서경국 유니스트 연구원(왼쪽, 제1저자)과 유재준 교수. [유니스트]

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챗GPT가 선보인 ‘지브리 스튜디오풍 사진’이 요즘 카카오톡 등 SNS 프로필을 점령했다. 저작권 논란이 있기는 하지만, 대중들은 “(만화로 바꾸니 귀여워서) 카톡에 안올리던 남편 사진과 가족사진을 올릴 수 있게 됐다”면서 반기는 분위기다. 다만 찬성론자들도 ‘민감한 개인정보’가 유출되지는 않을 지 우려하는 목소리가 우세하다.

우리 연구팀이 이런 민감 데이터를 서버로 직접 보내지 않고도 고품질 이미지 생성을 돕는 초경량 인공지능 모델을 개발했다. 환자 MRI나 CT 분석 등 개인 정보 보호가 중요한 환경에서 고성능 생성 AI를 안전하게 활용할 수 있는 길이 열렸다는 평가다.

UNIST 인공지능대학원 유재준 교수팀은 연합학습 AI 모델인 ‘프리즘(PRISM, PRivacy-preserving Improved Stochastic Masking)’을 개발했다고 9일 밝혔다.

연합 학습이란 민감 정보가 포함된 데이터를 직접 서버에 올리지 않고, 각자 장치의 ‘로컬AI’가 학습을 수행한 뒤 그 결과만을 모아 하나의 ‘글로벌 AI’를 만드는 기술이다. 쉽게 말해 가족사진을 챗GPT 서버로 전송하지 않고, 내 스마트폰에서 지브리풍으로 바꿀 수 있다는 의미다. 단, 스마트폰에서 이미지를 직접 생성하는 로컬 AI 모델은 별도로 개발해야 한다.

유니스트가 개발한 프리즘은 기존 모델보다 통신 비용을 평균 38% 줄이고, 크기는 48% 축소한 1-bit 수준의 초경량형이라 스마트폰, 태블릿 PC 같은 소형 장비의 CPU나 메모리에 부담 없이 작동한다.

유재준 교수는 “이미지뿐만 아니라, 텍스트 생성, 데이터 시뮬레이션, 자동 문서화 등 다양한 생성 AI 분야에 적용할 수 있다”며 “의료, 금융 등 민감 정보를 다루는 분야에서 효과적이고 안전한 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 연세대학교 한동준 교수와 함께했으며, UNIST 서경국 연구원이 제1 저자로 참여했다.

연구결과는 세계 3대 인공지능 학회 중 하나인 ICLR(The International Conference on Learning Representations) 2025에 채택됐다. 2025 ICLR은 4월 24일부터 28일까지 5일간 싱가포르에서 열린다.

이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단, 정보통신기획평가원, UNIST 슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받았다.

데이터셋을 이용한 생성형 이미지 비교. 각 행은 순서대로 MNIST, FMNIST, CelebA 데이터셋을 이용한 생성 이미지를 나타낸다. 기존 방식보다 유니스트 연구팀이 개발한 PRISM(맨 오른쪽)이 더 자연스럽고 품질 높은 이미지를 생성함을 확인할 수 있다. [유니스트]

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