웹툰 창작 생태계 보호를 위한 연구 (새 탭에서 열림)
네이버웹툰은 창작 생태계를 위협하는 콘텐츠 불법 유출과 생성형 AI의 무단 저작권 학습에 대응하기 위해 AI 기반의 보호 기술을 연구하고 실무에 도입하고 있습니다. 특히 독자적인 워터마킹 기술인 'TOONRADAR'와 학습 방지 기술인 'IMPASTO'를 통해 창작자의 권리를 보호하고 플랫폼의 신뢰성을 유지하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 기술적 대응은 단순한 차단을 넘어 불법 유출자의 사후 추적과 AI 모델의 악의적 모방을 원천적으로 방지함으로써 지속 가능한 창작 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. **AI 기반 워터마킹을 통한 불법 유출 추적** * **사후 추적 시스템**: DRM-free 환경에서도 저작권을 보호할 수 있도록 육안으로 식별이 불가능한 미세 신호를 콘텐츠에 삽입하여 유출 경로를 추적합니다. * **기술적 요구 사항**: 사용자의 시청 경험을 해치지 않는 '비가시성', 이미지 압축이나 편집 공격에도 신호가 유지되는 '강인성', 그리고 충분한 정보를 담을 수 있는 '삽입량'을 동시에 확보했습니다. * **네트워크 구조**: 삽입기(Embedder), 공격 레이어(Attack Layer), 추출기(Extractor)로 구성된 AI 모델을 구축했습니다. 특히 미분 가능한 네트워크 레이어로 구현된 공격 레이어를 통해 다양한 이미지 변형 공격에 대응하도록 학습되었습니다. * **성능 지표**: PSNR 46dB 이상의 높은 화질 유지 성능을 달성했으며, 10종 이상의 강도 높은 공격(Level 5) 상황에서도 1% 미만의 낮은 오류율로 워터마크를 추출하는 데 성공했습니다. **생성형 AI 무단 학습 방지 기술 (IMPASTO)** * **보호 왜곡(Protective Perturbation)**: 이미지에 미세한 변형을 가해 생성형 AI 모델이 해당 이미지를 학습할 때 스타일이나 콘텐츠를 제대로 모방하지 못하도록 방해합니다. * **학습 방해 원리**: 디퓨전 모델의 노이즈 제거 과정을 교란하거나 잠재 표현(Latent code) 간의 거리를 조절하여, 무단 학습(LoRA, Dreambooth 등) 결과물이 원작의 의도와 다르게 나오도록 유도합니다. * **차별화된 연구 방향**: 기존의 학습 방지 도구들이 가졌던 시각적 품질 저하(화질 열화) 문제를 해결하고, 실제 창작 환경에서 빠르게 적용할 수 있도록 처리 속도를 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. **유해 콘텐츠 차단 및 플랫폼 건전성 확보 (XPIDER)** * **자동 탐지 및 차단**: UGC 공간에 업로드되는 선정적·폭력적 콘텐츠를 실시간으로 탐지하여 플랫폼의 대외 신뢰도를 높입니다. * **도메인 특화 모델**: 일반적인 실사 이미지와는 다른 웹툰 특유의 만화 도메인 데이터를 학습하여 검수 정확도를 극대화하고 운영 리소스를 절감하고 있습니다. 웹툰 창작자는 자신의 작품이 무단으로 유출되거나 AI 학습에 악용되는 것을 방지하기 위해, 플랫폼에서 제공하는 보호 기술을 적극적으로 활용할 필요가 있습니다. 특히 TOONRADAR와 같은 기술은 이미 실무에서 강력한 억제력을 발휘하고 있으므로, 기술적 보안이 강화된 공식 플랫폼을 통해 콘텐츠를 발행하는 것이 창작 생태계 보호의 첫걸음이 될 것입니다.