LISIA
컴퓨터·인공지능공학부
이경현
LISIA 연구실은 정보보호 및 인터넷 응용 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 블록체인, 암호기술, 분산 시스템, 인공지능 보안 등 첨단 정보보호 기술을 기반으로 다양한 사회적·산업적 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 블록체인 기반의 데이터 무결성, 투명성, 신뢰성 확보와 더불어, 분산 신원증명, 스마트 계약, 데이터 접근 제어 등 실질적 응용 기술 개발에 집중하고 있습니다.
최근에는 연합학습(Federated Learning) 및 분산 인공지능 환경에서의 보안과 프라이버시 보호 기술 개발에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 데이터가 분산된 환경에서의 안전한 학습, 모델 업데이트의 투명성, 악의적 참여자 대응 등 다양한 보안 이슈를 해결하기 위해 블록체인, 동형암호, 속성 기반 암호화 등 첨단 암호 기술을 융합한 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 의료, 차량, 스마트 물류, 공급망 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 신뢰성 높은 분산 AI 보안 프레임워크를 개발하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 개인정보 보호, 분산 신원증명(DID), 블록체인 기반 회계 및 전자투표 시스템, ESG 보고 등 사회적 신뢰와 책임성을 높이는 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 다양한 산학협력 프로젝트와 정부과제를 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술을 개발하고 있으며, 다수의 특허와 논문을 통해 그 성과를 입증하고 있습니다.
이외에도, LISIA 연구실은 정보보호 영재교육, 스마트 물류, DNA 기반 식품안전관리, IoT 보안 등 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 국내외 유수의 학회, 학술대회, 특허 출원 및 등록, 산학협력 등 활발한 연구 활동을 통해 정보보호 및 인터넷 응용 분야의 발전에 크게 기여하고 있습니다.
앞으로도 본 연구실은 블록체인과 인공지능, 암호기술을 융합한 혁신적 정보보호 기술 개발을 통해, 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 사회 구현에 핵심적인 역할을 수행할 것입니다.
Blockchain Technology
Federated Learning
Supply Chain Management
블록체인 기반 보안 및 프라이버시 보호 기술
본 연구실은 블록체인 기술을 활용한 보안 및 프라이버시 보호 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 블록체인은 데이터의 위변조 방지와 투명성 보장, 분산 신뢰 기반의 데이터 관리가 가능하다는 점에서 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 연구실에서는 퍼블릭 및 프라이빗 블록체인 환경에서의 데이터 접근 제어, 분산 신원증명(DID), 스마트 계약 기반의 자동화된 신뢰 프로토콜 등 다양한 블록체인 응용 기술을 연구하고 있습니다.
특히, 블록체인과 속성 기반 암호화, 프록시 재암호화 등 첨단 암호 기술을 결합하여 의료 데이터, 차량 네트워크, 공급망 등 민감한 정보가 오가는 환경에서 데이터의 프라이버시와 무결성을 동시에 보장하는 시스템을 설계합니다. 최근에는 블록체인 기반의 투명한 회계 관리, 전자투표 시스템, ESG 보고 등 사회적 신뢰와 책임성을 높이는 응용 분야로도 연구를 확장하고 있습니다.
이러한 연구는 다수의 특허와 논문, 그리고 실제 산업 협력 프로젝트로 이어지고 있으며, 블록체인 기술의 실질적 활용과 사회적 파급 효과를 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 블록체인 기반의 신뢰·보안 인프라 구축과 프라이버시 보호 기술의 선도적 연구를 지속할 계획입니다.
연합학습 및 분산 인공지능 보안
연구실은 연합학습(Federated Learning) 및 분산 인공지능 환경에서의 보안과 프라이버시 보호 기술 개발에 집중하고 있습니다. 연합학습은 데이터가 분산된 여러 클라이언트에서 개별적으로 학습을 진행하고, 모델 파라미터만을 공유함으로써 데이터 프라이버시를 보장하는 차세대 인공지능 학습 방식입니다. 하지만 모델 업데이트 과정에서의 정보 유출, 악의적 참여자에 의한 공격 등 다양한 보안 위협이 존재합니다.
이에 본 연구실은 블록체인, 동형암호, 속성 기반 암호화 등 다양한 보안 기술을 연합학습 시스템에 접목하여, 투명하고 신뢰할 수 있는 분산 학습 환경을 구현하고 있습니다. 예를 들어, 블록체인 기반의 인센티브 분배, 데이터 및 모델 업데이트의 투명성 확보, 익명성과 추적성을 동시에 만족하는 인증 프로토콜 등이 주요 연구 주제입니다. 또한, 의료 데이터, 차량 네트워크, 스마트 물류 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 분산 AI 보안 프레임워크를 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 국내외 학술지 및 특허, 산학협력 프로젝트를 통해 그 우수성을 인정받고 있으며, 미래 지능형 사회에서 신뢰할 수 있는 인공지능 서비스 구현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 분산 인공지능의 신뢰성과 프라이버시를 동시에 보장하는 혁신적 기술 개발에 앞장설 것입니다.
1
Blockchain-based federated learning with homomorphic encryption for privacy-preserving healthcare data sharing
Muhammad Firdaus, Harashta Tatimma Larasati, Kyung-Hyune Rhee
Internet of Things, 2025
2
Hyperledger Fabric-Powered Network Slicing Handover Authentication
Igugu Tshisekedi Etienne, Muhammad Firdaus, Cho Nwe Zin Latt, Siwan Noh, Kyung-Hyune Rhee
Information Systems Frontiers, 2024
3
Transparent and Accountable Training Data Sharing in Decentralized Machine Learning Systems
Siwan Noh, Kyung-Hyune Rhee
Computers, Materials & Continua(CMC), 2024
1
블록체인 기반 스마트 물류 기술사업화 협업플랫폼 구축 사업
2
차량 엣지 컴퓨팅 환경에서 인증 및 프라이버시 보호를 위한 보안기술 개발
