데이터와 관련된 법안이 최근 개정됨에 따라 초 개인화 서비스를 위한 빅데이터 분석이 활발히 이루어지고 있다. 초 개인화 서비스는 대규모 데이터 통합, 외부 데이터와의 결합 등의 기술을 필요로 하지만, 동시에 민감한 개인정보 유출로 인한 개인 및 기업의 피해와 이로 인한 불필요한 사회적 손실에 대한 우려로 인한 사용상의 한계성도 내재하고 있다. 이와 같은 보안위험을 줄이기 위한 여러 방안 중 개인정보가 보호되는 동형암호(homomorphic encryption) 기술을 고려할 수 있다. 특히, 동형암호는 데이터 결합과 분석과정에서 개인정보 유출을 원천적으로 차단함과 더불어 원본 데이터의 정보를 보존할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 금융 분야의 민원자료에 동형암호를 활용한 앙상블학습방법(ensemble method)의 추론을 수행하는 알고리즘을 개발 및 적용하여 통상적인 평문(plaintext)에서 도출한 random forest와 XGBoost의 스코어와 암호문(ciphertext)에서의 두 방법을 통해 산출한 스코어의 값이 일치함을 보이고자 한다. 실증결과로, 약 0.4초의 단위 추론 계산시간을 달성하여 트리구조에 기반한 앙상블학습방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.