딥페이크 기술에 대한 영화의 활용 사례와 제도적 대응 방안에 관한 연구
A Study on the Use of Deepfake Technology in Films and Institutional Countermeasures
- 발행
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- 소속·발행
- 중부대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
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개념
키워드
딥페이크, 딥러닝, 영화, 제도적 대응, 건강․윤리적 가이드라인, deepfake technology, deep learning, film industry, institutional countermeasures, ethical guidelines
초록
이 연구는 딥페이크 기술과 최신 기술 동향이 영화에서 어떻게 활용되고 있으며 이에 대한 제도적 대응 방안을 종합적으로 분석한다. 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용하여 실제와 구별하기 어려운 가짜 미디어를 생성하는 기술로, 2017년 처음 대중에게 알려진 이래 빠르게 발전하며 사회 전반에 걸쳐 영향력을 확대하고 있다. 특히 생성형 적대 신경망(GAN), 변이형 오토인코더(VAE), 확산 모델(Diffusion Models) 등 최신 딥러닝 아키텍처의 발전은 딥페이크의 사실성과 다양성을 극대화하고 있다.
 긍정적인 측면에서 딥페이크는 영화와 예술장르 등 다양한 분야에서 혁신적인 잠재력을 보여주고 있다. 그러나 동시에 성범죄, 가짜뉴스, 사기, 명예훼손 등 심각한 사회적, 윤리적 문제를 야기하며 디지털 콘텐츠 전반에 대한 신뢰를 훼손하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 국내외에서는 법적 규제, 기술적 대응, 건강․윤리적 가이드라인 마련 등 다각적인 노력이 이루어지고 있다. 그럼에도 불구하고 기술 발전의 속도와 오용의 확산은 현행의 법적, 기술적 대응의 한계를 드러내며, 보다 포괄적이고 선제적인 대응 방안의 필요성을 강조한다. 본 연구는 이러한 분석을 바탕으로 딥페이크 기술의 건전한 발전과 악용 방지를 위한 정책적 제언을 제시한다.