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[IT뉴스]'반복되는 온라인 갈등' 배후에 조직적인 여론 공작이?

온카뱅크관리자

2026-08-12 16:47:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 카이스트·막스플랑크연구소, AI로 외국 연계 영향력 활동 탐지·근거 분석하는 새로운 영향공작 탐지 기술 개발 연구팀, 20년치 네이버 뉴스 댓글 1억여 개 분석, 2만3998개에서 한국 사회 갈등과 양극화 증폭 활동 패턴 확인 주요 이슈 시 의심스런 여론 개입 찾아내 전문가 판단을 돕는 데 활용 기대 
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 <img alt="카이스트와 독일 막스플랑크연구소 공동연구팀이 AI로 외국 연계 영향력 활동을 탐지하고 흔적과 근거를 찾는 새로운 영향공작 탐지 기술을 개발했다. 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164453506flui.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="9rN5bUgRmE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164453506flui.jpg" width="658">
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 카이스트와 독일 막스플랑크연구소 공동연구팀이 AI로 외국 연계 영향력 활동을 탐지하고 흔적과 근거를 찾는 새로운 영향공작 탐지 기술을 개발했다. 카이스트 제공
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 선거철 등 주요 이슈가 있으면 온라인 갈등이 커진다. 이런 사회적 갈등 이면에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까.
 카이스트는 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 연구팀과 막스플랑크연구소 토르스텐 홀츠 교수가 꾸린 공동연구팀이 온라인 뉴스 댓글을 AI로 분석해 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 근거를 찾아내는 새로운 영향공작 탐지 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 '온라인 영향력 공작'이라고 한다.
 기존 영향공작 탐지 연구는 계정이나 게시물을 정상 또는 의심 대상으로 분류하는 데 주로 초점이 맞춰져 있어 구체적인 근거를 제시하기 어려웠다.
 또 의심 계정이 어떤 전략을 사용했고 어떤 메시지가 높은 이용자 반응과 가시성을 확보하는지에 관한 대규모·장기 분석이 부족했다.
 공동연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼고 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적하는 방식으로 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 댓글 약 1억1000만 건을 분석했다.
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 <img alt="공동연구팀은 새로운 영향공작 탐지 기술을 활용해 2006~2025년 사이 네이버 뉴스에 달린 댓글 1억1000만건을 분석해 의심 계정과 이유, 표적 대상의 특성 등을 분석했다. 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164450579ozuf.jpg" data-org-width="900" dmcf-mid="zxNltGQ9Is" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164450579ozuf.jpg" width="658">
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 공동연구팀은 새로운 영향공작 탐지 기술을 활용해 2006~2025년 사이 네이버 뉴스에 달린 댓글 1억1000만건을 분석해 의심 계정과 이유, 표적 대상의 특성 등을 분석했다. 카이스트 제공
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 연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지 살피고, 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
 공동연구팀이 개발한 기술의 핵심은 AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있다는 점이다. 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴도 함께 분석했다.
 연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별하고, 의심 계정에서 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 특징도 찾아냈다.
 연구팀은 "실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개는 국내 유명 정치인이었으며 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다"며 "특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다"고 설명했다.
 오혜연 교수는 "AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다. 갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
 새로운 영향공작 탐지 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있을 것으로 기대를 모은다.
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 <img alt="공동연구를 한 카이스트 김재홍 박사과정, 김현승 석사과정, 전산학부 김지선 박사과정, 전산학부 오혜연 교수, 독일 막스플랑크연구소 토르스텐 홀츠, 카이스트 이원재 교수, 카이스트 차미영 교수(왼쪽부터). 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164451888ddyk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="qJQC5W6bDm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/daejonilbo/20260812164451888ddyk.jpg" width="658">
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 공동연구를 한 카이스트 김재홍 박사과정, 김현승 석사과정, 전산학부 김지선 박사과정, 전산학부 오혜연 교수, 독일 막스플랑크연구소 토르스텐 홀츠, 카이스트 이원재 교수, 카이스트 차미영 교수(왼쪽부터). 카이스트 제공
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 연구팀은 AI가 의심 계정을 자동으로 차단하거나 제재하는 방식보다 전문가의 판단을 지원하는 '설명 가능한 콘텐츠 관리 도구'로 활용하는 것이 중요하다고 지적했다.
 차미영 교수는 "이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 '액셔너블 데이터 과학'의 사례"라며 "디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다"고 밝혔다.
 공동 제1저자인 카이스트 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 '유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026'에서 13일 발표된다.
 이 연구는 현대차 정몽구 재단과 글로벌 정보보호 고급 인력 양성과제(과학기술정보통신부·정보통신기획평가원), 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단), 카이스트 첨단데이터컴퓨팅연구실이 지원했다.
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