인공지능 생성 콘텐츠의 기술적·사회적 신뢰 통합을 위한 탈중앙 계층적 신뢰 모델

2-1 C2PA

C2PA는 Adobe, Microsoft, BBC, Intel 등 글로벌 기업이 참여하는 국제 컨소시엄으로서 디지털 콘텐츠의 출처와 무결성을 검증하기 위한 콘텐츠 크리덴셜 표준을 정의하고 있다[3]. 이를 통해 게시자, 제작자, 소비자는 콘텐츠의 생성 및 편집 내역을 확인하며, 진위 여부까지 검증할 수 있다.

Table 1.

Scope and limitations of C2PA

C2PA의 매니페스트는 콘텐츠의 신뢰성을 입증하는 핵심 단위로, 다양한 정보를 담는 어설션을 포함한다. 어설션은 작성자, 생성 도구, 편집 내역 등 콘텐츠 관련 정보를 구조화된 데이터(JSON, JSON-LD, CBOR 등)로 표현하며, 자동 검증, 상호운용성, 위변조 탐지를 가능하게 한다.

C2PA 매니페스트는 그림 1과 같이 세 가지 구성 요소로 구성된다. 어설션 저장소(Assertion Store)는 개별 어설션의 집합이고, 클레임(Claim)은 선택된 어설션과 그 무결성을 보장하는 해시와 함께 구성된 진술이다. 서명(Signature)은 클레임 전체를 서명한 블록으로, COSE 또는 CMS와 같은 표준 서명 컨테이너가 사용된다. 이를 통해 어설션, 클레임, 서명이 결합된 매니페스트는 검증 가능한 단위를 형성한다.

Fig. 1.

C2PA manifest components

C2PA의 신뢰 모델은 PKI(Public-Key Infrastructure)에 기반한다. 콘텐츠 제작자는 매니페스트를 작성하고 자신의 개인키로 서명하며, 해당 인증서는 상위 기관을 거쳐 루트 인증기관까지 이어지는 신뢰 체인에 포함된다. 소비자는 매니페스트와 서명을 검증함으로써 어설션과 클레임이 위변조되지 않았음을 확인하고, 서명자가 신뢰할 수 있는 인증기관에 속해 있음을 검증할 수 있다. 결과적으로 C2PA는 PKI 기반의 기술적 신뢰를 보장하며, 이를 토대로 어설션과 클레임의 의미를 해석하여 논리적 신뢰로 확장되도록 설계되었다.

그러나 C2PA가 제공하는 이러한 기술적 신뢰는 주로 디지털 콘텐츠의 무결성과 출처를 보장하는 수준에 국한된다. 즉, 구조적·명시적 신뢰(Structural Trust)는 제공할 수 있지만, 콘텐츠 창작자의 실제 신원, 권리, 의도, 사회적 승인과 같은 맥락적 및 사회적 신뢰(Contextual and Social Trust)를 충분히 표현할 수 없다.

예를 들어, 발행자의 인증서를 통해 서명자의 신원을 확인할 수 있지만 실제 창작자가 누구인지는 드러나지 않는다. 또한 제3자 승인이나 조건부 허용(예: 비상업적 연구 목적만 허용)과 같은 세밀한 의도 표현은 제한된다. 또한 메타데이터가 Exif, IPTC 등 기존 표준에 의존하기 때문에 Web3 환경이나 소셜 미디어 계정 정보 등 새로운 형태의 맥락적 메타데이터를 포괄하기 어렵다.

2-2 CAWG(Creator Assertions Working Group)

C2PA가 제공하는 기술적 신뢰는 디지털 콘텐츠의 무결성과 출처를 보장하는 데 효과적이지만, 창작자의 신원, 권리, 의도와 같은 맥락적 및 사회적 신뢰를 충분히 담아내지 못하는 한계가 존재한다. 이러한 공백을 메우기 위해 DIF의 CAWG는 C2PA 매니페스트를 확장하는 다양한 활동을 전개하고 있다[7].

