한양대·국민대 연구팀, ‘vCNN’ 기술로 IEEE TDSC 2024 최우수논문상 단독 수상

▲검증 가능 AI 의료 서비스 시나리오

▲제안하는 vCNN 구조도

한양대학교 정보시스템학과 오현옥 교수 연구팀과 국민대학교 전자공학부 김지혜 교수 연구팀이 공동 개발한 검증형 인공지능(Verifiable AI) 기술 'vCNN'이 국제 저널 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing(TDSC)'의 2024년 Best Paper Award를 단독 수상했다.

이번 연구는 입력 데이터나 모델을 공개하지 않고도 인공지능 추론 결과의 정확성을 증명할 수 있는 점에서 높은 평가를 받았다. 특히, 기존 방식이 개인정보·영업 비밀 노출 우려와 과도한 계산 시간 문제로 대규모 서비스 적용이 어려웠던 한계를 극복해 의료, 금융, 공공 서비스 등 다양한 산업에 활용 가능성을 제시했다.

공동연구팀이 개발한 vCNN(Verifiable Convolutional Neural Network)은 영지식증명(zk-SNARKs) 기반으로, AI가 규정 절차에 따라 정확히 계산했다는 사실만을 짧고 간결한 증명으로 제공한다. 연구팀은 CNN의 핵심 연산인 합성곱(convolution) 검증 구조를 새롭게 설계해 복잡도를 기존 O(l·n)에서 O(l + n)으로 획기적으로 줄였다. 그 결과 MNIST 모델에서 약 20배, VGG16 모델에서 약 1만8,000배의 증명 속도 향상을 이뤘으며, 보안성 역시 수학적으로 입증됐다.

오현옥 교수는 “vCNN은 신뢰 가능한 AI 구현을 위한 새로운 장을 연 기술"이라며 “향후 의료·금융 등 실제 산업 현장에서 AI 신뢰성을 보장하는 솔루션으로 발전시킬 계획"이라고 밝혔다.

한편, TDSC는 IEEE Computer Society가 발행하는 보안·신뢰성 분야의 세계적 권위(Q1) 국제 저널로, 매년 게재 논문 중 단 한 편에만 Best Paper Award를 수여한다. 이번 수상은 올해 유일한 단독 수상으로 기록됐다.

▲(왼쪽부터) 현옥 교수, 김지혜 교수, 이승화 박사, 고한경 박사 (사진=한양대)

해당 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐으며, 논문 'vCNN: Verifiable Convolutional Neural Network Based on zk-SNARKs'에는 국민대 이승화 박사가 제1저자, 한양대 고한경 박사가 참여했으며, 오현옥 교수와 김지혜 교수가 공동 교신저자로 이름을 올렸다.

송기우 기자 kwsong@ekn.kr