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딥페이크 기술의 정의와 발전 경과
3. 딥페이크 기술이 일으키는 주요 문제
3.1. 디지털 성범죄에의 악용
3.2. 허위 정보 유포와 여론 왜곡
3.3. 사생활 침해와 인격권 훼손
3.4. 범죄 도구로서의 변질
4. 사회적 영향과 대응 현황
4.1. 사회
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딥페이크(deepfake) 영상과 허위사실공표.미디어와 인격권,8(1),1-47.
이규호.(2023).자율주행 자동차의 상용화와 형사법적 대응.법학연구,23(2),157-179. I. 서론
II. 본론
1. 현대 사회의 안전문제
2. 미래에 발생할 것으로 예측되는 안전문제
III.
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딥페이크(deepfake) 영상과 허위사실공표, 미디어와 인격권 2022
http://www.riss.kr/link?id=A108090721
박주일, 딥페이크 기술의 발전과 저널리즘의 새로운 위협 - 이미지공정성 확보를 위한 영상 팩트체크 필요성, 언론중재 2020
http://www.riss.kr/link?id=A10709014
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정보 훔쳐봤다…\'인간지능\'이 답변 검토까지. https://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/1134230.html
HRCO (2023). [2023 인공지능 인식조사] 인공지능, 양날의 검? - 발전 체감도와 미래 전망. https://hrcopinion.co.kr/archives/26803
※ 본 연구는 2025년 6월 현재
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딥페이크 영상 제작 및 유포를 처벌하는 법률이 제정되었다. 대한민국에서는 2020년 딥페이크 음란물 유포시 처벌하는 법을 시행하였지만, 지속적으로 딥페이크 성착취물 범죄 사건이 일어나고 있어 현재 ‘허위 영상물 소지죄’를 신설해 소
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허위사실의 게재 등 상당히 많은 양의 유해정보를 형성하는 집단을 구성한다. 검색어 순위의 경우에는 대학생 40여명이 인터넷 포털사이트에 동일한 검색어를 입력한 결과 30여 분 뒤 실시간 검색어 8위에 올랐다는 실험결과 KBS 9시 뉴스. 2007.
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정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학습 경험
6.2 교육 접근성 향상
6.3 평가 방법의 개선
7. 챗GPT의 미래와 발전 방향
7.1 기술적 발전 전망
7.2 교육 분야에서의
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정보의 사전정보 공개 및 갱신을 의무화, 본부의 허위과장 광고에 의한 가맹계약 해지시 가맹금 반환 의무화를 위한 ‘가맹사업 공정거래에 관한 법률’을 제정하였다.
또한 가맹사업(외식업) 표준약관에 대한 대국민업계에 홍보를 강화하였
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허위 과장광고, 사기기만 거래로 인한 소비자피해를 사전에 예방하는 것이 앞으로의 방향이다.
소비자 정보제공 및 효율의 확대
재경부, 공정위원회, 소비자보호원, 소비자보호협회는 전자상거래사이트 등의 개설 운영 및 소비자교육을 실
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정보 및 물건 탈법 선점 등 갖은 횡포로 경매제도가 제기능을 못하고 있다. ...경매브로커들의 탈법행위는 다양하고 조직적이다. 대표적인 수법은 입찰물건명세서에 전세인을 허위로 기재하는 것이다. 최선순위 권리자보다 더 빠른 확정일자
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하면서, 금융 사기 또한 더욱 지능화되고 있습니다. 특히, 딥페이크 기술을 이용한 사기 사례가 증가하면서, 금융 시스템의 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.
쿠팡페이는 딥페이크 탐지 기술을 도입하고, 생체 인증 시스템을 강화하여 보
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장이라 여기고 있는데, 저는 이곳에서 사이버 심리전, 허위정보 대응 전략, 디지털 인식 체계 연구 등을 통해 보다 정교한 위협 분석 체계를 만들고 싶습니다. 단순한 기술 개발자가 아닌, ‘안보 환경을 설계하는 사고자’가 되고자 합니다.
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정보공학에 대한 탄탄한 기반을 쌓았으며, 특히 딥 러닝 분야에 대한 심층적인 학습을 통해 관련 지식을 습득했습니다. 또한, 다양한 연구 프로젝트 참여를 통해 문제 해결 능력과 연구 수행 능력을 키워왔습니다.
저는 끊임없는 노력과 연구
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겸비한 정보보호 연구를 수행하고자 하며, 고려대학교 정보보호대학원의 우수한 연구 환경과 지도 교수님들의 지도를 통해 한층 더 성숙한 연구자로 성장하고 싶습니다. 1. 자기소개
2. 지원동기
3. 연구 목적 및 목표
4. 연구방법
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딥러닝 모델 성능 향상을 위해 어떤 방법들을 시도했나요?
다양한 모델 구조 실험과 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 기법 도입을 시도했습니다. 데이터 증강과 불균형 해결을 위해 오버샘플링, 언더샘플링, 비용 민감 학습을 적용했습니다. 옵
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