CAWG의 핵심 활동은 C2PA가 제공하는 구조적 신뢰(Structural Trust)를 보완하고 맥락적 신뢰(Contextual Trust)를 추가하는 것이다. 이를 통해 창작자가 자신의 콘텐츠와 관련된 신뢰 신호(trust signals)를 명시적으로 제시할 수 있도록 지원하며, C2PA와의 상호운용을 염두에 두고 있으나 독립적인 어설션 체계로 발전하고 있다[8].

• • 신원 어설션(Identity Assertion): DID(Decentralized Identifier)[9]와 VC(Verifiable Credentials)[10]에 기반하여 창작자의 신원을 표현하고 제작 주체를 명확히 한다.
• • 메타데이터 어설션(Metadata Assertion): Exif, IPTC, XMP 등 기존 메타데이터를 안전하게 포함하여 변조 가능성을 줄이고 무결성을 보장한다.
• • 학습 및 데이터 마이닝 어설션(Training and Data Mining Assertion): 콘텐츠의 인공지능 학습 데이터 마이닝 활용 가능 여부를 조건부로 명확히 기술한다.
• • 승인 어설션(Endorsement Assertion): 제3자의 승인과 지지를 기록하여 사회적 신뢰를 표현한다.

이러한 활동은 C2PA가 제공하지 못하는 창작자 권리, 의도, 승인 등 맥락적 요소를 보강함으로써, 콘텐츠 신뢰 모델을 기술적 신뢰에서 맥락적 및 사회적 신뢰로 확장하는 시도로 볼 수 있다. 나아가 CAWG는 프라이버시 보호, 신원 공개 범위의 유연성, 불필요한 콘텐츠 간 연계 방지, 외부 식별자(EIDR, ISNI 등)와의 연계 가능성까지 고려하며 진화하고 있다.

여기서 주목할 점은, CAWG가 C2PA의 공식 워킹그룹은 아니라는 것이다. CAWG는 DIF 산하의 별도 그룹으로, C2PA의 기술적 신뢰 모델과 직접적으로 통합되어 있지는 않다. 다만 상호운용성과 호환성을 고려하여 C2PA 매니페스트와 결합 가능한 확장적 구조를 논의하고 있다는 점에서 독립적이면서 보완적인 성격을 지닌다.

Table 2.

Comparison of content trust frameworks

2-3 인공지능 생성 콘텐츠 신뢰성 관련 선행 연구

최근 생성형 인공지능의 확산으로 인해 콘텐츠의 진위, 출처, 저작권 및 책임성 확보에 대한 학술적 관심이 급격히 높아지고 있다. 기존 연구는 주로 기술적 검증 중심 접근과 메타데이터 기반 신뢰 관리로 구분된다.

워터마킹 기반 연구에서는 인공지능 생성 이미지나 텍스트에 식별 패턴을 삽입하여 생성 사실을 추적하는 방법이 제안되었다. Jiang et al.[11]은 워터마크를 통해 인공지능 이미지의 탐지 및 출처 추적이 가능함을 보였으나, 편집, 압축 등 후처리 공격에 취약하고 사회적 신뢰 요소를 반영하지 못했다. 유사하게, Google SynthID 및 Meta Invisible Watermark 기술은 생성 시점 식별에는 유용하지만, 위조, 재가공 콘텐츠에 대한 내성은 제한적이다[12].

C2PA 기반 연구는 암호학적 서명과 매니페스트를 결합하여 생성 및 편집 이력을 기록하여 기술적 무결성을 보장한다. Simmons et al.[13]은 방송 뉴스 콘텐츠의 진위 검증을 위해 C2PA 매니페스트와 워터마크를 통합하는 프로토타입을 제시했으나, 사회적 신뢰나 제도적 책임성은 다루지 않았다. 미 국방부의 2025 리포트[14] 역시 콘텐츠 크리덴셜 기반 신뢰 보증 프레임워크를 제시했지만, 구체적인 실증 데이터나 비교 분석은 없었다.

블록체인 및 NFT 기반 연구로는 Balan et al.[15]의 EKILA 시스템이 대표적이다. 이 연구는 생성형 인공지능 예술 작품의 기여자 식별과 NFT 권리 관리 기능을 결합하였으나, 블록체인에 의존하여 데이터 크기와 검증 비용이 높고, 창작자의 의도나 동의 표현을 지원하지 않는다.

