중앙대학교 소프트웨어학부 인공지능 보안 및 암호 연구실 (지도교수: 이준우) 소속의 차경원 석사과정, 박동진 석사과정 학생과 인간-컴퓨터 상호작용 연구실 (지도교수: 박은지) 소속의 최예진 석사과정 학생이 공동으로 연구하여, 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 학회 중 하나인 IMWUT 2025 (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 논문 게재가 확정되었습니다. 본 논문은 Ubicomp 2026 에서 구두로 발표될 예정입니다.

“Real-Time Encrypted Emotion Recognition Using Homomorphic Encryption”
Gyeongwon Cha*, Dongjin Park*, Yejin Choi, Eunji Park+, Joon-Woo Lee+

HCI 분야에서는 개인정보를 보호하면서도 감정, 인지부하 같은 사용자의 상태 인식을 실시간으로 수행하기 위해 Federated learning, Differential privacy, On-device learning 등 다양한 방법들이 시도되어 왔습니다. 그러나 이러한 접근들은 여전히 데이터 프라이버시를 완전하게 보장하지 못한다는 근본적인 한계를 지니고 있어, 이 문제는 오랫동안 해결이 어려운 핵심 과제로 남아 있었습니다.

본 연구는 동형암호 (Homomorphic Encryption) 기술을 활용해 사용자의 민감한 생체, 행동 데이터를 노출하지 않고도 실시간 감정 인식을 수행할 수 있는 EER (Encrypted Emotion Recognition) 프레임워크를 제안합니다. 제안한 시스템은 WESAD 및 Hide-and-Seek 센서 데이터 기반 감정 분류 공개 데이터를 활용하여, 암호화된 상태에서도 평문과 거의 동일한 정확도로 스트레스, 감정 상태를 분류할 수 있다는 것을 확인했습니다. 또한 사용자 개인별 특성을 반영한 Model personalization과 라벨을 수집하기 어려운 실생활 환경을 고려한 Semi-supervised learning이 암호환경에서도 가능함을 실험적으로 입증했습니다. 본 연구는 실시간성을 유지하면서도 기존 모델 수준의 성능을 유지하고, 동시에 사용자의 민감한 데이터를 완벽하게 보호할 수 있다는 점에서 큰 의의를 갖습니다.