한양대, '개인정보 보호형 공간 AI' 기술 확보…'CVPR 2026' 채택

융합전자공학부 연구팀, 세계 최고 AI 학회 'CVPR 2026'서 쾌거

해커 복원 공격 완벽 방어하면서도 정밀한 위치추정 성능 입증

[서울=뉴시스] 한양대 융합전자공학부 연구팀이 개발한 DCL의 개요 및 복원 공격 결과 비교 이미지. (사진=한양대 제공) 2026.06.18. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 한양대학교는 융합전자공학부 홍제형 교수 연구팀이 카메라 기반 위치추정 과정에서 발생하는 이미지 개인정보 노출 문제를 원천적으로 차단하는 난독화 기술 '디씨엘(DCL·Dual Convergent Lines)'을 개발했다고 18일 밝혔다.

해당 연구는 세계 최고 권위의 컴퓨터비전 및 인공지능(AI) 학술대회인 'CVPR 2026'에서 상위 논문에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation) 및 우수논문상 후보(Award Candidate)로 동시 선정됐다.

연구팀이 주목한 '시각 위치추정(Visual Localization)'은 카메라 이미지로부터 사용자의 위치와 방향을 파악해 증강현실(AR), 자율주행, 로봇, 실내외 내비게이션 등 지능형 공간 서비스를 구현하는 핵심 기반 기술이다.

하지만 기존 시스템에서는 특징 정보만 서버로 전송하더라도, 공격자가 이를 탈취해 주변 특징점들의 공간적 관계를 역산하면 사용자의 주변 환경이나 민감한 원본 장면을 복원해 낼 수 있다는 치명적인 프라이버시 침해 위험이 존재했다.

이를 극복하기 위해 연구팀은 이미지의 각 키포인트(특징점)를 원래 좌표 그대로 서버에 전달하지 않고, '두 개의 고정 앵커를 기준으로 수렴하는 선 표현'으로 변환하는 혁신적인 기하학적 난독화 기술 'DCL'을 제안했다.

DCL은 공격자가 난독화된 선 정보로부터 원래 키포인트를 복원하려 시도할 때, 이웃 선들이 실제 위치가 아닌 고정 앵커 방향으로 수렴하도록 유도해 기존 복원 공격의 핵심 단서를 무력화시킨다. 서버는 원본 이미지나 실제 키포인트 좌표를 보지 않고도 위치추정에 필요한 기하 정보를 정상적으로 처리할 수 있다.

기술을 검증한 결과, 공격을 완벽하게 방어하면서도 실제 시각 위치추정 시스템에 적용할 수 있는 높은 성능과 효율성을 확인했다. 이는 원본 이미지 공유 없이도 안전하고 정밀한 위치 기반 서비스를 이용할 수 있는 실질적인 해법을 제시한 것이다.

홍 교수는 "향후 DCL 기술을 증강현실 내비게이션, 로봇 제어, 자율주행 등 다양한 분야에 적용 가능한 '개인정보 보호형 공간 AI' 기술로 고도화해 나갈 것"이라고 포부를 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF) 과제 및 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐으며, 논문에는 한양대 김정곤 석사연구원, 문희준 석박사통합과정생이 이름을 올렸다.


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