한국 사회 이간질하는 의심 계정 2만4000개, AI로 식별 작성일 08-12 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">진보·보수 모두 공격</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KRfwx9Dgiz"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8152405d2a790b70dafb700e18861f05a403cc7bf27b7d01821cbee1e1b6da30" dmcf-pid="9e4rM2waR7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="'온라인 영향력 공작'은 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치는 활동이다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111451880zrbl.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="7qXUhEpXe9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111451880zrbl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> '온라인 영향력 공작'은 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치는 활동이다. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="aa9fe99a4b78f34e4d982406e2d695b7c22552db8641cab5e5d9d8748f1b5db7" dmcf-pid="2d8mRVrNMu" dmcf-ptype="general">2006년부터 2025년까지 약 20년간 네이버 뉴스 댓글 1억1000만여건을 분석한 결과 한국인인 척하면서 사회 갈등과 양극화를 증폭시키는 여론 조작 의심 계정 약 2만4000개가 식별됐다. 특정 세력을 편들기보다는 진보·보수 진영을 모두 공격하는 패턴이 확인됐다. 연구결과는 선거 등 주요 이슈가 있을 때 의심스러운 여론 조작 개입 정황을 빠르게 찾아내는 데 기여할 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="db1458e1de3cdd1491f06e77c3c4d0932380ef2c6c0fa2d4ec83cc09ba2fba69" dmcf-pid="VJ6sefmjnU" dmcf-ptype="general"> KAIST는 이원재 문화기술대학원 교수, 차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 단장), 오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 막스플랑크 연구소 교수와 함께 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 인공지능(AI) 도구를 개발했다고 12일 밝혔다.</p> <p contents-hash="9af22b12557ed57d975e42d18cdeac51bd0bfa55e699c23cd8f275ff4401b1e6" dmcf-pid="fiPOd4sAMp" dmcf-ptype="general"> '온라인 영향력 공작'은 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치는 활동이다. 저비용으로 분노와 혐오를 증폭시켜 사회적 불신과 정치적 갈등을 확대하고 온라인 공론장의 신뢰성을 훼손할 우려가 있다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 구체적인 근거를 제시하는 데 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="9523a16bf76dbc3bfee5acaf4d5f17f35872305d23c7e4e246a6ef830f3b4281" dmcf-pid="4gRlLQhDe0" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 선행 연구에서 국가안보전략연구원이 식별한 외국 연계 계정 70개를 기반으로 해당 계정들과 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적했다.</p> <p contents-hash="8e08021fd3964954390945e50d180db6169f12cf1d9e4ce8e1da16302788fe1c" dmcf-pid="8aeSoxlwd3" dmcf-ptype="general"> 2006년 4월부터 2025년 3월까지 작성된 1억1265만8554건의 네이버 댓글과 이용자 404만7831명의 데이터를 분석했다. 특정 사건이나 단일 선거에 한정하지 않고 의심 계정의 유입 시점, 메시지 전략, 이용자 반응, 주요 공격 대상을 장기적으로 살폈다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b038866e8a9c1d8a952583878b14920f5be1e46addf72217761c809c60aa5c1a" dmcf-pid="6NdvgMSrMF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 개발한 설명 가능한 AI의 계층 구조. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111453118elfd.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="zvmTaRvmLK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111453118elfd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀이 개발한 설명 가능한 AI의 계층 구조. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7649763ff540c8c4f006d20204275b2a255be6f542017564416382e0acfb1e7f" dmcf-pid="PjJTaRvmit" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 AI는 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지 분석한다. 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지도 파악한다.</p> <p contents-hash="db7b187bda0c5de15993e81e0415e82d514e2962fe31a1c42e69916c6603845c" dmcf-pid="QAiyNeTsL1" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 조사한다. 연구진은 지정학적 논쟁보다 기술적 패턴에 초점을 맞추기 위해 분석 국가를 익명화해 분류했다. </p> <p contents-hash="3604e279a6cf4138eb916da9b2dbe19a036358385f8118ade20217c0b5663333" dmcf-pid="xcnWjdyOd5" dmcf-ptype="general"> 분석 결과 의심 계정 2만3998개가 식별됐다. 의심 계정의 활동에서 주목할 만한 특징도 발견됐다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러졌다. 외국을 찬양하기보다는 한국 사회를 부정적으로 바라보게 만드는 전략이 대다수라는 뜻이다. 한국을 비난하는 댓글은 2017년 이후 급격히 증가해 2018년 정점을 찍었다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3b4a593a9c384011483b4140056c9ea63f9e31d12af6505cea3b859c9135d96b" dmcf-pid="yu5MpHx2eZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2006~2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111454403dziv.png" data-org-width="680" dmcf-mid="qcMg9poMLb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111454403dziv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2006~2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0584654a6c7049fbe1f000749e17e335102d39a85a91759f85326608c70fae61" dmcf-pid="W71RUXMVdX" dmcf-ptype="general">비선거 기간보다 선거 기간에 여론 조작 의심 계정 활동이 약 11% 늘어난 것으로 분석됐다. 