국내 딥페이크 연구 동향 분석 - 기술적 대응과 사회적 대응을 중심으로 -
Analysis of Deepfake Research Trends in Korea - Focusing on Technical and Social Responses -
- 발행
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- 소속·발행
- 한신대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- http://doi.org/10.52902/kjsc.2026.56.83
- 원문
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개념
키워드
딥페이크, 연구 동향 분석, 토픽 모델링, 텍스트 마이닝, 자연어 처리, Deepfake, Research Trend Analysis, Topic Modeling, Text Mining, Natural Language Processing
초록
본 연구는 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service, RISS)와 한국학술지인용색인(Korean Citation Index, KCI)에 수록된 국내 딥페이크 관련 논문을 대상으로 텍스트 마이닝과 토픽 모델링을 수행하여 연구 동향과 주제 구조를 분석하였다. 분석 대상은 2018년부터 2026년 5월까지 발표된 논문으로 설정하였으며, ‘딥페이크’, ‘deepfake’, ‘얼굴합성’, ‘얼굴변조’, ‘얼굴위조’ 등의 검색어를 활용하여 자료를 수집하였다. 제목 기준 중복 제거와 표본 수가 적은 분야를 제외한 후, 최종적으로 255편의 논문을 분석에 활용하였다. 수집된 논문은 KCI 학문 분야 정보를 기준으로 공학, 사회과학, 복합학, 예술체육학 및 인문학 분야로 분류하였다. 이후 제목, 초록 및 키워드를 활용하여 워드클라우드, Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF), 코사인 유사도 분석 및 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 토픽 모델링을 수행하였다. 분석 결과, 국내 딥페이크 연구는 2024년 이후 급격히 증가하였으며, 특히 사회과학 분야의 논문 수와 연구 비중이 크게 증가한 것으로 나타났다. 공학 분야에서는 탐지, 얼굴, 음성, 합성 등 딥페이크 생성 및 탐지 기술과 관련된 키워드가 주로 나타났으며, 사회과학 분야에서는 범죄, 성범죄, 피해자, 규제, 처벌 등 사회적 피해와 제도적 대응에 관한 연구가 중심을 이루었다. 또한 LDA 토픽 모델링 결과, 공학 분야에서는 이미지 기반 딥페이크 생성 및 탐지, 딥페이크 악용에 대한 범죄·윤리·포렌식 대응, 음성 기반 딥페이크 탐지 및 보안 대응이 주요 세부 토픽으로 도출되었다. 사회과학 분야에서는 성범죄 피해자 보호, 규제 및 허위정보 대응, 증거조작과 형사재판 절차가 주요 세부 주제로 도출되었다. 이러한 결과는 국내 딥페이크 연구가 생성 및 탐지 기술 개발을 넘어 범죄 대응, 피해자 보호, 법·제도적 규제, 정보 신뢰성 확보 등 사회안전 및 정보안전과 관련된 다학제적 연구 영역으로 확장되고 있음을 보여준다.