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페이크뉴스의 정의와 현황, 효과이론 적용 및 대응방법2025.04.271. 페이크뉴스의 정의와 현황 페이크뉴스는 주체, 내용, 목적, 형식에 제한이 없는 허위 정보의 고의적 유포를 의미합니다. 가짜뉴스는 2016년부터 급증하고 있으며, 정치 관련 가짜뉴스가 3배 더 빠르게 확산되고 있습니다. 가짜뉴스로 인한 피해는 약 30조 원에 달합니다. 현행법상 가짜뉴스 유포에 대한 처벌 근거가 부족한 상황입니다. 2. 효과이론 적용 및 심리적 해석 가짜뉴스에 대한 효과이론으로는 탄환이론, 선별/제한효과이론, 집단 극단화, 주의집중 범위 등이 적용됩니다. 이를 통해 가짜뉴스가 대중에게 강력한 영향력을 미치고, 기...2025.04.27
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딥페이크 개념, 문제점 및 해결방안2025.01.281. 딥페이크 개념 최근, 학생들이 만든 딥페이크 사진과 영상이 사회적 논란의 중심에 서 있다. 기술이 발전하며 딥페이크 제작이 점점 더 쉬워지고 있는 가운데, 이러한 현상이 전국적으로 확산하고 있다. 딥페이크(Deepfake)란 실제로 행동하지 않았거나 말하지 않은 것을 한 것처럼 조작한 이미지 또는 영상을 말한다. 딥페이크(deepfake)는 'deep learning'과 'fake'의 합성어로, 인공지능 기술을 사용하여 현실에 존재하지 않는 것이나 발생한 적이 없는 사건을 이미지, 비디오, 오디오 등을 합성하여 만들어낸다. 2...2025.01.28
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영상 이미지의 조작과 사회적 파장2025.01.171. 영상 이미지 조작 사람들은 미디어를 통해 광고의 설득 메시지뿐만 아니라 타인들에게도 영향력을 미친다고 생각하며, 이런 추측들이 다시 본인의 행동에 영향을 미칠 수 있다. 2020년 11월 트위터는 리트윗 기능을 변경하여 가짜 뉴스의 확산을 막고자 했다. 현재 소셜 네트워크 서비스는 영상 정보에 더 취약하며, 딥페이크 기술의 발달로 인해 조작된 영상이 증가하고 있다. 이에 대한 제도적 차원의 처벌 강화와 사용자들의 비판적 수용이 필요하다. 2. 딥페이크 기술 딥페이크 기술은 어느 사람이든 어떠한 영상의 주인공으로 조작될 수 있게...2025.01.17
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현대 한국사회의 정보화로 인한 사회적 문제와 이를 해결할 수 있는 방안2025.01.211. 가짜뉴스 전파 정보화 시대로 들어서면서 인터넷 이용률이 급격하게 증가하게 되었고, 이로 인해 여러 가지 잘못된 정보가 급속도로 퍼지게 되었다. 특히 스마트폰이 보급되고 여러 SNS가 생기면서 가짜뉴스가 한번 퍼지면 정보를 정정하기 어려울 정도로 전파되고 있다. 이를 해결하기 위해서는 비판적 사고력을 기르고 인터넷으로 올라온 정보를 곧이곧대로 믿기 보다는 해당 내용을 세밀하게 관찰하고 이를 비판적으로 바라봐야 한다. 2. 사이버 범죄 - 악성 댓글 정보화 사회로 들어서면서 인터넷을 통해 유명인들의 소식이 대중들에게 자주 전달되고...2025.01.21
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논문 <딥페이크 기술에 대한 규제의 필요성과 방안> 개요2025.05.131. 딥페이크 기술 딥페이크 기술은 사진이나 영상물에 등장하는 인물에 대하여 인공지능(AI) 기술을 이용해 다른 인물의 안면 또는 몸을 합성하거나 특정 인물이 발언하는 영상물에 타인의 안면을 합성하여 마치 그 타인이 발언한 것처럼 편집 및 가공하는 기술입니다. 이 기술은 단순한 합성을 넘어서서 실제와 구분이 어려울 정도로 상당히 정교하고 현실적이므로 종래 조악한 합성기술과는 현저한 차이점을 보입니다. 딥페이크 기술은 기계학습과 함께 매우 빠르게 발전하고 있어 일반적인 가정용 컴퓨터로도 공개된 소스 코드를 활용해 영상을 조작할 수 있...2025.05.13
