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천정희

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천정희서울대학교 교수이다. '암호학의 대가'라고 불린다. 미국 샌프란시스코 대학교 정은진 교수와 함께 래셔널마인드(Rational Mind) 회사를 창업하고, 블록체인 및 암호화폐 관련 프로젝트를 진행하고 있다.

생애

천정희는 한국 최고의 수재들만 있다는 한국과학기술원(KAIST)에서 수학 박사까지 취득한 수학의 천재이다. 그는 카이스트에서 박사 학위를 취득한 뒤 국내 최고의 대학이라는 서울대학교의 교수직에 올랐으며 현재도 서울대학교 수리과학부 교수로 있다. 천정희는 암호학적 다중선형함수를 최초로 완전히 해독해 4세대 암호기술의 상용화 가능성을 열고 있다는 평가를 받고 있는 인물이다. 또한 2008년 세계암호학회(IACR)가 여는 아시아 크립트 2008에서 공개키 암호를 그 당시의 수십 배 빨리 해독할 수 있는 기술을 개발한 천정희 교수팀에게 최우수 논문상을 주었다. 세계 3개 암호 학술대회로 꼽히는 아시아 크립트에서 국내 연구진이 최우수 논문상을 받는 것은 국내 최초이다. 그리고 그는 2018년 12월 '이달의 과학기술인상'을 수상한 인물이다. 암호학적 다중선형함수는 다자간 키(KEY) 교환, 브로드캐스트 암호 등 다양한 암호학적 난제를 해결하기 위해 2002년 처음 도입된 함수이다. 전산학의 오랜 난제인 프로그램 난독화를 풀 수 있다고 알려지며 암호학계의 이목이 집중되었다. 하지만 아직 다중선형함수 개념이 제안된 후 다중선형함수를 만드는 데 성공하지 못했고 암호학의 안전성 증명도 미해결 문제로 남아있다. 또한 천정희는 2019년 02월 포스코청암 과학상을 수상하였다. 여기서 천정희는 암호학계 최대 난제로 꼽히는 다중선형함수를 세계최초로 해독한 공로로 과학상에 선정되었다. 또한 천정희는 동형암호 소프트웨어 프로그램인 혜안을 개발하여 4차 산업혁명 시대의 새로운 보안 패러다임을 제시했다는 평가를 받았다. 그는 현재도 서울대학교 수리과학부 교수로 재직중이며 산업수학센터에서 센터장을 맡고있다. 그가 연구하는 분야는 정수론과 정수론을 응용한 암호학이다.

그가 암호학에 입문하게 된 계기는 1997년 카이스트 수학 박사를 졸업하고 나서라고 말했다. 그 전에는 정수론과 타원곡선 이론을 공부했었지만 그 당시 타원곡선이 암호에 활용되며 한창 뜨기도 하였으며 기존의 암호학자들이 다루기 어려운 주제인지, 타원곡선을 전공한 사람이 필요했었다. 그 공고를 보고 호기심이 생겨서 갔다가 재밌어 보여 뜻하지 않게 시작하게 되었고 하다 보니 자신의 순수 수학에서 공부하던 것보다 더 새로운 면과 자신이 만든 이론들이 직접 세상에 활용이 된다든지, 이런 부분이 매력이 있어 다방면으로 연구는 하지만 암호학 쪽에 더 많은 연구를 하고 있다고 말했다.

약력

  • 1991년 ~ 1997년 : 카이스트(KAIST) 이학박사 수학 전공
  • 2003년 03월 ~ 현재 : 서울대학교 교수
  • 2008년 : 아시아스크립트 최우수논문상 수상
  • 2018년 12월 : '이달의 과학기술인상' 수상
  • 2019년 02월 : 포스코청암 과학상 수상

주요 활동

수상 활동

천정희는 암호학계에서는 세계적으로 유명한 지식인이다. 그 증거로는 2008년 아시아 스크립트 최우수 논문상, 2018년 12월 '이달의 과학기술인상' 수상, 2019년 02월 포스코청암 과학상 수상 등이 있다. 세계에서 열리는 아시아 스크립트 2008에서 그가 최우수 논문상을 수상할 수 있던 이유는 여러가지가 있었다. 일단 암호학은 창과 방패의 싸움이다. 한쪽에서 방패를 고안해내면 다른 한쪽에선 그것을 뚫으려는 창을 만든다. 이러한 노력들로 인해 암호학은 발전하는데, 천정희는 2008년 '소수체에서 폴라드 로 알고리즘 속도 개선(Speeding Up The Pollard Rho Method On Prime Fields)'을 통하여 창을 만들었다. 지난 20여년 동안 수학자들은 폴라드 로 알고리즘의 성능을 약 10% 밖에 개선하지 못하였다. 천정희는 기존 방법에 비해 속도를 수백 배나 높여 더 날카로운 창을 만들었다고 평가 받았다. 1GHz짜리 컴퓨터 1천만대로 암호를 푼다고 가정하면 기존 방법으로는 해독하는 데 100년이 걸리지만 그의 방법으로는 1년정도 걸린다. 그리고 천정희의 논문이 주목받은 이유는, 그의 이론이 다른 알고리즘에도 적용될 수 있기 때문이라고 말한다. 천정희는 자신의 이론을 유한체가 아닌 타원체에서 암호 해독 알고리즘에 적용하는 연구를 하고 있다. 그 과정은 상당히 어려운 과정인데, 천정희는 아이디어는 간단하지만 실제로 적용할 때는 많은 시행착오가 있었다고 말했다. 또한 아이디어 착상 후 그는 1년 정도의 연구를 진행했지만 결과가 안좋았다고 말했다. 암호학자들은 하루종일 숫자만 바라보고 있을 것 같지만 그는 아니였다. 천정희는 강의에서 전자투표에 관한 학생들의 보고서를 받고 전자투표에 관한 연구를 진행하기도 하였으며 최근에는 원격검침에 반대하는 학회에도 참석하였다. 원격검침이란 가정의 전력 사용량으로 가정의 이상 여부를 판단하는 시스템이다. 원격검침은 독거노인의 집을 방문하지 않고도 이상 여부를 파악할 수 있지만 개인의 사생활 침해 등의 문제의 소지가 있었다.

