KT AI Station

딥페이크

키오스크에서 얼굴을 촬영하고 상황 카드를 고르면, 약 30초 뒤 그 얼굴을 합성한 영상을 재생합니다. 이어서 딥페이크 피해가 퍼지는 과정과 예방법을 안내합니다.

주요 구현

• 개인정보 동의와 카메라 촬영 플로우를 갖춘 터치 키오스크 웹앱
• 클라우드 GPU 인스턴스의 얼굴 검출·교체·복원 파이프라인 (시나리오 영상 12편, 약 30초 내 렌더링)
• 비동기 렌더링 작업 API (작업 등록·상태 조회·결과 스트리밍)와 체험 종료 시 서버의 촬영 이미지·결과 영상 삭제
• 운영 일정·메신저 봇 명령으로 GPU 인스턴스를 기동·종료하는 서버리스 컨트롤 플레인 (테스트 합성을 통과한 뒤에만 키오스크 설정 반영)

가짜뉴스

뉴스 리포트 두 편을 보고 AI로 만든 쪽이나 ‘모두 가짜’를 고릅니다. 정답 영상을 본 뒤, 같은 조합을 본 관람객들의 선택과 비교합니다.

주요 구현

• 뉴스 리포트 6편 중 2편 무작위 조합 (직전 조합 제외)과 조합별 정답 영상 매핑
• 로컬 데이터베이스 응답 기록과 조합별 선택 분포 실시간 집계
• 키보드 단축키 기반 운영자 제어 (처음 화면으로 초기화·영상 건너뛰기·전체화면 전환)

디지털 시민 유형 진단 DCTI

27개 그림 문항으로 사고·학습·행동 양식을 진단해 8가지 디지털 시민 유형 중 하나로 분류합니다. 결과는 유형 카드와 어울리는 직업, 영역별 점수로 보여 줍니다.

주요 구현

• 3개 영역 27문항의 이미지 양자택일형 진단 인터페이스
• 영역별 응답 비율로 8개 유형(2×2×2)을 판정하는 채점 로직과 결과 카드·비율 차트
• 로컬 데이터베이스 기반 관리자 콘솔 (응답 저장·성향별 집계·CSV 내보내기)

DCTI 진단 모델은 이화여자대학교와 KT가 개발했습니다.

주요 구현

System

• 터치스크린
• 키오스크 카메라
• 예약 QR
• 체험 앱 3종
• GPU 얼굴 합성 서버
• 로컬 응답 데이터베이스
• 딥페이크 영상
• 유형 카드
• 실시간 통계

웹 기반 키오스크 UI, 모션 그래픽, 얼굴 합성 모델, 클라우드 GPU 인스턴스, 서버리스 워크플로, 로컬 데이터베이스, REST API