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딥페이크의 양면성과 악용사례2025.01.241. 딥페이크 개념 딥페이크는 딥러닝의 딥(deep)과 가짜라는 뜻의 페이크(fake)를 합친 단어로서 기존 사진 또는 영상에 얼굴이나 특정 부위를 학습하여 다른 사진 또는 영상에 합성하는 기술을 뜻한다. 2017년, 미국의 온라인커뮤니티인 레딧(Reddit)의 'Deepfakes'라는 계정에 유명스타들의 얼굴을 조작한 가짜 영상들이 업로드되면서 딥페이크라는 용어가 최초로 사용된 것으로 알려져 있다. 2. 딥페이크 기술의 원리 현재까지 딥페이크 기술을 이용하는 방식은 크게 두 가지로 분류할 수 있는데, '안면 교체(face-swap...2025.01.24
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딥페이크의 남용의 문제점과 해결방안 및 시사점2025.01.221. 딥페이크(Deepfake) 딥페이크는 '딥 러닝(Deep Learning)'과 '가짜(Fake)'의 합성어로, 인공지능(AI)을 이용해 실제와 매우 흡사한 가짜 이미지, 영상, 음성을 만드는 기술을 의미합니다. 딥페이크는 주로 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)이라는 AI 기술을 사용하여, 진짜처럼 보이거나 들리도록 조작된 콘텐츠를 생성합니다. 딥페이크는 허위 정보 유포, 명예 훼손, 사기 및 범죄 행위 등에 악용되고 있어 사회적 문제가 되고 있습니다. 2. 딥페이크의 부작용 ...2025.01.22
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딥페이크가 사회적으로 미치는 영향에 대한 분석2025.01.281. 딥페이크의 의미와 특징 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용해 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 생성하는 기술로, 특히 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용해 더욱 정교한 합성이 가능하게 된 것이 특징입니다. 딥페이크는 고도화된 현실성, 다양한 형태의 구현, 사용자 친화성, 데이터 의존성, 양면성, 지속적 발전, 높은 연산 자원 요구, 시간 및 비용 효율성, 상호작용성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 딥페이크의 작동원리 딥페이크는 주로 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 만듭니다. GAN의 학습 구조를 기...2025.01.28
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딥페이크 기술과 활용, 시장전망2025.01.281. 딥페이크 기술 딥페이크는 생성형 인공지능(AI)의 기반이 된 '딥 러닝(deep learning)'과 가짜·합성사진을 의미하는 '페이크(fake)'의 합성어로, 실제 인물의 사진·영상 또는 음성을 기반으로 생성형 인공지능 기술을 활용하여 가짜 사진·영상·음성 등을 합성·편집해내는 기술입니다. 딥페이크 기술은 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘을 활용하여 진짜와 구분할 수 없는 가짜 데이터를 생성할 수 있습니다. 2. 딥페이크 활용 분야 딥페이크 기술은 교육, 의료, 영화/엔터테인먼트, AR/VR 콘텐츠 제작, 마케팅/광고, ...2025.01.28
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AI 인공지능 윤리 보고서: 딥페이크의 피해사례와 해결방안2025.01.281. 딥페이크의 등장 딥페이크(Deepfake)는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 원본 이미지나 동영상 위에 원본과 무관한 이미지를 중첩하거나 결합하는 방식으로 만들어진 편집물을 말한다. 딥페이크 기술은 과거의 역사적 사실이나 인물을 사실적으로 재현하거나, 청각장애인을 위한 인공 음성을 생성하는 등 긍정적 활용 사례를 보여주고 있지만, 정치적 및 경제적 목적으로 악용될 가능성에 대한 우려도 제기되고 있다. 2. 딥페이크 기술 남용의 현실 딥페이크 기술은 주로 포르노그래피 분야에서 악용되고 있으며, ...2025.01.28
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