본 논문에서는 대규모 네트워크에서 연합 학습을 위한 디바이스 선택 및 집계 빔포밍 설계를 다룬다. 집계 오차를 최소화하고 선택된 디바이스 수를 최대화하는 두 가지 목표를 고려한다. 이를 위해 무작위 집계 빔포밍 기반 방식을 제안하며, 채널 정보 없이도 구현이 가능하다. 또한 대규모 시스템에서의 성능 분석을 통해 제안 방식의 효과를 입증한다.