SSI 및 DID/VC 기반 연구도 활발하다. Farhan et al.[16]은 SSI 기반 콘텐츠 출처 검증 모델을 제안했으며, DID/VC를 활용해 생성 주체를 인증하였다. 그러나 기술적 식별체계에 초점이 맞추어져 있으며, 사회적, 평판적 신뢰 계층에 대한 논의는 부족하다. Chang and Echizen[17]은 다중 에이전트 환경에서의 생성형 인공지능 출처 추적을 제시했으나, 표준화된 C2PA 구조와의 연계성은 미흡하다.

법적·제도적 장치는 저작권, 활용 동의, 상업적 이용 범위 등 여전히 불확실한 영역을 다룬다. EU는 2024년 제정된 AI Act에서 투명한 표기를 의무화를 규정하였으며 미국과 한국도 인공지능 생성물 표시, 저작권 보호, 책임성 강화에 관한 논의를 이어가고 있다. 이러한 제도는 책임성과 사회적 신뢰의 기반이 되지만, 국가별 차이와 국제적 합의의 부재가 한계로 지적된다.

이상의 연구들은 대부분 기술적 진위 검증에 집중하고 있으며, 의도, 동의, 책임성 등 사회적 신뢰 요인을 구조적으로 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 이에 비해 본 연구는 C2PA 기반의 기술적 무결성 계층에 CAWG 어설션을 통합하고 거버넌스 및 신뢰 계층을 추가한 4계층 통합 신뢰 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 기존 단일 축 접근(워터마킹 또는 블록체인 중심)과 달리, 인공지능 생성 콘텐츠의 기술적·사회적·제도적 신뢰성을 동시에 검증할 수 있는 체계를 제시한다.

3-1 문제 정의(Problem Statement)

C2PA와 CAWG의 관계 또한 명확히 할 필요가 있다. C2PA는 기술적 무결성과 출처 검증을 중심으로 하는 표준화가 이루어지고 있는 반면, CAWG는 DIF 산하에서 사회적 신뢰 요소를 보완하기 위한 어설션 체계를 논의하는 별도 그룹이다. 따라서 CAWG는 C2PA와 공식적으로 결합된 구조는 아니지만, DIF 산하의 독립 그룹으로 C2PA와의 상호운용성을 고려한 보완적 성격을 지닌다.

오늘날 인공지능 기반 콘텐츠 생성 기술은 뉴스 기사, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 디지털 산출물을 대량으로 생산하고 있다. 그러나 인공지능 생성물은 인간 창작물과 시각적으로 구별하기 어렵고, 생성 과정과 맥락이 불투명하기 때문에 진위 여부, 출처, 사회적 책임의 문제가 심화되고 있다. 예를 들어 인공지능이 작성한 기사나 이미지에서 실제 창작자의 신원과 의도가 드러나지 않아 저작권 분쟁이나 허위 정보 확산에 대한 책임을 명확히 하기 어려운 상황이 발생하고 있다. 이에 따라 허위 정보 유포, 저작권 침해, 의도적 조작 등 사회적 신뢰를 훼손하는 사례가 증가하면서, 디지털 생태계 전반에 걸친 심각한 위협으로 이어지고 있다.

이를 해결하기 위해 C2PA는 디지털 콘텐츠의 생성 및 편집 이력을 추적하고 무결성을 보장하는 콘텐츠 크리덴셜 표준을 제안하였다. 그러나 C2PA는 주로 기술적 신뢰에 집중하여 사회적 정체성, 권리, 승인, 인공지능 활용 여부 등 사회적 신뢰를 반영하지 못한다. 반대로 DIF 산하의 CAWG는 Identity, Metadata, Training and Data Mining, Endorsement 어설션을 통해 사회적 신뢰 요소를 표현할 수 있으나, C2PA의 기술적 신뢰 인프라와 직접 결합되지는 않는다.

따라서, 인공지능 생성물의 신뢰 확보를 위해서는 C2PA의 기술적 신뢰와 CAWG의 사회적 신뢰를 상호운용성 기반으로 확장하는 프레임워크가 필요하다. 더 나아가 C2PA는 전통적인 PKI 기반 신원 체계에 의존하는 반면, 글로벌 디지털 신원 생태계는 점차 DID/VC를 활용한 탈중앙 신뢰 모델로 전환하고 있다. 따라서 DID 및 VC를 연계하면 콘텐츠 생성자와 검증자가 탈중앙화된 신뢰 체계에서 상호운용성을 확보할 수 있으며, 이는 글로벌 차원의 신뢰 확장성과 지속 가능성을 보장한다.

