딥페이크 생성 및 탐지 기술 현황 분석
딥페이크 기술은 사실적인 얼굴 이미지 및 비디오 합성을 목표로 하며, 엔터테인먼트, 영화 제작, 디지털 휴먼 모델링 등 광범위한 응용 잠재력을 지닌다. 최근 확산 모델의 등장으로 생성 품질이 크게 향상되며 연구의 새로운 물결을 일으켰다. 그러나 딥페이크의 오용 가능성(프라이버시 침해, 피싱 공격 등)에 대응하기 위해 탐지 기술 또한 지속적으로 발전하고 있다. 본 연구는 딥페이크 생성 및 탐지 분야의 최신 발전을 종합적으로 검토한다. 먼저, 태스크 정의를 통일하고, 데이터셋 및 평가 지표를 포괄적으로 소개하며, 기반 기술을 요약한다. 이어서 얼굴 스와핑, 얼굴 재연, 대화하는 얼굴 생성, 얼굴 속성 편집 등 네 가지 대표적인 딥페이크 연구 분야와 위조 탐지 기술의 발전을 심층적으로 분석한다. 또한, 널리 사용되는 데이터셋에 대해 대표적인 방법론들을 벤치마킹하여 가장 영향력 있는 연구들의 최신 평가를 제공한다. 이를 통해 빠르게 진화하는 이 분야의 현재 기술 수준을 명확히 제시한다. 마지막으로, 딥페이크 기술의 주요 과제를 논의하고 향후 연구 방향을 제시한다. 본 조사는 컴퓨터 과학 분야의 STEM 학생 및 연구자들이 딥페이크 기술의 핵심을 신속하게 파악하고 관련 연구에 기여할 수 있도록 돕는다.