의심 계정 활동은 박근혜 전 대통령 탄핵 후 열린 2017년 5월 대선 무렵에 특히 증가한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="8e7f9e7f3387b4a8d57462ed703572906808679fee0a30a7796b965d939a8f4e" dmcf-pid="YzteuZRfdH" dmcf-ptype="general"> 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념보다 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등 대상의 폭이 넓었다.</p> <p contents-hash="d904e3c836e414d27a6694fa3f9a977dbc96dbe31a9e772354582c508a909d44" dmcf-pid="GqFd75e4dG" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 "외국 연계 영향력 활동을 단순히 '어느 정치 세력을 지지하는가'의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다"며 "특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다"고 결론 내렸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e69d2bbc344010cc8a4c6966dece134c7000058f686c19adc32c588a651ca602" dmcf-pid="HB3Jz1d8eY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="타겟 국가별 사용자 참여 분석. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111455665bcas.png" data-org-width="680" dmcf-mid="Bhj5wgZvRB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111455665bcas.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 타겟 국가별 사용자 참여 분석. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f22902104c9545d59b2c8fbbba3c38aeb925ecab2f41bb4e8bf757cb268d1189" dmcf-pid="Xb0iqtJ6LW" dmcf-ptype="general">개발된 기술은 선거나 안보 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 높아지는 시기에 여론 조작 의심 계정을 선별하는 데 활용될 것으로 기대된다. 연구팀은 개발된 AI가 의심 계정을 자동으로 차단·제재하는 방식보다는 인간 전문가의 판단을 지원하는 도구로 활용되는 것이 바람직하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="ea4212cd8bd9edc8e8d6c7cf79a4049b9ebdf395829242eab2eb2f2b930d5550" dmcf-pid="ZKpnBFiPny" dmcf-ptype="general"> 이 교수는 "의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다"며 "선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="35b90b74c612452fa61b5a55103738269fa5351ef89d377df459751c6a653a36" dmcf-pid="5Rfwx9DgMT" dmcf-ptype="general"> 오 교수는 "AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다"며 "갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="a6eccd2488d4efc3e8456ada5685f2883ba7913924a2c4b9685bb2444beac97f" dmcf-pid="1e4rM2waev" dmcf-ptype="general"> 차 교수는 "데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 '액셔너블 데이터 과학(Actionable Data Science)' 사례"라며 "디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="f6d9a3ac08ba021de1922e6425d6f0c94bdd20ea1dc65560b46b9f4e29196b7b" dmcf-pid="td8mRVrNJS" dmcf-ptype="general"> 이번 연구결과는 13일 컴퓨터 보안 분야 국제학술대회 '유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026'에서 발표된다.</p> <p contents-hash="85cf3c53063d5353ecea8e6b251e31190530a06336c49b037b8e3f5faa0e182b" dmcf-pid="FJ6sefmjMl" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> - doi.org/10.48550/arXiv.2606.22785</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f5726d1d401145bd6de498fed71e720ca7c77aae64dafc6e0d67d1ed87218e1f" dmcf-pid="3iPOd4sAdh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 김재홍 KAIST 문화기술대학원 박사과정생, 김현승 석사과정생, 김지선 전산학부 박사과정생, 오혜연 전산학부 교수, 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 교수, 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수, 차미영 전산학부 교수(막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 단장). KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111456909rljp.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="bBW45vfzLq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/dongascience/20260812111456909rljp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 김재홍 KAIST 문화기술대학원 박사과정생, 김현승 석사과정생, 김지선 전산학부 박사과정생, 오혜연 전산학부 교수, 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 교수, 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수, 차미영 전산학부 교수(막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 단장). KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="47c23c621070095ccfafda26096bf984ee9e3bec1dbadabfc277ec45b8bb6b47" dmcf-pid="0nQIJ8OcdC" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "우리 주인님 웃는다~"…반려견도 사람 표정 읽는다 08-12 다음 슈퍼레이스, 22일 용인서 '나이트 레이스 X 쇼미더머니'…레이싱에 힙합·워터쇼 더한다 08-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
