▶▷ 사전 리스크 탐지 기능 「저작권 이슈 브리프(2025-6-3호)」 URL 클릭하기 ◁◀NEWS BRIEF​최근, 생성형 이미지의 출력물을 대상으로 저작권 침해 여부를 사전에 탐지하거나 특정 조건하에 생성 자체를 완화하거나 억제할 수 있는 기술적 구조가 필요하다는 인식이 확산되고 있다. 특히, 모델 자체가 법적 판단을 모사하거나, 출력 과정에서 법적 책임이 문제되지 않도록 조치하는 시스템 내장형 기술이 주목받고 있다. 본 보고서에서는 생성 이미지와 원본 이미지 간의 유사도를 평가하여 침해 가능성을 자동 탐지하는 방식과, 사용자의 프롬프트가 침해 가능성을 내포한 경우, 생성 단계에서 자동으로 이를 차단하거나 대체 콘텐츠를 제공하는 기술적 시도를 살펴본다.생성형 AI 이미지의 저작권 보호 기술…LVLM 기반 탐지와 CopyJudge 자동 완화 기법 분석​생성형 이미지 모델의 저작권 분쟁 대응 한계와 기술적 해결 필요성​최근 텍스트-투-이미지 기반 생성형 AI 모델이 비약적으로 발전하면서, 고해상도 이미지 생성 능력을 갖춘 기술이 대중적 서비스는 물론, 상업적 콘텐츠 제작 영역 전반으로 확산되고 있다. Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E 등으로 대표되는 생성형 모델은 사용자의 프롬프트에 따라 새로운 이미지를 생성하며, 게임, 광고, 출판, 영상 콘텐츠 등 다양한 산업군에서 활용되고 있다.​이러한 기술의 기반에는 수십억 개의 이미지-텍스트 쌍 데이터셋 학습이 존재하며, 생성물은 원본과 유사한 시각적 요소나 스타일을 반영하는 경우가 많다. 문제는 이 과정에서 학습 데이터에 포함된 원작 이미지나 저작권 보호 대상 콘텐츠가 비의도적으로 재현될 수 있다는 점이며, 사전 리스크 탐지 기능 이는 저작권 침해 여부에 대한 실질적인 기술 판단 기준이 없다는 구조적 한계와 직결된다.​기존까지는 사람이 육안으로 판단하거나, 추정 저작권자에 의해 사후적으로 침해가 주장되는 방식에 의존해왔다. 하지만 이러한 방식은 대응 속도가 느리고, 사후 대응으로 인한 산업적 손실 가능성도 크다. 특히 이미지 생성 과정이 확산 기반의 다단계 프로세스를 거치면서, 원본 이미지가 직접 복제되지 않더라도 시각적으로 유사한 결과물이 생성될 가능성이 존재하며, 이때 생성물의 '출처 추적'과 '침해 유무 판단'을 동시에 해결하는 기술이 요구된다.​​LVLM과 CopyJudge를 활용한 AI 이미지 저작권 침해 대응 기술 고찰​이에 따라 최근에는 생성형 이미지의 출력물을 대상으로, 저작권 침해 여부를 사전에 탐지하거나 특정 조건하에 생성 자체를 완화하거나 억제할 수 있는 기술적 구조가 필요하다는 인식이 확산되고 있다. 특히, 모델 자체가 법적 판단을 모사하거나, 출력 과정에서 법적 책임이 문제되지 않도록 조치하는 시스템 내장형 기술이 주목받고 있다.​본 보고서에서는 이러한 필요성을 해결하기 위한 기술적 접근 중, 생성 이미지와 원본 이미지 간의 유사도를 평가하여 침해 가능성을 자동 탐지하는 방식과, 사용자의 프롬프트가 침해 가능성을 내포한 경우, 생성 단계에서 자동으로 이를 차단하거나 대체 콘텐츠를 제공하는 기술적 시도를 각각 살펴본다. 구체적으로는, 대형 비전-언어 모델(LVLM)을 활용한 탐지 기반 기술과, CopyJudge라는 이름의 생성 억제 플러그인 시스템을 사례로 하여, AI 이미지 저작권 보호 기술의 실제 적용 구조와 사전 리스크 탐지 기능 그 가능성을 분석하고자 한다.