무단 셀러는 왜 브랜드 이미지를 그대로 쓰지 않고 ‘살짝’ 바꿀까?

🤔 “배경색만 바꾼 도용 이미지인데 왜 신고가 반려됐지?”

온라인 마켓플레이스 담당자라면 한 번쯤 이런 상황을 겪어본 적이 있을 겁니다. 브랜드 공식 이미지를 무단으로 가져다 쓴 것 같아 신고했는데, 정작 플랫폼에서는 “증거 불충분”이라는 답변이 돌아옵니다. 자세히 살펴보면 판매자가 제품 사진을 그대로 복사한 것이 아니라, 배경색을 조금 다르게 바꾸거나, 톤을 살짝 보정하거나, 로고 위치를 미묘하게 옮겨둔 경우가 많습니다.

문제는 이런 ‘부분 변형’이 단순히 눈속임에 그치지 않는다는 점입니다. 플랫폼이 신고를 검토할 때도 “이 정도 차이가 있다면 원본을 그대로 도용했다고 보긴 어렵다”는 식으로 처리될 가능성이 높습니다. 실제로 쿠팡이나 네이버 같은 주요 플랫폼은 이미지 도용 신고를 접수하지만, 심사 과정의 구체적인 기준은 공개되어 있지 않습니다. 따라서 어느 정도 변형까지 허용되는지, 어떤 경우가 명확한 침해로 인정되는지는 확실하지 않습니다.

결국 실무자 입장에서는 “이건 분명 도용인데 왜 신고가 안 받아들여졌을까?”라는 답답함이 쌓이고, 브랜드 이미지를 지키고 싶어도 근거 부족으로 발목이 잡히게 됩니다. 단순 복제라면 쉽게 잡아낼 수 있지만, 이렇게 교묘하게 변형된 사례는 훨씬 까다롭습니다.

무단 셀러는 왜 ‘살짝’ 바꿀까?

무단 셀러들이 이미지를 완전히 새로 촬영하지 않고, 브랜드사의 공식 이미지를 가져다가 조금씩만 변형하는 방식을 택하는 이유는 단순합니다. 비용은 최소화하면서도 노출 효과는 그대로 얻을 수 있기 때문입니다. 브랜드가 직접 제작한 공식 이미지는 보통 고화질에 구도도 깔끔하게 맞춰져 있어, 소비자 입장에서 더 신뢰감 있게 보입니다. 따라서 무단 셀러 입장에서는 굳이 촬영·편집 비용을 들이지 않고도, 이런 이미지를 살짝 변형해 쓰면 빠르게 판매 활동을 이어갈 수 있습니다.

또 다른 이유는 신고와 제재를 피하려는 목적입니다. 플랫폼에 무단 셀러에 대한 신고를 넣더라도, 단순히 “비슷하다”는 주장만으로는 받아들여지기 어렵습니다. 예를 들어 배경색을 바꾸거나 로고 위치를 옮긴 경우, 실무자들은 당연히 도용이라고 인식하지만, 이를 객관적으로 증명할 수 있는 근거가 부족하다 보니 쿠팡이나 네이버 스마트스토어 같은 플랫폼에서는 “증거 불충분”으로 반려되는 경우가 많습니다. “배경색만 바꾸면 괜찮을까?”, “로고 위치를 옮기면 도용이라고 할 수 있을까?”와 같은 회색지대가 존재하다 보니, 일부 무단 셀러는 그 틈을 파고들어 교묘한 변형으로 제재를 피하려는 시도를 하게 되는 겁니다. 결국 문제는 증명력의 부족에 있습니다.

실제로 저작권법상으로는 이런 ‘부분 변형’ 역시 원본, 즉 브랜드 고유 이미지의 본질적인 표현을 차용했다면 저작권 침해로 볼 수 있습니다(저작권법 제5조, 파생저작물 규정). 하지만 어느 정도 변형까지가 침해로 인정되는지는 사안마다 달라 확실히 구분되지 않습니다. 이 때문에 실무자는 “이건 도용이 확실하다”는 직감이 있어도, 신고 근거를 명확히 제시하지 못해 막히는 경우가 많습니다.

브랜드사가 가진 이미지는 단순한 사진이 아니라 브랜드 고유 이미지, 즉 지식재산이자 소비자 신뢰를 형성하는 핵심 자산입니다. 이 고유 이미지가 무단으로 복제되거나 변형되어 유통되면, 단순히 저작권 침해에 그치지 않고 브랜드의 품질 통제력과 신뢰 가치까지 흔들리게 됩니다. 따라서 브랜드 입장에서는 “교묘하게 변형된 도용도 객관적으로 입증할 수 있는 도구”를 찾는 것이 절실한 상황입니다.

교묘한 변형의 대표 패턴 7가지

앞서 말했듯이 무단 셀러가 공식 이미지를 그대로 복제하지 않고 “잡히지 않을 만큼만” 변형하는 이유는, 신고가 들어와도 객관적 근거가 약해지도록 만들기 위해서입니다. 특히, 소비자가 보기에는 동일한 제품으로 느껴지지만, 알고리즘이나 단순 비교 시스템에서 탐지가 어려운 수준의 변형을 반복한다는 점이 문제입니다.

