[아이티데일리] 금융보안원(원장 김철웅)은 태국 방콕에서 개최한 ‘IEEE 빅콤프 2024(IEEE BigComp 2024)’에서 ‘데이터 합성 모델의 유용성과 공개 위험에 대한 실증적 연구(지도교수 KAIST 전산학부 고인영)’ 결과를 AI혁신실 박대영 책임이 발표했으며, 컨퍼런스의 최고 논문상(Best Paper Award) 위원회가 박대영 책임의 연구 성과를 준우승(Runner-up)에 해당하는 최고 논문(Best Paper)으로 선정했다고 14일 밝혔다.

IEEE 빅콤프는 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 전기전자공학자협회)와 한국정보과학회(KIISE)가 공동으로 주최하는 국제 컨퍼런스로, 빅데이터·인공지능 분야의 새로운 아이디어와 정보공유를 위해 2014년부터 매년 개최되고 있다. 올해는 2월 18일부터 4일 동안 약 200명이 참석해 의견을 교환하고, 74명의 발표자가 연구 결과를 발표했다.

금융보안원은 최근 금융회사 간 소극적인 정보공유, 민감정보 노출 위험 등의 이유로 금융 분야 AI 활용에 필수적인 학습데이터가 부족하다는 문제점을 해결하기 위해 학습데이터 생성, 익명성 확보 등 합성데이터 기술을 연구하고 있다. 합성데이터는 실제 데이터가 아닌, 컴퓨터 시뮬레이션이나 알고리즘이 생성하는 데이터를 말한다. 올해 행사에서 박대영 책임은 그간의 연구 결과를 논문으로 발표했다.

이번 논문은 데이터 합성 모델별 장단점, 합성데이터의 유용성, 공개 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험 측정 기준 등에 관한 것이다. 

금융보안원 측은은 “이번 연구 결과를 계기로 앞으로 더욱 실효적인 합성데이터의 생성 및 안전한 활용이 기대되며, 고품질의 학습데이터 확보가 중요한 금융 분야 AI 활성화에도 이바지할 것으로 전망된다”면서 “앞으로도 합성데이터뿐만 아니라 다수의 기관이 개별적으로 보유한 데이터를 직접적으로 공유하지 않고도 협력해 AI 모델을 개발할 수 있는 분산 학습 기법인 ‘연합학습’ 등 다양한 AI 신기술을 연구해 금융 분야 AI 활용을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.