3-2 제안 모델(Proposed Model)

본 연구는 인공지능 생성물의 신뢰 보장을 위해 C2PA 기반의 기술적 신뢰와 DIF의 CAWG 기반의 사회적 신뢰를 상호운용적으로 연결한다. 이를 위해 CAWG 어설션 세트에 더해, 기존 체계가 포괄하지 못했던 의도 어설션 및 동의 어설션을 추가로 제안하고, DID/VC 검증 구조와 결합한 다층적 신뢰 프레임워크를 설계한다.

먼저, CAWG가 정의한 신원(identity), 메타데이터(Metadata), 학습 및 데이터 마이닝(Training and Data Mining), 승인(Endorsement) 어설션은 C2PA가 제공하지 못하는 사회적 맥락을 보강한다. 그러나 기존 CAWG 어설션은 콘텐츠 생성 목적과 권리자 동의 여부라는 핵심 요소를 포괄하기 어렵다. 창작 의도는 뉴스, 교육, 예술, 정치 등 맥락에서 신뢰 판단의 기준이 되며 권리자의 동의 여부는 상업적 활용, 2차 가공, 재사용 등 법적 제도적 책임과 직접 연결된다. 따라서 본 연구는 의도 어설션과 동의 어설션을 추가함으로써, 기존 체계가 담지 못한 생성 맥락(Context of Creation)과 활용 조건(Context of Use)을 구조적으로 반영한다. 이를 통해 제안 모델은 C2PA와 CAWG의 보완적 관계를 기반으로 하여 인공지능 생성물의 전주기 신뢰 구조를 더욱 충실하게 체계화한다.

제안 모델은 네 가지 계층으로 구성된다. 첫째, 기술적 신뢰 계층은 C2PA의 매니페스트를 기반으로 콘텐츠의 무결성, 출처, 편집 이력을 보장한다. 둘째, 사회적 신뢰 계층은 CAWG의 신원 어설션, 메타데이터 어설션, 학습 및 데이터 마이닝 어설션, 승인 어설션과 함께, 본 연구에서 새롭게 제안한 의도 및 동의 어설션을 포함하여 창작 목적과 권리자 동의 여부를 구조적으로 표현한다. 셋째, 거버넌스 신뢰 계층은 국가 및 국제 제도와 규제와 연계해 법적 책임성과 제도적 보장을 제공한다. 넷째, 평판적 신뢰 계층은 이용자 경험, 커뮤니티 평가, 사회적 확산을 통해 보조적 신뢰 신호를 제공하며, 기술적·사회적 신뢰가 검증하기 어려운 인지적 신뢰를 보완한다. 평판적 신뢰는 단순한 주관적 인식이 아니라, 사용자 피드백 점수, 재사용·참조 빈도, 검증 성공률, 전문가 혹은 기관의 인증, 소셜 네트워크 내 긍정·부정 언급 비율 등으로 정량화될 수 있다.

각 계층은 독립적으로 신뢰 신호를 제공하지만, 검증 과정에서는 상호 보완적으로 작동한다. 기술적 신뢰는 무결성과 출처를 보장하는 최소 요건으로, 이를 충족하지 못하면 다른 신뢰 계층은 무의미하다. 기술적 무결성이 확보되더라도, 의도나 동의가 결여되면 콘텐츠는 제한된 신뢰 상태로 분류된다. 평판적 신뢰는 사회적 신뢰를 보완하는 지표로서, 기술적 검증이 완료되었더라도 평판이 낮은 경우 전체 신뢰 점수를 조정하여 경고 수준으로 분류된다. 반대로, 사회적 신뢰가 부족하더라도 평판적 신뢰가 높게 유지되는 경우, 평판적 신뢰 계층이 보정적 역할을 수행하여 전체 신뢰 수준을 일정 부분 상향 조정한다. 사회적 및 평판적 신뢰가 거버넌스 기준과 충돌할 경우 거버넌스 신뢰 계층이 최종 조정자 역할을 한다. 또한, 기술적 신뢰와 거버넌스 신뢰가 상충하는 경우 거버넌스 신뢰가 우선한다. 예를 들어, 기술적으로 무결성이 검증되었더라도 법적으로 불법 콘텐츠로 분류된다면 거버넌스 신뢰가 우선한다. 이러한 우선순위 규칙에 따라 검증자는 기술적 신뢰 확보 여부, 사회적‧평판적 신뢰 평가, 거버넌스 기준의 정합성을 순차적으로 확인해 일관된 결과를 얻도록 설계되었다. 결과적으로, 평판적 신뢰 계층은 실시간 사용자 경험과 사회적 피드백을 통해 신뢰 수준을 동적으로 조정함으로써, 기술적, 사회적 신뢰 모델의 정적 한계를 보완한다.