연구 결과를 봐도 이런 취약성은 뚜렷합니다. 2022년 USENIX 보안 학회에서 발표된 연구에 따르면, 단순히 이미지를 조금 잘라내거나(크롭), 각도를 살짝 돌리거나, 밝기만 조정해도 기존의 이미지 탐지 시스템이 원본과 다른 이미지라고 착각하는 경우가 많았습니다. 심지어 이런 단순한 변형만으로도 탐지를 피할 확률이 99% 이상에 달했습니다. 또 다른 연구(FAccT 2022)는 애플의 NeuralHash 같은 고도화된 시스템조차 이미지를 살짝 왜곡하거나 회전시키는 것만으로도 원본과 동일하다고 인식하지 못하는 충돌 현상이 생긴다는 사실을 보여주었습니다.

또한 위조 판매자가 이미지에 아주 미세한 노이즈를 추가하거나, 흑백 변환 후 다시 색상을 입히는 방식만으로도 시스템이 내부적으로 만들어내는 이미지 지문이 원본과 전혀 다르게 바뀌어 탐지망을 피할 수 있었는데요. 실제 2021년 미국 일리노이대 연구에서는 밝기 조정·회전·크롭 같은 단순 변형만으로도 이미지 지문을 활용한 검색 기술이 무력화되는 사례가 다수 확인되었고, 구글·Bing·TinEye 같은 글로벌 검색 엔진에서도 원본과 연결되지 않는 경우가 발생해 브랜드 실무자가 흔히 의존하는 검색 툴 역시 완벽한 대안이 될 수 없음을 보여주었습니다.

실제 실무 현장에서 자주 확인되는 교묘한 이미지 변형은 크게 일곱 가지로 정리할 수 있습니다.

1. 배경색/톤 변경: 흰색 배경을 회색으로 바꾸거나, 전체 색조를 따뜻하게·차갑게 조정하는 방식입니다. 화이트밸런스를 미세 조정하여 원본과 다른 것처럼 보이게 하기도 합니다. 소비자 입장에서는 동일한 제품 사진으로 인식되지만, 원본과의 차이가 생겨 단순 해시값 비교나 표면적 유사도 검출로는 탐지가 어려워질 수 있습니다. 색·밝기 변화는 전통적 해싱이나 일부 스캐닝 시스템의 민감 지점으로 알려져 있습니다.
   
   

2. 크롭/여백 조정: 이미지를 살짝 잘라내거나 여백을 늘려 비율을 바꾸는 방식입니다. 제품 자체는 동일하게 노출되지만, 이미지 전체 구조가 달라져 원본과의 직접 비교가 까다로워집니다.
   
   

3. 미세 회전/미러링: 이미지를 몇 도만 회전하거나 좌우 반전시키는 경우입니다. 소비자는 별 차이를 느끼지 못하지만, 기존의 단순 매칭 알고리즘은 전혀 다른 이미지로 인식할 수 있습니다.
   
   

4. 로고 위치 이동/은닉: 브랜드 로고를 가리거나 재배치하여 브랜드 고유 이미지의 식별 포인트를 흐리게 하는 경우입니다. 어디까지가 침해인지의 법적 판단은 사안별로 달라 확실하지 않습니다.
   
   

5. 워터마크·배너 가림: 브랜드사가 보호 장치로 삽입한 워터마크나 프로모션 배너를 제거하거나 다른 요소로 덮어버리는 방식입니다. 표면적으로는 단순 편집 같아 보여도, 원본 보호 장치를 훼손하는 행위에 해당합니다.
   
   

6. 합성(묶음·소품 추가): 동일한 제품 사진에 다른 제품 이미지를 합성하거나, 소품·텍스트를 추가하는 방식입니다. 특히 ‘묶음 상품’처럼 포장을 바꿔치기하면 원본 도용 사실을 입증하기가 더 어려워집니다.
   
   

7. 해상도/압축률 조작: 원본 이미지를 낮은 해상도로 저장하거나 파일 용량을 줄이는 방식입니다. 겉보기에 큰 차이는 없어도, 픽셀 단위 비교 정확도가 떨어져 탐지율이 낮아질 수 있습니다.

이러한 변형들은 신고 과정에서 불필요한 논쟁과 반복 검토를 유발해 실무자의 리소스를 크게 소모하게 만듭니다. 근거가 모호하다 보니 내부 판단은 엇갈리고, 플랫폼과의 커뮤니케이션에도 불필요한 리소스가 낭비됩니다. 결국 문제의 본질은 ‘어떻게 하면 직감을 설득력 있는 근거로 바꿀 수 있는가’에 있다는 점이 드러납니다.

