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'지브리 프사' 이젠 개인정보 공유 없이 가능... 한국 개발 AI, 통신비용 38% 감소 혁신!

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.09 12:54

기사 3줄 요약

1 UNIST, 개인정보 유출 없는 이미지 변환 AI 'PRISM' 개발
2 스마트폰에서 연합학습으로 통신비용 38% 절감
3 의료·금융 등 민감 정보 분야 활용 가능성 높아

내 사진 올릴 필요 없는 AI 시대 열리다

자신의 사진을 SNS에 올릴 때마다 개인정보 유출 걱정을 해본 적 있으신가요? 특히 요즘 인기를 끌고 있는 '지브리 프사'(지브리 스튜디오 애니메이션 스타일로 변환한 프로필 사진)를 만들기 위해 얼굴 사진을 온라인에 올려야 한다는 점이 불안했다면, 이제 그런 걱정은 접어두셔도 좋을 것 같습니다. UNIST(울산과학기술원) 인공지능대학원 유재준 교수팀이 개인정보를 보호하면서도 고품질 이미지 변환을 가능하게 하는 'PRISM AI'를 개발했습니다. 이 기술의 핵심은 '연합학습'(Federated Learning)이라는 방식에 있습니다. 연합학습이란 간단히 말해 '데이터는 각자 가지고 있고, AI 모델만 함께 학습시키는' 방식입니다. 기존 AI 서비스들은 사용자가 사진을 서버에 올려야 변환이 가능했지만, PRISM AI는 사용자의 기기에서 직접 처리합니다. 이로써 개인정보가 외부로 유출될 위험을 크게 줄였습니다.

스마트폰에서도 부담 없이 작동하는 경량화 기술

PRISM AI가 특별한 이유는 단순히 개인정보 보호에만 있지 않습니다. 기존 연합학습 모델들의 가장 큰 문제점인 '통신 비용'과 '모델 크기'를 획기적으로 줄였다는 점이 주목할 만합니다. 연구팀은 '확률적 이진 마스킹'이라는 기술을 활용해 통신비용을 38%나 감소시켰습니다. 또한 모델 크기를 '1비트 수준'으로 압축했는데, 이는 스마트폰과 같은 소형 기기에서도 부담 없이 AI를 구동할 수 있게 해줍니다. 유재준 교수는 "스마트폰에서 실시간으로 이미지를 변환하려면 모델 크기와 통신 비용을 모두 고려해야 한다"며 "PRISM AI는 두 가지 문제를 동시에 해결한 첫 사례"라고 설명했습니다.

다양한 이미지 변환과 산업 적용 가능성

PRISM AI는 MNIST, FMNIST, CelebA, CIFAR10과 같은 표준 데이터셋에서 테스트되어 그 성능이 검증되었습니다. 특히 확산 모델(Diffusion Model)과의 호환성을 갖춰 지브리 스튜디오 스타일의 예술적 이미지 생성도 가능합니다. 이 기술의 활용 범위는 단순한 사진 변환을 넘어섭니다. 의료 분야에서는 환자 개인정보를 보호하면서 X-ray나 MRI 영상을 분석할 수 있고, 금융 분야에서는 고객 데이터를 노출하지 않고도 사기 거래를 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 여러 은행이 함께 사기 패턴을 식별하는 AI를 훈련시키면서도 고객의 거래 내역은 서로 공유하지 않는 것이 가능해집니다. 이는 특히 개인정보 보호가 엄격한 금융권에서 큰 가치를 지닐 것으로 평가됩니다.

기존 AI와의 차별점과 한계

DALL-E와 같은 기존 이미지 생성 AI들이 중앙 서버에 데이터 업로드를 요구하는 반면, PRISM AI는 데이터를 로컬 기기에 보관함으로써 프라이버시 위험을 크게 줄입니다. 복잡한 데이터셋에서도 이미지 생성에 성공한 최초의 프라이버시 보호 연합학습 프레임워크라는 점에서 의미가 큽니다. 다만, 모델 압축으로 인한 정확도 감소나 이질적인 데이터 처리의 어려움 등 한계도 존재합니다. 또한 악의적인 참여자가 모델을 오염시키려는 '모델 포이즈닝' 공격에도 취약할 수 있어, 강력한 보안 장치가 필요합니다. 연구팀은 "PRISM AI가 앞으로 더 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있도록 모델의 안정성과 확장성을 계속 개선할 계획"이라고 밝혔습니다. 개인정보 보호와 AI 기술의 발전이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있는 이 기술의 미래가 기대됩니다.

편집자: 이도윤 기자

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