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요 약본 논문은 실제 산업에 적용한 테스트베드를 기반으로 한정된 컴퓨터 자원과 데이터 보안을 해결하는 분산 학습을 구현 및 실증을 진행하였다. 부산식음료 공장에 적용 가능한 공병 분류 시스템을 기반으로 Object Detection 모델을 Federtaed Split Learning 으로 구현하였다. 현장에서 수집한 데이터를 활용하여 구동을 보임으로써 분산학습의 실효성을 증명하였으며, 컴퓨팅 자원 활용량이 효율적으로 사용됨을 확인하였다.