AI 이미지 유사도 진단은 무엇이 다른가

앞서 무단 셀러의 ‘부분 변형’이 증거의 설득력을 흐리게 만든다는 점까지 확인했습니다. 이제 남은 과제는 실무자가 갖고 있는 직감을 플랫폼이 이해할 수 있는 형태의 근거로 바꾸는 일입니다. 단순히 “비슷하다”는 주관적 판단만으로는 플랫폼에서 받아들여지기 어렵고, 수작업 비교나 단순 해싱 같은 기법은 교묘한 변형 앞에서 무력화되기 쉽습니다. 그렇다면 브랜드는 어떤 방식으로 이 문제를 극복할 수 있을까요?

AI 기반 이미지 유사도 진단은 이러한 간극을 메웁니다. 핵심은 사람의 감을 데이터로 바꿔주는 것이죠. AI는 이미지를 픽셀 단위, 패턴 단위로 분석해 “어디가 같은지”와 “얼마나 같은지”를 동시에 제시할 수 있습니다.

• Heatmap은 유사성을 근거로 삼은 영역을 시각적으로 강조합니다. 예를 들어, 라벨 텍스트 라인이나 병 모양, 패키지 패턴 등 사람이 놓치기 쉬운 부분까지 색으로 표시해줍니다. 이 결과는 단순히 “비슷하다”는 직관을 넘어, 내부 보고서나 플랫폼 제출 자료에서 시각적 증거로 활용될 수 있습니다.

• Similarity Score는 0과 1 사이의 수치로 유사도를 정량화합니다. 점수가 높을수록 원본과의 일치도가 크다는 의미인데, 수치만으로 단정하기보다는 Heatmap과 함께 해석할 때 설득력이 커집니다.

이러한 분석은 단순 비교 도구들이 피하기 어려워하는 변형(회전, 크롭, 밝기 조정 등)에 대해서도 상대적으로 강건한 결과를 제공합니다. 물론 플랫폼마다 어떤 근거를 수용할지는 공개되지 않아 명확히 단정할 수 없지만, “어디가 얼마나 같은지”를 시각화와 수치로 증명할 수 있다는 점은 실무자에게 큰 힘이 됩니다. Heatmap과 Similarity Score를 어떻게 실제 신고 과정에 활용할 수 있는지, 점수별로 어떤 전략적 해석이 필요한지는 다음 콘텐츠에서 더 자세히 다룰 예정입니다.

결국 AI 이미지 유사도 진단은 단순 복제만을 걸러내는 것이 아니라, 교묘하게 변형된 이미지까지 객관적 데이터로 입증할 수 있는 체계를 제공합니다. 브랜드 입장에서는 이 데이터를 통해 내부적으로는 합의와 의사결정을 빠르게 할 수 있고, 외부적으로는 플랫폼과의 협상에서 한층 더 설득력 있는 자료를 제시할 수 있습니다.

결론: 브랜드 가치를 지키는 길, 그리고 실무자가 시작할 수 있는 준비

브랜드와 무단 셀러 사이의 갈등은 결국 “브랜드 고유 이미지를 지킬 것인가, 아니면 교묘히 활용할 것인가”의 문제로 귀결됩니다. 브랜드사는 막대한 비용을 투자해 이미지를 제작하고, 이를 통해 일관된 품질과 신뢰를 전달합니다. 반면 일부 셀러들은 촬영 비용을 절감하고 빠른 노출을 얻기 위해 변형 도용을 반복합니다. “조금만 바꾸면 괜찮다”는 잘못된 인식은 이러한 시도를 끊임없이 부추기지만, 결과적으로는 소비자 혼란과 브랜드 가치 훼손으로 이어집니다.

따라서 단순 복제 방지만으로는 부족합니다. 배경색을 바꾸거나 로고 위치를 옮겨도 원본은 여전히 브랜드 고유 이미지임을 입증할 수 있는 객관적인 근거 체계가 필요합니다. AI 이미지 유사도 진단은 이 부분을 보완해, 교묘한 변형을 잡아내고 실무자가 직감했던 판단을 수치와 시각적 데이터로 증명 가능한 언어로 바꿔줍니다.

실무자 입장에서는 이 문제를 더 효과적으로 대응하기 위해 증거 관리 체계를 마련하는 것이 중요합니다.

• 공식 이미지 DB 관리: 원본 이미지의 출처·버전·게시일 기록

• 의심 이미지 캡처: 판매 페이지 URL, 캡처 시각, 판매자 ID 포함

• Heatmap & Similarity Score 결과 보관: AI 분석 결과 스냅샷을 증거 자료로 준비

• 비교 표 작성: 원본 vs 의심본을 나란히 정리해 내부 합의 비용 축소

• 플랫폼 최신 가이드 확인: 쿠팡·네이버 등 플랫폼의 신고 양식과 최신 공지 확인

브랜드가 무단 도용으로부터 가치를 지켜내는 길은 ‘감’이 아니라 ‘데이터와 증거’에 기반한 대응에서 시작됩니다. 더 이상 ‘도용임을 알지만 입증하기 어려운’ 답답한 상황에 머무를 필요는 없습니다. 이번 글이 실무자들이 보다 객관적인 근거를 갖추고, 브랜드 자산을 지켜내는 첫걸음을 준비하는 데 도움이 되기를 바랍니다.