검증 과정에는 DID/VC 기반 구조를 적용한다. 각 어설션은 VC 형태로 발급되어 서명되며, 검증자는 C2PA 매니페스트와 함께 이를 교차 검증한다. 구체적으로, DID 문서의 공개키로 C2PA 서명을 검증하고, VC와 VP를 통해 사회적 신뢰 어설션을 확인한다. 이때 VC 내부에는 원본 콘텐츠의 해시(assetDigest)와 매니페스트의 해시(manifestDigest)를 포함해 교차 바인딩을 보장한다. 또한 민감한 맥락(예: 관리자 동의, 창작 의도)은 선택적 공개(Selective Disclosure)와 영지식 증명(ZKP: Zero-Knowledge Proof)을 통해 필요한 범위에서만 공개할 수 있어 보호와 신뢰 검증의 균형을 달성한다. 그림 2는 C2PA 기반의 기술적 신뢰 계층을 바탕으로 어설션 VC를 통한 사회적 신뢰 계층을 결합하고 그 위에 거버넌스 및 평판적 신뢰 계층을 배치한 다층적 신뢰 구조를 보여준다. 또한 DID 문서와 검증 프로세스를 통해 C2PA와 VC를 교차 검증하는 과정을 포함하여 전주기적이고 일관된 신뢰 검증 흐름을 표현한다.

Fig. 2.

Layered trust model with C2PA, assertion VCs, and DID-based verification

본 연구의 차별성은 첫째, CAWG에서 논의 단계에 머물던 의도 어설션을 학문적으로 구조화하여 계층적 신뢰 모델 속에 체계적으로 반영한 점, 둘째, 기존에 제시되지 않았던 동의 어설션을 새롭게 도입하여 사회적 책임성을 강화한 점, 셋째, DID/VC 기반의 탈중앙 검증 구조와 결합하여 다층적 신뢰 보증 프레임워크를 확장적으로 설계한 점이다. 이를 통해 인공지능 생성물의 신뢰 보증을 위한 구체적이고 장기적인 적용 가능성을 탐색한다.

3-3 의도 및 동의 어설션 구조적 특성

본 연구에서 제안하는 의도 어설션과 동의 어설션은 기존 메타데이터 표준(IPTC, Exif, Schema.org 등)에서 정의된 “purpose”, “usageRights”, “creatorConsent” 등의 개념과 개념적 연속성을 갖지만, 표현 방식과 신뢰 보증 수준에서 명확히 차별화된다.

예를 들어 IPTC Photo Metadata Standard는 “Intellectual Genre”, “Usage Terms” 필드를 통해 콘텐츠의 일반적 사용 목적과 권리 조건을 기술할 수 있으나, 이는 단순한 선언적(declarative) 메타데이터 항목에 머문다. 반면 본 연구의 의도 어설션은 생성자의 목적(예: 교육, 연구, 풍자, 상업 등)을 구조화된 어설션 객체로 명시하고, 서명된 검증 가능한 자격 증명 형태로 발급되어 신뢰 가능한 진술로 확장된다.

유사하게, 동의 어설션은 Schema.org의 “usageInfo”나 “contentUsageTerms”와 유사하게 사용 조건을 설명하지만, 단순한 기술적 표현을 넘어 데이터 제공자 또는 권리자의 실제 동의 행위를 서명된 증거로 포함한다. 이를 통해 동의 어설션은 법적·윤리적 책임성을 수반하는 신뢰 가능한 검증 단위로 작동한다.

