하렉스인포텍은 개인간 연합학습 방법을 통해 개인 의료 데이터를 보호하며 혈압 수치 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.
하렉스인포텍은 지난 16~18일 부산 벡스코에서 열린 제25회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영정보학회 세션에서 '개인간 연합학습 방법을 적용한 UCAI 디지털미 서비스 연구개발 성과'를 발표했다.
하레스인포텍 사용자중심인공지능 연구소는 이경전 경희대 교수 연구팀과 건강, 재무, 심리, 지식 등 개인 상태를 실시간으로 관리하고 개선할 수 있는 인공지능 기반 상품과 서비스 결합 시스템인 '디지털 미' 서비스를 연구 중이다.
디지털 미 분야에서 헬스케어 서비스 연구는 민감한 정보를 포함해 사용자의 데이터를 합치거나 공유하는 것은 바람직하지 못하다는 지적이 나온다. 이에 연구팀은 사용자의 데이터를 공유하지 않고 인공지능 서비스가 가능한 개인간 연합학습 방법을 적용해 헬스케어 분야의 혈압 관리 시스템을 개발했다. 개인간 연합학습은 각 개인의 데이터가 분산된 상황에서 한 곳으로 데이터를 모으지 않고, 인공지능 모델의 학습 값 만을 공유하여 하나의 모델로 학습시키는 방법이다.
연구팀은 9908명의 혈압 데이터를 통해 다음 혈압 수치를 예측하는 모델을 만들었다. 개인간 연합학습 방법을 적용한 결과, 9908명의 개별 모델 평균에 비해 31.36% 향상된 예측 값을 얻었다. 이는 혈압 예측 분야에서 개인간 연합학습 방법을 적용한 첫 사례다. 개인의 의료(생체) 데이터를 보호하면서도 그 데이터를 활용한 성과로 평가받는다.
연구팀은 개인간 연합학습 뿐 아니라 기업 간 연합학습 성과도 이뤄냈다. 상거래 분야의 서로 다른 두 개의 데이터를 각각 양분해 네 개의 개별 추천 모델을 만들었다. 연합학습 방법론으로 전체 모델을 학습하여 비교한 결과, 연합학습 방법론을 적용한 전체 모델이 모든 개별 모델보다 최대 33.6%의 향상된 정확도를 보였다. 데이터의 직접적인 공유를 원치 않는 개인과 기업에서도 연합학습을 통해 향상된 성능의 모델을 구축할 수 있음을 입증했다.
김수현 연구원은 “그동안 연구해 디지털미 서비스를 건강관리(혈압) 영역에 적용했다”며 “건강과 관련된 데이터는 민감정보이기 때문에 연합학습과 같은 기술들을 적용하여 개인정보 이슈 등 문제 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 사용자중심 AI 건강관리 시스템을 구축하겠다”고 말했다.
정다은 기자 dandan@etnews.com
