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1억 1천만 뉴스 댓글서 ‘외국발 여론 흔들기’ 찾는 AI 기술 개발
선거철마다 반복되는 온라인 갈등 뒤에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 20년간 축적된 1억 1,000만 건의 뉴스 댓글을 AI로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다.
우리 대학은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다.
특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가”에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억 1,000만 건의 댓글을 분석했다.
연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
특히 이번 기술의 핵심은 AI가 단순히 ‘의심스럽다’는 결과만 내놓지 않는다는 점이다. AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 여기에 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다.
연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만 3,998개를 식별했다. 분석 과정에서는 이들 의심 계정의 활동에서 주목할 만한 특징도 발견됐다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러진 것이다.
실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
연구팀은 이러한 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 ‘어느 정치 세력을 지지하는가’의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다.
이번 연구는 온라인 영향력 활동을 계정 단위의 단순 분류에서 한 단계 더 나아가, 어떤 메시지가 어떤 방식으로 사회적 갈등을 증폭시키는지를 AI가 찾아내고 그 판단 근거까지 제시했다는 데 의미가 있다.
향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다. 다만 연구팀은 AI가 의심 계정을 자동으로 차단하거나 제재하는 방식보다 전문가의 판단을 지원하는 ‘설명 가능한 콘텐츠 관리 도구’로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다.
이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다.
오혜연 교수는 “AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다”며 “갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 ‘액셔너블 데이터 과학(Actionable Data Science)’의 사례”라며 “디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)’에서 8월 13일 발표될 예정이다.
※ 논문명: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea, DOI: 10.48550/arXiv.2606.22785
이번 연구는 현대차 정몽구 재단과 글로벌 정보보호 고급 인력 양성과제(과학기술정보통신부·정보통신기획평가원, RS-2024-00441762), 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단, RS-2022-00165347), 첨단데이터컴퓨팅연구실 (KAIST, N11250080)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.12 조회수 970 -
AI로 기후위기 미래 예측한다
기후 변화는 기온 상승뿐 아니라 경제·에너지·산업 전반에 영향을 미치는 복합 문제로, 미래를 정확히 예측하기 어렵다. KAIST·국제 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 제시했다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리(Karthik Mukkavilli) 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델(AI-Based Climate Research Foundation Model)’을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간(shared latent space)에서 함께 처리한다.
이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 빠르고 정교한 예측이 가능해진다.
특히 연구팀은 ‘혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)’ 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며, 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다.
이번 연구는 단순히 기후를 예측하는 수준을 넘어, 정책 변화에 따른 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 새로운 AI 기반 기후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 4월 28일 게재되었으며, AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원으로 수행됐다.
※ 기고문 : Artificial Intelligence to Support Cross-Disciplinary Climate Change Research, https://doi.org/10.1038/s41558-026-02624-x
한편 KAIST 연구팀은 이러한 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다.
연구팀은 ‘에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터(emulator)’를 시범 구현 모델(prototype) 형태로 개발했다. 이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델(IAM, Integrated Assessment Model) 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.
기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요했지만, 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다. 이를 통해 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 보다 빠르게 예측하고 정책 결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
쉽게 말해, 미래 기후와 경제 변화를 예측하는 ‘가상 정책 실험실’을 AI로 구현한 셈이다. 예를 들어 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 훨씬 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
신예은(Yen Shin) 석사과정 학생이 제1저자로 참여하고 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여한 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트(Geoscientific Model Development)'에 1월 9일 심사전 공개 논문(preprint)으로 발표됐다.
※ 논문명: ML-IAM v1.0: Emulating Integrated Assessment Models With Machine Learning, https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-5305
해당 연구 성과는 세계 최대 AI 학회인 뉴립스(NeurIPS) 2025 ‘기후변화 대응 머신러닝’ 워크숍에 초청되어 발표됐으며, 기후학계와 AI산업계의 큰 관심을 받고 있다. 이 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 관측 기반 공간정보지도 구축 기술개발사업 (RS-2023-00232066)의 지원으로 수행됐다.
전해원 교수와 오혜연 교수는 ‘KAIST AI4Good*’ 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.
*KAIST AI4Good: AI를 활용해 공공의 이익을 추구하는 연구 플랫폼(https://ai4good.kaist.ac.kr/)
전해원 교수는 “이번 기후-AI 모델은 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다”며 “함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
오혜연 교수는 “AI 기술은 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다”며 “이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것”이라고 강조했다.
2026.05.13 조회수 3650