Virtual Identity Replacement Learning via Identity Feature Alignment for Privacy-Preserving Deep Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113456
과학기술정보통신부
한국연구재단
순천향대학교
김현우
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,264만원
6,264만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
...근 얼굴 인식, 감정 분석 등 다양한 딥러닝 기반 응용이 확산되면서, 얼굴 이미지 데이터를 활용한 모델 학습이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 얼굴 이미지는 개인을 식별할 수 있는 민감정보로, 이를 학습한 딥러닝 모델 내부에는 신원 정보가 그대로 잔존할 수 있으며, 이는 프라이버시 침해의 위험을 초래할 수 있다. 기존의 비식별화 기술은 주로 이미지의 외형을 변형하는 방식에 ...
본 연구는 기존 딥러닝 모델에 내재된 신원 정보를 제거하는 수준을 넘어, 해당 정보를 망각하게 하고, 동시에 대체 가능한 가상 신원 표현을 새롭게 학습하도록 유도하는 구조적 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 세 가지 핵심 기술 개발을 목표로 연구를 수행한다.첫째, 신원 특징 정렬 기반 대체 학습 구조를 개발한다. 기존 얼굴 이미지로부터 추출된 신원 표현의 평균으로부터 ...
... 절감하고 데이터 재활용성을 극대화할 수 있다.또한, 기존 방식들과 달리 학습 대상의 속성 정보를 유지하면서도 프라이버시를 보장하는 구조를 통해, AI 응용 시스템의 법적·사회적 신뢰도 확보에 ... 사용자 인증 등 다양한 분야에서 프라이버시 보호가 요구되는 실제 응용에 적용 가능하며, 향후 개인정보 보호 친화적 AI 개발을 위한 핵심 기반 기술로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.