원본 데이터 공유 없이 AI 오류 찾는 분산학습 기술 개발…의료·금융 개인정보보호 강화

핵심 요약

- 포스텍 김광인 교수 연구팀, 원본 데이터 공유 없이 AI 학습 데이터의 오류 라벨을 탐지하는 분산 AI 기술 개발 - 개인정보보호와 AI 모델 정확도 향상을 동시에 달성할 수 있는 프라이버시 보호형 기계학습 기술 - 의료·금융 등 민감정보 처리 분야에서 데이터 활용도 제고와 개인정보보호 강화 효과 기대

주요 내용

포스텍(POSTECH) 인공지능대학원·전자전기공학과 김광인 교수 연구팀이 2026년 8월, 원본 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI 학습 데이터의 잘못된 라벨(label)을 찾아낼 수 있는 분산 인공지능 기술을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 개인정보보호와 AI 모델의 정확도 향상이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 혁신적인 접근법으로 평가받고 있다.

AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우되는데, 실제 현장에서는 데이터에 잘못된 라벨이 붙는 경우가 빈번하다. 특히 의료 영상 판독, 금융 거래 이상 탐지 등 전문 지식이 필요한 분야에서는 라벨링 오류가 5~30%에 달하는 것으로 알려져 있다. 기존에는 이러한 오류를 찾기 위해 여러 기관의 데이터를 중앙으로 모아 검증해야 했지만, 이는 개인정보보호법과 의료법 등 규제로 인해 실질적으로 불가능했다.

이번에 개발된 기술은 연합학습(Federated Learning) 방식을 활용하여 각 기관이 보유한 원본 데이터는 외부로 전송하지 않고, 로컬에서 학습한 모델 파라미터만 공유하는 방식으로 작동한다. 연구팀은 여기에 라벨 오류 탐지 알고리즘을 결합하여, 분산된 환경에서도 중앙집중식 학습과 유사한 수준의 오류 탐지 성능을 달성했다. 이는 각 기관의 데이터 주권과 개인정보를 보호하면서도 협업을 통해 AI 품질을 높일 수 있는 실용적 해법을 제시한다.

특히 의료 분야에서는 여러 병원이 보유한 의료영상 데이터를 직접 공유하지 않고도 오진 가능성이 있는 라벨을 식별할 수 있어, 진단 AI의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있다. 금융권에서도 개인 금융거래 정보를 외부에 노출하지 않으면서 이상거래 탐지 모델의 정확도를 높이는 데 활용될 전망이다. 연구팀은 이 기술이 2026년 하반기부터 본격 시행되는 AI 기본법의 신뢰성 요구사항을 충족하는 데도 기여할 것으로 기대하고 있다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 볼 때, 이번 기술은 개인정보보호 관리체계의 핵심 원칙인 '최소 수집·이용'과 '목적 외 사용 금지'를 준수하면서도 AI 모델 품질 관리를 수행할 수 있는 실질적 방법론을 제시한다는 점에서 의미가 크다. 특히 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등)에 따른 가명처리만으로는 해결하기 어려웠던 다기관 협업 시나리오에서, 원본 데이터 자체를 공유하지 않는 이 기술은 법적·기술적 리스크를 근본적으로 완화한다.

다만 실무 적용 시 주의할 점도 있다. 분산학습 과정에서 공유되는 모델 파라미터나 그래디언트 정보로부터 원본 데이터를 역추론하는 'Model Inversion Attack'이나 'Membership Inference Attack' 등의 위협이 존재한다. 따라서 차분 프라이버시(Differential Privacy), 동형암호(Homomorphic Encryption) 등 추가적인 프라이버시 보호 기술을 병행 적용하고, ISMS-P 인증 기준의 '2.8.4 데이터 및 시스템 접근 통제' 항목에 따른 접근 권한 관리를 철저히 해야 한다. 또한 AI 기본법 제15조(AI 사업자의 의무)에서 요구하는 '학습 데이터의 적정성 확보' 입증 자료로 이러한 라벨 검증 프로세스를 문서화하여 관리할 것을 권장한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

연합학습(Federated Learning)과 개인정보 최소화 원칙
연합학습은 원본 데이터를 중앙서버로 전송하지 않고 각 클라이언트에서 로컬 학습 후 모델 파라미터만 공유하는 분산 기계학습 기법으로, 개인정보보호법 제3조의 '개인정보 최소 수집' 원칙과 ISMS-P 통제항목 '2.3.2 개인정보 수집 제한'을 기술적으로 구현하는 대표적 Privacy-Enhancing Technology(PET)이다.

AI 학습 데이터 품질 관리와 AI 기본법 연계
AI 기본법 제54조(고위험 AI의 데이터 관리)는 학습·검증 데이터의 적정성을 확보하도록 규정하고 있으며, 잘못된 라벨로 인한 편향과 오류를 방지하는 것이 핵심이다. ISMS-P 인증심사 시에도 '2.10.3 인공지능 서비스 보안' 항목에서 학습 데이터 검증 프로세스를 점검하므로, 분산환경에서의 라벨 오류 탐지 체계 구축은 법적 의무 이행과 인증 대응에 모두 유효하다.