​​AI 이미지 저작권 보호의 어려움: 구조적 원인 중심 분석​① 텍스트 프롬프트 기반 이미지 생성 구조의 비가시성​텍스트-투-이미지 모델은 자연어 프롬프트를 해석하여 다단계의 확산 과정을 통해 이미지를 생성하는 구조를 가진다. 이 과정은 고차원 잠재 공간에서의 비가시적 연산을 포함하고 있어, 외부에서는 어떤 데이터가 사용되었는지 명확하게 확인하기 어려움이 있다. 특히 간략하거나 은유적인 프롬프트의 경우 생성 경로가 더욱 불투명해져, 사전 단계에서 저작권 침해 여부를 판단하기 어려운 구조적 한계가 존재한다.​​② 원본 이미지와의 유사도 판단의 어려움​생성 AI는 원본과 동일하지 않더라도 시각적으로 유사한 결과물을 생성할 수 있다. 그러나 생성 결과물과 기존 저작물 간의 시맨틱 유사성을 측정할 공식적인 기준이 부재하다.​​③ 침해 탐지·예방 기능이 없는 기존 모델 한계​기존 이미지 생성 모델은 창작 보조 기능에 초점을 맞추고 있으며, 침해 여부를 사전에 탐지하거나 차단하는 기능을 내장하고 있지 않다. 학습 데이터의 출처가 명확하지 않은 경우가 많으며, 생성물의 사용에 따른 법적 문제는 일반적으로 외부 이해관계자에 의해 사후적으로 제기된다. 이러한 구조는 침해 위험이 있는 콘텐츠의 무분별한 생성으로 이어질 수 있다.​[표 1] AI 이미지 저작권 탐지 한계 요약한계점문제 상황비가시적 생성 과정잠재 공간 기반 연산으로 인해 프롬프트와 결과물 간 경로 추적이 불가능유사도 판단시맨틱 유사성에 대한 정량 기준 부재로 침해 판단이 어려움탐지·차단 기능기존 생성 모델에 침해 예방 사전 리스크 탐지 기능 기능이 내장되어 있지 않음​​[사례탐구] AI 생성 이미지의 저작권 침해 탐지와 사전 차단 기술 사례 분석​[사례 1] LVLM(Large Vision-Language Models) 기반 이미지 저작권 침해 탐지 기술​① 연구 주안점이 기술을 위한 연구는 대형 비전-언어 모델(Large Vision-Language Models, 이하 LVLM)을 활용하여, 생성형 AI가 만든 이미지가 저작권을 침해했는지를 자동으로 탐지하는 방법에 주안했으며, 전체적으로는, 생성 이미지와 저작권 보호 이미지 간의 시맨틱 유사도를 분석함으로써, 침해 가능성을 정량적으로 판별하는 모델의 성능을 검증하고자 하였다.​​② 기술 원리 및 특징모델은 먼저 이미지 데이터를 CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training) 기반의 벡터로 인코딩한 후, 생성 이미지와 저작권 보호 이미지 사이의 시맨틱 유사도(Semantic Similarity)를 계산한다. 학습에는 저작권 보호 대상 캐릭터 이미지와, 이를 모방한 생성 이미지 및 무관한 일반 이미지가 포함된 샘플셋이 사용되었으며, 이 구성은 아래 [그림 1]에 나타나 있다. 그림에서는 상단 행에 Iron-Man, Batman, Superman, Spider-Man, Super-Mario 등 저작권 보호 캐릭터와 유사한 생성 이미지가 포함되어 있으며, 하단 행에는 이들과 관련 없는 일반 이미지들이 배치되어 있다. 이를 통해 모델은 시각적 유사성과 무관성의 차이를 학습하며, 침해 여부를 분류할 수 있는 기준을 내재화하였다.​[그림1] 저작권 침해 탐지 모델의 학습용 샘플 구성 예시​​③ 기술 효과모델은 침해 여부를 90% 이상의 정확도로 분류하는 것으로 보고되었으며, 저작권 보호 캐릭터와 시각적으로 유사한 이미지를 식별할 수 있는 사전 리스크 탐지 기능 가능성을 보여준다. 