천정희는 또한 최초로 암호학적 다중선형함수를 해독한 것으로 화제가 되어 '이달의 과학기술인상'과 포스코청암 과학상을 수상하였다. 천정희는 최초로 암호학적 다중선형함수를 해독한 의미에 대한 인터뷰에서 줄기세포와 같은 것, 그런 역할을 한다고 생각을 해서 나온 개념이 암호학적 난독화라고 설명했다. 난독화는 산업체에 기존에도 많이 쓰이던 기능이다. 예를 들면 프로그램 난독화는 프로그램 속에서 프로그램의 권한을 제어하는 파트들이 들어있는데, 윈도우 프로그램의에 윈도우 라이센스 번호를 넣으면 동작을 하고 넣지 않으면 동작하지 않는데, 그런 번호를 프로그램 안에서 체크하는 루틴이 있다. 그 루틴을 누구나 쉽게 볼 수 있다면 루틴을 바이패스 할 수 있도록 고치는 것도 가능하며 그러면 프로그램 저작권을 보호하는건 굉장히 어렵다. 난독화라는건 프로그램 저작권 보호에 흔히 쓰이며 그외에도 굉장히 많은 분야에 쓰인다고 설명했다.

래셔널마인드

래셔널마인드(Rational Mind)는 미국 실리콘밸리에서 컴퓨터공학과 암호학 등을 연구한 정은진 교수와 '암호학의 대가'로 불리는 천정희 교수가 함께 공동으로 창업한 비공개 블록체인 프로젝트다. 래셔널마인드는 동형 암호 기법을 활용해 데이터를 암호화한 상태에서 블록체인을 운영하는 기술을 개발하기 위해 설립된 블록체인 스타트업이다. 래셔널마인드는 천정희 교수의 동형암호 기법을 활용해 데이터를 암호화한 생태에서 블록체인을 운영하는 기술을 연구할 계획이다. 동형 암호는 정보를 암호화한 상태에서도 연산이 가능한 암호체계를 말한다. 현재 가장 일반적으로 쓰이는 3세대 암호인 공개키 암호 알고리즘과 비교할 때 동형 암호는 암호화된 정보를 해독하지 않아도 정보를 가공할 수 있어 유출 가능성이 낮다. 또한 데이터를 분석할 때 동형암호를 활용하면 프라이버시를 보장하면서도 빅데이터 분석과 머신 러닝을 수행할 수 있다. 즉, 동형암호를 사용하면 데이터를 암호화한 상태에서 전산 처리가 가능해 의료, 보험 등 민감한 개인정보도 블록체인에 저장할 수 있다는 것이다. 지금까지 블록체인은 트랜잭션의 전 과정을 기록할 수 있기 때문에 개인 정보를 저장할 수 없다는 논리가 지배적이었다. 이를 해결하기 위해 천정희 교수는 블록체인 네트워크에 데이터가 탑재되는 중간에 미들웨어 형태로 동형암호를 적용할 수 있다고 설명했다. 그는 래셔널 마인드에서 이와 같은 구조를 가진 블록체인 프로토타입을 만들어 2019년 안으로 공개할 계획을 밝혔다. 천정희는 동형암호가 가진 장점이 안정성이라면 단점은 효율성이라고 설명했다. 효율성이 기존에 암호화되지 않은 상태에서 계산하는 것보다 훨씬 떨어진다. 그 부분을 해결하는 방법이 물론 컴퓨터가 발달을 해서 프로세스가 빨라지면 되기도 하지만 실은 그보다는 알고리즘적인 발전이 필요하다. 동형암호는 새로운 종류의 컴퓨터이기 때문에 이런 컴퓨터에서 빠르게 동작할 수 있는 알고리즘들은 기존의 알고리즘과는 다른것이 필요하다. 천정희는 동형암호가 현재 시점에서도 많은 분야에서 이미 실용적으로 사용되기엔 적절한 수준의 속도가 됬다고 말했으며 앞으로도 블록체인 뿐만 아니라 여러가지 데이터 분석 시장에서 동형암호에 관한 관심이 늘어나고 있기 때문에 이런 수요가 증가하고 많은 사람들이 연구할 것이라고 말했다.[1]


참고 자료

같이 보기


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