두 어설션은 상호 독립적이지만 기능적으로 긴밀하게 연계되어 있다. 의도 어설션이 생성 목적을 선언하는 선언적 계층이라면, 동의 어설션은 해당 목적이 정당하게 실행되었음을 증명하는 검증적 계층이다. 예컨대 “교육 목적”으로 발행된 콘텐츠는 학습 데이터 재사용 또는 공개 활용에 대한 동의 어설션이 함께 존재해야 완전한 신뢰 상태로 분류된다.

이와 같이, 본 연구의 의도, 동의 어설션은 기존 메타데이터 필드가 제공하지 못했던 맥락적 신뢰를 표현하는 확장 계층으로서, C2PA 매니페스트와 CAWG 어설션, 그리고 DID/VC 기반 신뢰 검증 구조를 연결하는 핵심 요소로 기능한다. 즉, 단순한 정보 기술(metadata description)을 넘어, 창작자 의도와 권리자 동의를 검증 가능한 신뢰 증거로 통합함으로써, 새로운 형태의 신뢰 보증 메커니즘을 제시한다.

3-4 기술 설계

본 연구에서 제안하는 기술 설계는 CAWG 어설션을 VC로 발급하는 어설션 VC를 중심으로, C2PA 매니페스트와의 상호 참조(cross-reference) 및 DID 기반 일관성(DID-anchored consistency)을 결합한다.

본 연구에서 사회적 신뢰 및 맥락적 신뢰를 위해 정의한 신원, 의도, 동의, 승인, 학습 및 데이터 마이닝 어설션 모두 VC로 발급 가능하다. 어설션 VC는 VC 표준 구조를 확장하여 특화 타입(예: CAWGIntentCredential)을 정의하며 사회적 신뢰 요소를 credentialSubject 필드에 구조화하여 포함한다. 이 필드에는 원본 콘텐츠 파일의 해시(assetDigest)와 C2PA 매니페스트 해시(manifestDigest)를 기록하여 해당 VC가 특정 원본 콘텐츠와 매니페스트에 바인됨을 보장하며, 동시에 어설션의 구체적 내용(assertion)을 포함된다.

그러나 VC와 C2PA 매니페스트는 발급, 저장, 유통 경로가 달라 항상 함께 관리되지 않을 수 있다. 따라서 두 체계 간 연결성을 유지하기 위해 상호 참조 구조가 필요하다. 이를 위해 VC 내부에는 relatedResource 또는 evidence 필드를 정의하여 참조 대상 매니페스트의 해시와 URI를 기록하고, C2PA 어설션 저장소에는 cawg.vcPointer 어설션을 포함하여 특정 VC의 URL과 다이제스트를 명시한다. 이러한 상호 참조를 통해 VC 만 제시되거나 매니페스트만 유통되는 상황에서도 양자의 관계를 확인할 수 있으며, 교차 검증을 통해 신뢰 단절을 방지할 수 있다.

또한, 어설션 VC와 C2PA 간 신뢰 루트의 일관성을 확보하기 위해 DID 기반 서명자 일관성을 적용한다. 기본적으로, 어설션 VC의 발급자와 C2PA 매니페스트의 서명자가 동일한 경우 동일한 DID로 지정하여 동일한 주체임을 증명한다. 이를 통해 두 체계가 각각 독립적으로 서명되더라도 동일한 DID 문서 내 공개키로 검증할 수 있으며, DID 메소드가 제공하는 키 회전 및 해지 메커니즘을 적용함으로써 장기적인 검증 가능성을 확보할 수 있다. 다만 발급자와 서명자가 반드시 동일할 필요는 없으며, 예를 들어, 기자 개인이 매니페스트에 서명하고 언론사가 VC를 발급하는 경우처럼 주체가 상이하다면, 소속 증명 VC와 같은 별도의 증명서를 활용하여 DID간 신뢰 관계를 연결할 수 있다.

