와이즈넛은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술(deFAI) 개발 및 실증' 과제의 3차년도 연구를 진행하고 있다고 3일 밝혔다.
연합컴퓨팅 기술은 개인정보나 민감한 데이터를 외부로 내보내지 않고도 AI 학습과 분석에 활용할 수 있다. 와이즈넛은 올해 연구를 통해 원본 데이터를 각 기관에 둔 채 암호화한 상태로 통계를 산출하는 프라이버시 보장 연합 분석 기술을 구현하는 등 연합컴퓨팅 핵심 기술을 고도화했다.
이번 과제는 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 일환으로, 여러 기관에 흩어진 대규모 데이터를 한곳에 모으지 않고도 신속·정확·안전하게 분석하고 학습하는 연합 AI 기술을 플랫폼 형태로 개발하는 것이 목표다.
특히, 와이즈넛은 △스마트폰·웨어러블 등의 기기에서도 소규모 컴퓨팅 연산이 가능한 모델 경량화 기술 △중앙 서버와 지역 단말 간 데이터를 안정적으로 주고받는 고속 통신 기술 △데이터를 모으지 않고 암호화된 상태로 처리하는 프라이버시 보장 연합 분석 기술 △중앙의 대형 모델과 단말의 소형 모델을 비교·연계하는 전역 계층형 학습 모델 구축 기술 등을 중점적으로 개발하고 있다.
올해 연구에서는 구체적인 성과도 확인했다. 8비트 양자화 기법을 적용해 AI 모델 크기를 기존 대비 72% 줄이면서도 성능을 유지했다. 또 지역 캐시 기술로 중앙 서버와 지역 서버 간 데이터 전송량을 8.06배 줄였다. 원본 데이터와 암호화 처리 데이터의 분석 결과가 얼마나 일치하는지를 나타내는 '데이터 유용성' 지표에서는 과제 목표치인 0.85 이상을 달성했다. 데이터를 안전하게 보호하면서도 분석의 정확도와 처리 효율을 함께 확보할 수 있음을 확인한 것이다.
그간 공공·제약·금융처럼 개인정보와 기밀 정보를 다루는 분야는 데이터 공유가 어려워 AI 활용에 제약이 컸다. 본 기술은 데이터 이동 없이도 기관 간 협력 분석과 학습을 가능하게 한다는 점에서 대안으로 주목받고 있다.
이에 와이즈넛은 실제 데이터 기반의 응용 서비스를 구축하고 학습 결과를 관리하는 체계를 마련해 연합컴퓨팅 기술이 현장에 안착할 수 있도록 할 계획이다. 이를 위해 서울연구원, 대웅제약, 한국은행 등 실증기관과 함께 각 분야의 데이터를 수집·분석·학습하며 현장 활용도를 높여 나갈 예정이다.
강용성 대표는 “민감한 데이터를 안전하게 지키면서 학습·분석할 수 있는 연합컴퓨팅 기술은 앞으로 AI 에이전트가 보안이 중요한 현장으로 확산되는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라며 “와이즈넛이 축적해 온 AI 기술 역량과 연계해 안심하고 데이터를 다룰 수 있는 AI 환경을 마련하는 데 기여해 나가겠다”고 말했다.
이번 과제는 한국과학기술연구원(KIST)이 주관하고 와이즈넛, 피씨엔, 세종대학교 산학협력단이 공동연구개발기관으로 참여한다. 서울연구원·대웅제약·한국은행이 공공·제약·금융 분야 실증을 맡는다. 연구기간은 2024년 7월부터 2028년 12월까지다.
최호 기자 snoop@etnews.com
