본 논문은 연합 학습에서 클라이언트 선택을 부분 가시 환경으로 정의하고, 공간-시간적 주의력 기반 강화 학습 프레임워크를 제안합니다. 제안된 방법은 과거 글로벌 모델과 클라이언트 식별 임베딩을 통합하여 학습의 시간적 맥락과 클라이언트의 지속적인 특징을 모두 고려합니다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과, 제안된 방법은 이질적이고 부분적으로 보이는 환경에서 기존 방법보다 우수한 성능을 달성했습니다.