이와 같이 어설션 VC 발급, VC/C2PA 상호 참조, DID 기반 일관성 확보로 이어지는 설계는 기술적 신뢰와 사회적 신뢰를 통합하며, 독립적으로 관리되는 체계 간 상호운용성을 보장한다. 이를 통해 콘텐츠 신뢰 보증이 단일 기술 계층에 국한되지 않고, 다층적인 신뢰 모델에 기반하여 장기적이고 검증 가능한 구조로 확장될 수 있다. 그림 3은 C2PA와 어설션 VC 간의 기술적 연계를 보여준다.

Fig. 3.

Technical linkage of C2PA and assertion VC

4-1 적용 시나리오

본 연구는 제안한 신뢰 프레임워크의 실제 적용 가능성을 검증하기 위해 언론, 교육, 예술, 정치, 의료, 기업, 과학 연구 등 7가지 대표적 시나리오를 제시한다. 각 시나리오는 C2PA 기반의 기술적 신뢰, CAWG 어설션 기반의 사회적 신뢰, 그리고 본 연구에서 확장 제안한 의도·동의 어설션의 결합을 분석한다. 이를 통해 다양한 사회적 맥락에서 책임성과 신뢰성을 강화하는 구체적인 효과를 보여준다.

4-2 실험적 적용

본 절에서는 언론 기사 작성 과정에서 인공지능을 활용한 시나리오를 대상으로 단계별로 기술적 책임과 사회적 책임을 위한 C2PA 데이터 표준 라벨과 CAWG 확장 라벨을 함께 사용하여 생성/기록/서명/검증 과정을 상세하게 기술한다. 실험적 적용을 위해 본 연구에서는 언론 기사 작성 과정을 기자의 초안 작성 단계, 인공지능 보조 편집 단계, 편집부 승인과 기관 책임 부여 단계, 최종 발행과 재사용 정책의 설정 단계의 4단계로 구분한다.

3) 편집부 승인과 기관의 책임 부여(매니페스트 v3)

편집부 검토가 완료되면, 편집 승인 사실이 CAWG의 승인 어설션(cawg:Endorsement)으로 어설션 저장소에 추가된다. 이 진술에는 승인 주체인 신문사의 DID, 승인 유형과 시각, 담당 부서나 직함 같은 맥락 정보가 포함되어, “기관적 승인”을 제도적으로 표현한다. 더 나아가 의도 어설션(cawg:Intent)은 기사의 목적이 “공적 보도”임을 구조적으로 기록하며, 동의 어설션(cawg:Consent)은 기자와 편집부가 기사 배포 및 2차 활용에 동의했음을 명시한다. 이로써 v3 단계에서는 단순한 승인뿐 아니라 창작 의도와 동의 여부까지 제도적으로 고정된다.

또한 이 승인, 의도, 동의 어설션은 그림 4와 같이 어설션 VC로 발급되어 DID/VC 체계와 연계된다. 구체적으로 신문사는 편집부 승인 VC(Endorsement VC)와 배포 동의 VC(Consent VC)를 발급하고, 기자는 자신의 신원 VC를 보유한다. 검증자는 이들 VC를 VP로 제시받아, DID 기반 서명 검증을 수행하고, 동시에 C2PA 매니페스트 내 어설션과 교차 대조한다. 클레임은 매니페스트 v2와 동일한 방식으로 모든 유효 어설션의 해시를 고정하며, priorManifestHash는 매니페스트 v2 전체의 해시를 참조하여 체인을 지속한다.

Fig. 4.

Manifest v3 with assertion VC linkage

매니페스트 v3의 서명은 기관 DID의 개인키로 서명하는 것이 바람직하며, 이를 통해 “이 기사는 편집부의 검증과 동의를 거쳐 공적 보도 목적으로 승인되었다.”는 사실이 기술적으로 확인된다. 검증자는 기관 DID 문서의 공개키로 COSE 서명을 검증하고, VP 내 포함된 VC와 매니페스트 해시를 교차 검증함으로써 기자 개인(DID)에서 신문사(기관 DID)로 책임 주체가 확장 승계되었음을 확인한다. 결과적으로, 무결성과 출처(기술적 신뢰)에 더해 의도, 동의, 승인이라는 사회적 신뢰 요소가 VC 발급을 통해 제도적으로 결속되며, 독자의 신뢰 판단을 질적으로 고도화한다.