이 게시물은 토스의 FedLPA 연구가 NeurIPS 2025에 게재된 성과와 비즈니스 임팩트, 학회 경험을 공유하는 글입니다.

핵심 내용

• NeurIPS 2025에 FedLPA 논문 게재 및 서울대 Computer Vision Lab과의 협업
• 현실적 연합학습 문제(분산 데이터, 라벨 부족, 비균형 분포) 해결 목표
• 3단계 파이프라인: CLSD로 유사도 그래프 구성, InfoMap으로 클러스터 자동 탐지, LPA로 모델 분포 정렬
• 서버 개입 없이 클라이언트가 로컬 프라이어를 발견하고 동적 사전 정렬로 불균형 및 신규 클래스 대응
• 비즈니스 임팩트: 데이터 주권 문제 해결로 글로벌 진출 가속, 초개인화와 이상거래·신용평가 개선, 운영 비용 절감
• NeurIPS 현장 발표에서 기술적 우수성과 명확한 서비스 적용 사례에 대한 높은 관심