의 비교 분석이 부족함. 다른 최신 분산 학습 기법들과의 비교 연구가 필요함.