특히, CLIP 기반 유사도 분석과 LVLM의 텍스트 설명 기능을 결합함으로써, 단순 유사성 판단을 넘어 침해 사유를 설명할 수 있는 기반을 제공한다. 생성 이미지에 대해 이 캐릭터는 Spiderman과 유사하다는 식의 설명을 부가할 수 있어, 향후 법적 해석과 연계할 수 있는 근거 자료로 활용될 수 있다.​​④ 산업적 의미​콘텐츠 플랫폼이나 이미지 생성 API 제공자가 자율적으로 저작권 리스크를 관리​이 기술은 생성형 이미지의 침해 가능성을 사전에 탐지할 수 있는 정량적 근거를 제공함으로써, 콘텐츠 플랫폼이나 이미지 생성 API 제공자가 자율적으로 저작권 리스크를 관리할 수 있는 기반으로 기능할 수 있다. LVLM 기반 탐지 기술은 콘텐츠 유통 전 단계에서 침해 여부를 검토할 수 있는 구조를 제시하며, 향후 생성물 사전심사 시스템의 도입 가능성을 높이는 요소로 평가된다.​이미지가 변형 시 유사도 계산의 정확도가 감소하는 기술적 한계는 존재​하지만 시맨틱 유사성 중심의 분석은 법적 판단 기준과 꼭 맞지 않을 수 있고, 이미지가 많이 변형되었을 경우 유사도 계산의 정확도가 떨어질 수 있는 기술적 한계도 존재한다.​​[사례 2] CopyJudge 기반 생성 차단 및 완화 기술​① 기술 작동 원리CopyJudge는 텍스트-투-이미지(text-to-image) 생성 모델에 접목 가능한 자동 저작권 침해 식별 및 완화 시스템으로, 이미지가 저작권을 침해할 가능성을 사전에 판단하고 생성 자체를 조절하는 기술 구조로, 시스템은 크게 다음 두 단계로 사전 리스크 탐지 기능 작동한다.​① 침해 식별(infringement detection)② 침해 완화(infringement mitigation)​먼저, 침해 식별 단계에서 CopyJudge는 생성된 이미지가 기존 저작권 보호 콘텐츠를 침해하는지 판단한다. 이때 단순 유사도 비교가 아니라, '저작권 표현 추출(copyright expression extraction)'과 '다수의 LVLM 기반 모델에 의한 침해 판단(multi-LVLM debate)'이라는 절차를 통해 자동 평가가 진행된다.​[그림 1] CopyJudge 작동 절차(간략)​​② 기술 특징CopyJudge는 이미지 생성물이 저작권을 침해하는지를 자동 판단하기 위해, 표현 추출과 다중 LVLM 토론 기반 판별 절차를 결합한 구조를 사용한다. 이후 침해 가능성이 탐지된 경우, 생성 차단 또는 위험 완화를 위한 대응이 이뤄짐. 구체적으로는 다음 두 가지 방식이 있다.​① 프롬프트 제어(prompt control): CopyJudge의 피드백을 기반으로 입력 프롬프트를 반복적으로 조정해 침해 위험을 낮춘 이미지가 생성되도록 유도한다.② 잠재 노이즈 제어(latent noise control): 강화학습(RL, Reinforcement Learning) 기반 방어 에이전트가 잠재 벡터를 조정해, 침해 점수가 낮은 이미지가 출력되도록 제어한다.​CopyJudge는 입력 문장과 생성 과정 중간 단계를 조정하여, 침해 위험이 높은 이미지를 만들지 않도록 유도하는 이중 대응 방식을 채택한다. 다음 [그림2]는 CopyJudge가 저작권 침해를 줄이기 위해 어떻게 이미지 생성을 조절하는지를 보여준다. 