최근 3D 프린팅 모델, GIS 벡터맵, CAD 설계도면 등과 벡터 콘텐츠가 많은 산업 응용 분야에서 활용되면서, 이에 대한 보안 기술의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 벡터 모델의 계층적 인증 및 복사방지에 필요한 다층 스케일 곡률 기반 지각적 벡터 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 방법은 벡터 모델의 다각형 객체들에 대하여 다층 스케일 상의 반경 곡률, 회전각 곡률, 가우시안 곡률에 대한 다중 곡률 에너지를 구한 다음, 부분-지수 벨 다항식에 의한 랜덤 맵핑과 Lloyd-Max 양자화에 의하여 다차원 이진 해쉬 행렬을 계산한다. 실험 결과로부터, 제안한 방법의 다차원 이진 해쉬가 객체 간단화, 객체 삭제 및 절단 등의 객체 공격에 대한 오류 검출 확률이 기존 방법보다 약 1.0×10-⁴-2.4×10-² 낮음을 확인하였다. 또한 제안한 다차원 이진 해쉬의 유일 확률이 95% 이상이며, 보안성 평가위한 미분 엔트로피가 평균 11.65-17.49으로, 유일성과 보안성이 우수함을 확인하였다.Recently, vector contents such as 3D printing model, GIS vector map, and CAD design drawing are utilized in many industrial application field, and the need for vector content security is increasing. In this paper, we present a perceptual vector model hashing method based on multi-scale curvatures for hierarchical authentication and copy protection of vector contents. Our method obtains multiple curvature energies of radius curvature, turning angle curvature, and Gaussian curvature on multi-scale and computes a multidimensional binary hash by random mapping with partial-exponential Bell polynomial and Lloyd-Max quantization. From experimental results, we confirmed that the error detection probability of object attack such as object simplification, deletion, and breaking of our method is about 1.0×10-⁴-2.4×10-² lower than the conventional method. Also we confirmed that the uniqueness and security of our multidimensional binary hash is over 95% and the differential entropy for security is 11.65-17.49 on average.