피씨엔은 개인정보와 기업기밀을 보호하면서 분산된 데이터를 안전하게 분석하고 인공지능(AI) 학습에 활용하기 위한 '데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술 개발 및 실증' 과제의 핵심 기술 고도화에 나선다고 22일 밝혔다.
해당 기술연구는 대규모 지역 단말과 기관에서 생산·수집되는 분산 데이터를 중앙으로 직접 이동시키지 않고, 개인정보와 기업기밀 유출 없이 안전하고 신속하게 연합 분석과 AI 학습을 수행할 수 있는 시큐어 연합컴퓨팅 기술 개발을 목표로 한다. 계층형 연합컴퓨팅 플랫폼, 다계층 연합 분석, 다중 모델 분할 연합학습 기술을 개발하고 실제 데이터를 활용한 응용 서비스 실증을 추진한다.
연합컴퓨팅은 개인과 기관이 보유한 원본 데이터의 소유권과 프라이버시를 유지하면서 분산 환경에서 데이터 분석과 AI 모델 학습을 수행하는 기술이다.
기존 연합학습 중심의 기술을 분석과 학습을 함께 지원하는 플랫폼으로 확장해 데이터 활용성과 개인정보 보호를 동시에 확보하는 데 중점을 뒀다. 올해는 이를 기반으로 AI 모델 주기관리·모니터링, 분산 데이터 정제, 데이터 사일로 리소스 모니터링 등 연합컴퓨팅 플랫폼의 안정적인 운영을 위한 핵심 기술 개발에 집중하고 있다.
AI 모델 주기관리 및 모니터링 기술을 통해 모델 패키징과 실행 환경 설정, 성능 모니터링을 지원하고 모델 배포·버전관리·롤백 기능을 구현한다. 이를 통해 여러 분산 환경에서 운영되는 AI 모델의 상태와 성능을 체계적으로 관리할 수 있는 기반을 마련한다.
분산 데이터 정제 기술은 각 데이터 사일로의 데이터를 중앙으로 이동시키지 않고 분산 환경에서 정제할 수 있도록 지원한다. 데이터 분산처리 과정을 시각화하고 백엔드 시스템과 연계한 스케줄링을 통해 사일로별 데이터 정제 작업을 관리함으로써 분산 데이터를 연합 분석과 AI 학습에 활용할 수 있는 처리 기반을 강화한다.
피씨엔은 향후 AI 모델 학습 결과 관리와 모델 배포 자동화, 데이터 정제 시스템 통합·모니터링을 거쳐 중앙 서버 데이터 관리 고도화, 생성형 AI 기반 자동 리포팅, 차등 프라이버시 기반 민감 데이터 보호 기술까지 단계적으로 확대할 계획이다. 최종적으로 데이터 이동·처리 자동화와 데이터 사일로 기반 연합 AI(deFAI) 성능 고도화를 통해 실제 서비스 환경에 적용 가능한 연합컴퓨팅 플랫폼으로 발전시킬 예정이다.
이금탁 피씨엔 R&D본부(전무)는 “연구 초기 연합학습 통합관리와 데이터 처리 아키텍처 설계를 시작으로 노드·데이터 사일로 관리와 데이터 정제 기술을 단계적으로 축적해 왔다”며 “2026년에는 모델 주기관리와 분산 데이터 정제, 사일로 리소스 모니터링 기술을 고도화해 실제 분산 환경에서 안정적으로 운영할 수 있는 연합컴퓨팅 플랫폼의 핵심 기반을 확보하는 데 집중할 계획”이라고 말했다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com
