인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.