첫 번째 방법이 사용자가 입력한 문장을 여러 번 수정해서 침해 위험이 적은 방향으로 바꾸는 프롬프트 제어(prompt control)하는 방식이며, 두 번째는 이미지 생성 과정 중간 단계(잠재 공간)를 조정해 침해 위험을 줄이는 잠재 사전 리스크 탐지 기능 노이즈 제어(latent noise control) 방식이다. 이 두 방법은 CopyJudge의 판단을 반영해 자동으로 작동하며, 침해 가능성이 높은 이미지가 만들어지기 전에 막는 데 초점을 둔다. 그림에서 보는 바와 같이, CopyJudge는 입력 문장과 생성 과정 중간 단계를 조정하여, 침해 위험이 높은 이미지를 만들지 않도록 유도하는 이중 대응 방식을 채택한다.​[그림 3] 프롬프트와 잠재 공간 조정을 통한 CopyJudge의 침해 완화 구조​​③ 산업적 의미​생성형 AI의 사전적 저작권 보호 수단으로 기능할 수 있는 사례​CopyJudge는 생성형 AI의 사전적 저작권 보호 수단으로 기능할 수 있는 사례로, 특히, 생성 단계에서 침해 위험을 자동으로 조정할 수 있는 구조를 통해 다음과 같은 산업적 효과를 기대할 수 있다:​콘텐츠 생성 API 제공자 또는 플랫폼이 침해 리스크를 사전에 차단함으로써, 책임 분산 및 리스크 관리 체계를 구축할 수 있다.정책적·법적 요구에 대응할 수 있는 기술 내장형 컴플라이언스 수단으로 기능이 가능하다.사용자가 침해 요소를 인식하지 못한 상태에서도, 시스템이 자동으로 적법성을 확보해주는 구조이므로 사용자 편의성 및 안정성이 증대된다.​한편, 해당 기술은 여전히 침해 판단의 기준 설정, 콘텐츠 표현의 허용 한계, 모델의 설명 가능성 확보 등 법·기술 융합 문제에서 논의가 필요한 영역을 남기고 있다. 따라서 향후에는 CopyJudge와 같은 기술이 정책적 가이드라인 또는 표준화된 판별 기준과 함께 운용될 필요가 있다.​​결론 및 시사점​AI 콘텐츠 사전 심사 사전 리스크 탐지 기능 기반 구축의 가능성​본 보고서에서는 LVLM 기반 이미지 침해 탐지 기술과 CopyJudge 기반의 자동 완화 시스템을 중심으로, 생성형 AI 기술이 저작권 보호를 위한 실질적인 대응 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 살펴보았다.​두 사례 모두 생성 단계에서 콘텐츠에 내재된 저작권 침해 요소를 사전에 감지하거나, 그 발생 가능성을 줄이기 위한 기술적 장치를 갖추고 있다는 점에서, 기존의 사후적 대응에서 벗어난 '사전 심사형 콘텐츠 관리 체계'의 기술적 기초를 제공한다.​이는 향후 콘텐츠 플랫폼이나 생성형 API 제공자가 자율적으로 리스크를 관리할 수 있는 실용적인 수단이 될 수 있으며, 기존의 단순 검열 시스템이 아닌, 생성 AI의 출력 품질을 유지하면서도 저작권 문제를 고려하는 정밀 대응 기술로 발전할 수 있는 방향성을 제시한다.​​저작권 보호 기술의 실용성과 제한적 조건의 공존​다만 두 사례 모두 법적 판단과 기술적 탐지 간의 간극, 이미지 표현의 다양성으로 인한 정확도 저하 등 현실적인 제약 조건도 존재한다. LVLM 기반 탐지 기술은 시맨틱 유사성에 기반한 판단을 수행하나, 법적으로 보호되는 ‘표현의 실질적 유사성’과의 정합성이 확보되지 않은 상태이며, CopyJudge의 자동 완화 기법 또한 RL 기반 최적화의 한계, 생성물의 다양성과 불확실성에 따라 완전한 침해 회피를 보장하기는 어려움이 있다. 그럼에도 불구하고, 이들 기술은 저작권 침해 가능성을 수치화하고, 생성 프로세스 내에서 조정 가능하다는 점에서, 저작권 보호 기술이 실효성 있는 사전 리스크 탐지 기능 산업적 대응 기술로 평가된다.※ 참고문헌