01 / 끊임없는 대응 경쟁
만드는 AI와
찾아내는 AI의 경쟁.
새로운 위조에 대응해 탐지기를 보완하고, 다시 등장한 위조에 맞춰 개선하는 과정. 사후 탐지에만 기대면 이 반복에서 벗어나기 어렵습니다.
미디어 인증을 위한
차세대 소프트웨어.
키멘와는 촬영된 사진과 영상의 인증을 위한 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 보험 서류 제출과 현장 점검부터 대금 지급과 뉴스까지, 중요한 판단에 쓰이는 미디어를 믿을 수 있는 새로운 근거를 준비합니다.
WHY IT MATTERS
왜 미디어 인증이 필요한가요?
중요한 판단.
확신할 수 없는 기록.
사진 한 장의 조작이 대금 지급과 현장 점검, 사건의 전말까지 바꿀 수 있습니다.
실제로 촬영된 내용인지 확인해야 하는 순간들을 살펴보세요.
AI로 제작한 가상의 원본·조작 사례가상 피해액 · 1달러=1,340원 기준 환산
THE CHALLENGES
왜 새로운 접근이 필요한가요?
AI 위조가 정교해질수록,
탐지의 부담도 커집니다.
사진과 영상을 AI로 분석해 조작 흔적을 찾는 사후 탐지는 미디어 검증의 한 방식입니다. 하지만 새로운 생성 기술과 편집 방식이 등장할수록, 이를 알아보는 탐지 기술도 계속 발전해야 합니다.
MEDIA ARCHIVE
시트 025 / 120검사 대기 2,874
만드는 AI와
02 / 커지는 검사 부담
의심되는 한 장.
그 뒤에 놓인 수많은 검사.
조작본이 어디에 있는지 모르는 저장소를 일괄 점검한다면, 정상 미디어도 검사 대상이 됩니다. 검사량이 많아질수록 연산 부담이 커지고, 새 탐지 기준에 따른 재검토도 필요할 수 있습니다.
03 / 평가 조건과 성능
평가 조건이 달라지면
결과도 달라집니다.
61–70%교차 생성기 평가에서 보고된 정확도
NIST가 소개한 2023년 연구의 수치입니다. 학습에 쓰인 생성기와 다른 생성기의 이미지로 평가한 결과로, 현재 상용 서비스 전체의 탐지율을 뜻하지 않습니다. NIST AI 100-4, §3.2.2.1 ↗
04 / 출처 이력과 워터마크
기록과 표식에도
확인해야 할 한계가 있습니다.
출처 이력은 기록의 변조 여부를 확인하는 데 도움이 되지만, 장면 자체의 진실을 보장하지는 않습니다. 워터마크도 방식과 변형 조건에 따라 제거·위조 공격에 취약할 수 있습니다.
AI 탐지, 출처 이력, 워터마크는 각각 도움이 되는 접근입니다. 다만 어느 하나만으로 모든 미디어의 진위를 보장할 수는 없습니다.
근거 자료와 평가 조건
위 수치는 NIST 보고서가 인용한 특정 연구의 정확도이며, 특정 회사의 광고 수치와 실제 성능을 비교한 결과가 아닙니다. 검사 모션은 총 3,600건을 일괄 점검하는 가상 예시로, 실제 처리 속도나 필수 검사량을 나타내지 않습니다.
OUR APPROACH
키멘와는 무엇을 제공하려 하나요?
미디어 인증의
새로운 패러다임을 준비합니다.
키멘와는 기존 미디어 인증 방식의 한계를 넘어서는 새로운 패러다임을 목표로 합니다. 사후 탐지, 출처 이력, 워터마크에 남아 있는 과제에서 출발해, 미디어를 증명하는 기준과 접근 자체를 새롭게 설계하고 있습니다. 실제 촬영된 기록임을 확인할 수 있는 인증 근거를 통해, 사진과 영상을 믿고 판단할 수 있도록 돕는 것이 키멘와의 개발 방향입니다.
미디어를 바라보는 질문의 전환
사후 탐지가 묻는 질문
이 미디어에
조작 흔적이 있나요?
이미 완성된 사진과 영상을 분석해 위조의 단서를 찾습니다.
키멘와가 연구하는 질문
실제로 촬영된
기록인가요?
촬영된 기록임을 확인할 수 있는 인증 근거에 초점을 맞춥니다.
PROJECT UNVEIL
구체적인 기술은 언제 공개되나요?
키멘와의 핵심 기술은
특허 출원 중입니다.
키멘와는 대한민국에 38건의 특허를 출원했습니다. 세부 기술은 현재 비공개이며, 프로젝트 공개일에 이 접근을 뒷받침하는 구체적인 기술을 소개할 예정입니다.
특허 출원 중 · 세부 기술 비공개
프로젝트 공개 · 2026년 11월 23일 KST
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Built with
하나의 아이디어에서
다음 가능성으로.
키멘와는 ChatGPT와 Codex를 활용해 조사와 설계, 개발을 이어가고 있습니다. 아이디어를 구체화하며 프로젝트 공개를 준비합니다.
ChatGPT
Codex