FedHybrid는 Federated Learning + Hybrid 에서 유래하여, 기존 연합 학습 (FL) 분야의
이론들을 통합하여 상용화 목적에 부합하는 최적의 AI 연합 학습 환경 개발을 목표로 합니다.
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| 이름 | 전공 | 역할 | |
|---|---|---|---|
| 정영호 | 융합보안학과 | AI | dudgh0314@naver.com |
| 김수현 | 컴퓨터공학전공 | FE | suhyun10201@naver.com |
| 김지우 | 컴퓨터공학전공 | FE | 2022110421@dgu.ac.kr |
| 장재혁 | 컴퓨터공학전공 | BE | jehyuck3443@gmail.com |
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 업로드 | CSV, XLSX 형식의 데이터 파일을 업로드하여 학습을 진행합니다. |
| 실시간 학습 로그 및 정확도 차트 확인 | AI 서버에서 진행되는 학습 과정을 실시간으로 시각화하여 제공합니다. |
| 결과 요약 | 학습 종료 시, 평균 정확도 및 예측 결과를 요약하여 제공합니다. |
| 결과 엑셀 파일 시각화 및 다운로드 | 학습 완료 후 예측 결과 엑셀 데이터를 생성합니다. 화면에서 즉시 확인 가능하며, 엑셀 파일로도 다운로드할 수 있습니다. |
| 메인 페이지 | 소개 페이지 |
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| 대시보드 (데이터 업로드) |
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| 대시보드 (결과 확인 및 다운로드) |
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| 인스턴스 리스트 |
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프로젝트 루트에 .env.local 파일을 생성하고 다음 내용을 추가하세요:
# FedHybrid-AI 서버 설정
FEDHYBRID_SERVER_URL=http://localhost:8000
# Supabase 설정 (기존 설정이 있다면 유지)
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your_supabase_url
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your_supabase_anon_keyFedHybrid-AI 디렉토리에서 서버를 실행하세요:
cd ../FedHybrid-AI
python FedHBServer.py서버는 http://localhost:8000에서 실행됩니다.
- 서버 상태 확인: FedHybrid-AI 서버의 현재 상태와 학습 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
- 데이터 업로드: CSV 또는 Excel 파일을 업로드하여 학습을 시작할 수 있습니다.
- 예측 결과 다운로드: 학습 완료 후 예측 결과를 Excel 파일로 다운로드할 수 있습니다.
- 모델 다운로드: 학습된 모델을 다운로드할 수 있습니다.
npm install
npm run dev애플리케이션은 http://localhost:3000에서 실행됩니다.