딥페이크 AI 불법 영상 차단 모델 내년 2월 출시!
딥페이크 문제와 정부 대응
최근 급증하고 있는 딥페이크 기술을 활용한 불법 영상이 사회적 문제로 대두되고 있습니다. 이는 정보의 신뢰성을 저하시킬 뿐만 아니라, 개인의 사생활 침해와 범죄로 이어지는 우려를 낳고 있습니다. 따라서, 정부는 이러한 문제를 해결하기 위해 국립과학수사연구원과 협력하여 비디오 및 음성 종합 분석을 통한 새로운 탐지 모델을 개발하고 있습니다. 이로 인해 불법 콘텐츠에 대한 신속한 대응이 가능해질 전망입니다.
데이터 분석 과제 및 방향성
행정안전부는 국민의 안전과 생활을 향상시키기 위해 5개 분야에서 12건의 데이터 분석 과제를 선정하고 이를 추진하고 있습니다. 이 과정에서 각 분야의 전문가와 협업을 통해 보다 효율적인 데이터 분석과 AI 모델의 개발을 목표로 하고 있습니다. 다양한 분야의 데이터 분석을 통해 실질적인 문제 해결을 도모할 것입니다.
- 국민안전 분야: 딥페이크 콘텐츠 분석모델 개발.
- 근로·복지 분야: 산재 신청 자동 분류 모델.
- 국민건강 분야: 농작물 병해충 발생 예측 모델.
국민안전 분야의 과제
국민안전 분야에서는 인공지능을 통한 딥페이크 불법 콘텐츠 분석모델을 개발하여, 불법 영상의 탐지와 관련 범죄에 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하고자 합니다. 구체적으로는 사업장 굴뚝 대기오염 배출 자동 탐지 지원 모델을 통해 환경 문제 해결에도 기여할 계획입니다.
근로·복지 분야의 혁신
근로·복지 분야에서는 재해조사 분류 모델과 장해등급 예측 분석을 통해 산재 신청을 더욱 효율적으로 처리할 수 있는 방안이 마련될 것입니다. AI 기반의 모델을 통해, 불필요한 시간 소모를 줄이고 빠른 처리가 가능하게 할 예정입니다. 또한, 에너지 바우처의 지원 방안을 분석하여 에너지 취약계층에 실질적인 도움을 줄 것입니다.
국민건강의 안전망 구축
국민건강 분야에서는 농작물 병해충 발생 예측 및 식품안전 관리 체계 강화를 위한 자동 추천 모델 개발이 이뤄집니다. 이를 통해 농작물의 피해를 사전에 예방하고 식품안전 사각지대 문제를 해결할 수 있는 데이터 기반의 접근이 가능해질 것입니다.
국민편의 개선 대책
| 보훈대상자 등록심사 지원 모델 | 천안시 불법 주정차 단속 경로 분석 | 공영주차장 입지선정 분석 |
국민편의 분야에서는 보훈대상자에 대한 심사 의사결정을 지원하는 모델을 개발함으로써, 체계 개선을 통해 등록 심사 과정에서 발생하는 불만족 민원을 감소시킬 것입니다. 또한, 천안시의 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 최적 단속 경로 분석과 공영주차장의 입지 선정에 대한 데이터 분석이 이루어질 것입니다.
일하는 방식 개선과 데이터 효율성
일하는 방식 개선 분야에서는 인구감소 지역에 맞춤형 정책을 수립하기 위한 빅데이터 분석이 진행됩니다. 행정정보시스템의 장애예측 모델 개발을 통해 행정 효율성을 증가시키고, 국민 편의를 도모할 것입니다.
결론 및 향후 방향
행정안전부는 과거 보이스피싱 음성 분석 모델과 대중교통 관련 데이터 분석을 통해 많은 성과를 이루었습니다. 이번 12개 분석과제 역시 각 기관 및 전문가와 협력하여 효과적인 모델 개발을 지원할 것입니다. 앞으로도 생활과 밀접한 다양한 분야에서 AI 기반의 데이터 분석을 통해 공공 서비스 개선을 지속적으로 추구할 것입니다.
자주 묻는 숏텐츠
딥페이크 탐지 모델 개발의 목적은 무엇인가요?
딥페이크 탐지 모델 개발의 목적은 불법 영상을 신속하게 탐지하여 국민의 피해를 줄이고, 가짜 뉴스 및 디지털 성범죄와 같은 불법 콘텐츠로 인한 사회적 손실을 최소화하는 것입니다.
AI 모델 개발은 언제 완료될 예정인가요?
AI 모델 개발은 2023년 8월부터 시작되어 2024년 2월까지 완료될 예정입니다.
어떤 데이터 분석 과제가 포함되었나요?
총 12건의 데이터 분석 과제가 포함되어 있으며, 이에는 국민안전, 근로·복지, 국민건강, 국민편의, 일하는 방식 개선 등 5개 분야가 포함됩니다.
