[이지 인사이트] 연합학습(Federated Learning): 공공부문 AI의 프라이버시 보존 미래

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[이지 인사이트] 연합학습(Federated Learning): 공공부문 AI의 프라이버시 보존 미래

코인이지

2025.09.12 14:10:11

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프라이버시는 공공부문에서 타협할 수 없는 가치

정부는 방대한 민감 데이터를 보유하고 있습니다. 국방, 국가안보, 개인 건강기록, 세금 내역, 복지, 경찰·범죄 기록 등입니다. 이런 데이터가 유출되면 피해는 막대합니다.

그럼에도 불구하고 공공부문에서는 정책 결정과 서비스 개선을 위해 데이터를 더 잘 활용하고자 하는 수요가 커지고 있습니다. 영국 왕립학회 보고서에 따르면 AI는 막대한 잠재력을 지니고 있지만, 프라이버시 리스크 때문에 공공부문은 여전히 AI 도입에 신중할 수밖에 없습니다.

이 문제를 해결할 수 있는 방법이 바로 연합학습(Federated Learning, FL)입니다.

문제: 전통적 AI는 프라이버시를 위협한다

전통적인 AI는 데이터를 중앙 서버로 모아 처리하는 방식입니다. 이 경우 단일 실패 지점(single point of failure)이 생기며 보안 리스크가 커집니다.

실제로 영국 정부는 최근 단순한 인적 오류로 아프간 협력자, 아동 성학대 피해자, 6천 명의 장애 수급자 명단이 노출되는 등 심각한 데이터 유출 사건으로 비판을 받고 있습니다.

또한, AI는 대규모 데이터가 필요하지만 영국 GDPR의 ‘데이터 최소화 원칙’은 “필요한 만큼의 데이터만” 사용하도록 규정합니다. 이로 인해 공공부문 AI 적용은 법적·윤리적 한계에 부딪히고 있습니다.

연합학습: 프라이버시 친화적 머신러닝

연합학습은 데이터를 교환하지 않고도 협력적 모델 학습을 가능하게 하는 방법으로, GDPR 친화적인 대안입니다.

2017년에 처음 제안된 FL은 대표적인 프라이버시 강화 기술(PET, Privacy-Enhancing Technology)이며, 데이터는 각 기관(병원, 스마트폰 등)에 남겨둔 채 모델만 학습합니다.

이는 탈중앙화 AI(DeAI)의 한 형태로, 데이터 처리, 저장, 인센티브, 의사결정이 네트워크 전체에 분산됩니다. 공공부문에서도 이미 스마트 대중교통, 공공의료 협업 등에서 개념 증명(PoC)이 진행 중입니다.

공공부문 활용 사례

1. 정부 간 데이터 공유

국가 간 협력은 글로벌 문제 해결에 필수적입니다. 그러나 프라이버시, 주권 문제, 정보 오용 우려로 데이터 공유는 제한적입니다.

케임브리지 대학 연구진은 FL이 이를 해결할 수 있다고 제안합니다. 각국 정부가 원시 데이터 대신 모델 파라미터만 공유하면, 프라이버시는 보호되면서도 공동 데이터 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다.

특히 인도주의 활동에서, 인구 이동 예측 모델을 통해 위기 대응과 자원 배분 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.

2. 공중보건 및 의료 연구

AI는 의료 데이터를 분석해 질병 패턴을 파악하고 예측할 수 있습니다. 하지만 환자 기밀과 규제, 기관별 데이터 단절로 AI 도입이 더딘 상황입니다.

연합학습은 환자 데이터가 병원을 떠나지 않은 상태에서 여러 기관이 협력할 수 있도록 합니다.

2023년 영국·미국은 팬데믹 대응을 위한 FL 경진대회를 개최했습니다. 옥스퍼드 연구진은 병원 내에서만 데이터를 활용해 COVID-19 스크리닝 AI를 개발했으며, 저렴한 라즈베리 파이를 활용했습니다.
한국에서는 카카오헬스케어가 구글 클라우드와 함께 16개 병원에 FL 기반 의료 플랫폼을 구축했습니다.
또한, FLock은 다국적 의료 모델링 연구로 수상 경력을 보유하고 있습니다.

3. 스마트시티와 교통

스마트시티는 교통 예측, 환경 모니터링, 재난 관리 등 실시간 의사결정을 필요로 합니다. 하지만 클라우드 기반 분석은 지연(latency)과 복잡한 연산 문제를 안고 있습니다.

스리랑카 연구진은 스마트폰 가속도계를 활용해 도로 포트홀과 거칠기를 FL로 분석하는 사례를 제시했습니다. 이는 개발도상국에서의 스마트 교통 혁신을 보여줍니다.

4. 금융 범죄 방지

자금세탁 방지, 불법 금융 추적은 국가적 과제이지만, 거래 데이터는 민감해 공유하기 어렵습니다. FL은 기록을 직접 공유하지 않고도 이상 거래 패턴을 탐지할 수 있게 합니다.

영국·미국은 2023년 FL 경진대회에서 자금세탁 방지 솔루션 개발을 과제로 내세우기도 했습니다.

FLock.io: 탈중앙화 AI의 선도자

FLock은 연합학습과 탈중앙화 AI를 선도하며, 기존 중앙화 기업이 독점하던 AI 권력을 분산시키고자 합니다.