김영식 디지스트 전기전자컴퓨터공학과·인공지능전공 교수 연구진이 인공지능(AI)이 생성한 글의 출처를 확인할 수 있는 텍스트 워터마킹 기술 'BREW(Block-wise Reliable Embedding for Watermarking)'를 개발했다고 2일 밝혔다.
생성형 AI 활용이 확대되면서 뉴스, 문서, 과제, 창작물 등 다양한 텍스트의 작성 주체를 판별하는 기술의 필요성이 커지는 가운데, 기존 텍스트 워터마킹 방식은 사람이 쓴 글을 AI 생성 글로 잘못 판단하는 오탐 문제가 한계로 지적돼 왔다.
BREW는 AI가 작성한 글에 눈에 보이지 않는 디지털 워터마크를 삽입하고, 이후 문장이 일부 수정되거나 훼손되더라도 AI 생성 여부와 출처를 확인할 수 있도록 설계된 기술이다.
연구진은 글을 여러 블록으로 나누어 각각 독립적으로 검증하는 방식을 적용했다. 또 단어 교체나 문장 구조 변경 등으로 워터마크를 지우려는 시도에 대응하기 위해 '윈도우 시프팅(Window-Shifting)' 기법을 도입했다. 이 기법은 문장 변화로 인해 흐트러진 정렬을 복구해 워터마크를 다시 추적할 수 있도록 한다.
실험 결과, BREW는 AI 생성 글의 10%가 동의어로 대체된 환경에서도 96.5%의 탐지율을 보였다. 200단어 안팎의 비교적 짧은 글에서도 성능을 유지했으며, 사람이 작성한 일반 글을 AI 생성 글로 잘못 판단하는 오탐률은 약 2% 수준으로 낮았다.
김영식 교수는 "이번 연구는 기존 텍스트 워터마킹 기술의 오탐 문제를 줄이고, 텍스트가 일부 변형된 상황에서도 추적 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있다"며 "AI 생성 콘텐츠의 출처 확인과 디지털 저작권 보호 등에 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.
이번 연구의 논문은 AI 분야 학회인 ICML 2026에 채택됐으며, 연구진은 오는 7월 서울 코엑스에서 열리는 ICML 2026에서 성과를 발표할 예정이다.
참고 자료
arXiv(2026), DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.00348