눈으로는 확실한데 왜 신고가 반려될까? 숫자로 증명하는 이미지 도용

“이 정도면 도용 아닌가요?”

브랜드 보호 업무에서 가장 난처한 순간은 ‘이건 확실히 우리 이미지를 가져다 쓴 거다’라는 직감이 있는데도, 정작 신고를 넣으면 반려되는 경우입니다. 눈으로 보면 너무도 명백하지만, 플랫폼은 늘 같은 이유를 듭니다. “증거가 부족하다.” 작은 차이를 들어 신고를 기각해버리니, 결과적으로 무단 셀러는 판매를 이어가고 브랜드만 손해를 보게 됩니다.

정품 이미지의 각인 위치나 라벨 간격이 분명 다르더라도, 이를 설명할 객관적인 수치나 기준이 없다면 플랫폼 심사자는 “차이가 명확하지 않다”는 결론을 내립니다. 담당자가 아무리 강조해도 “확실한 근거”로 받아들여지지 않는 거죠. 결국 실무자 입장에서는 도용임이 분명한데도 손발이 묶이는 상황이 반복됩니다.

이 지점에서 필요한 건 더 이상 ‘감’이 아닙니다. “왜 이 이미지를 도용으로 볼 수 있는지”를 보여줄 수 있는 수치화된 기준, 즉 Similarity Score입니다. 지난 글에서 살펴본 히트맵이 ‘어디가 같고 다른지’를 보여줬다면, 이번 글에서는 그와 함께 사용해야 할 또 다른 무기, “얼마나 같은지”를 수치로 증명하는 기준을 다룹니다.

Similarity Score란?

앞서 언급했듯이, 실무자가 신고를 준비할 때 가장 크게 부딪히는 벽은 “설명할 언어”의 부재입니다. 정품 이미지와 무단 사용 이미지를 나란히 놓고 비교하면 누가 봐도 같아 보이지만, 플랫폼 심사 단계에서는 주관적 표현만으로는 신고를 받아들이지 않습니다. 이때 필요한 게 Similarity Score(유사도 점수)입니다.

Similarity Score는 두 이미지를 픽셀 단위·패턴 단위로 분석한 뒤 0과 1 사이의 수치로 표현한 값입니다. 1에 가까울수록 두 이미지가 매우 유사하다는 뜻이고, 0에 가까울수록 유사도가 떨어진다는 의미가 됩니다.

이 수치가 중요한 이유는 실무자의 감각을 객관적인 언어로 치환해준다는 데 있습니다. 지금까지는 “거의 똑같다”, “비슷하다” 같은 모호한 표현에 의존했지만, 이제는 “Similarity Score 0.94”라는 구체적인 수치로 설명할 수 있습니다. 이렇게 되면 내부 보고에서 상사나 다른 부서와 논의할 때도 훨씬 명확해지고, 플랫폼에 신고할 때도 설득력이 크게 강화됩니다. 실제 업계에서도 AI 유사도 점수가 단순한 기술 지표를 넘어, 내부 보고나 법적 대응 과정에서도 설득력을 높이는 데이터 언어로 자리 잡아가고 있습니다.

다만 유사도 점수만으로 모든 걸 해결할 수는 없습니다. 점수는 “얼마나 같은가”를 보여주지만, 구체적으로 “어디가 같은지”를 설명해주지는 못합니다. 그래서 지난 글에서 다뤘던 히트맵과 결합할 때 비로소 강력한 증거가 됩니다. 유사도 점수는 정량적 기준을, 히트맵은 정성적 설명을 담당하면서 서로 보완적인 관계를 형성합니다.

즉, Similarity Score는 실무자가 더 이상 추상적인 표현으로 싸우지 않게 해 주는 객관적 잣대입니다. 더 이상 “감”에 의존하지 않고, 객관적인 숫자로 대화할 수 있게 만드는 새로운 기준인 거죠. 그리고 이 점수가 의미를 갖기 위해서는 시각적 증거인 히트맵과 결합되어야 플랫폼과 내부 모두 납득할 수 있는 증거 체계가 완성됩니다. 이 두 수치에 대해서는 이어서 더 자세히 설명하겠습니다.

Heatmap + Similarity Score: ‘어디’가 ‘얼마나’ 같은가를 보여주는 근거

Similarity Score와 Heatmap은 이미지 유사성을 판단할 때 서로 다른 언어를 사용합니다. Similarity Score는 “얼마나 같은가”라는 비율을 0에서 1 사이 숫자로 환산해 주고, Heatmap은 “어디가 같은가, 어디서 다른가”를 색상 분포로 표현합니다. 두 요소가 함께 있을 때, 실무자는 훨씬 강력한 증거 체계를 마련할 수 있습니다. 점수만 있으면 ‘높다/낮다’라는 정량적 설명은 가능하지만, 구체적으로 어떤 부분이 동일한지, 어디서 차이가 났는지를 설명하기 어렵습니다. 반대로 히트맵만으로는 시각적 차이를 보여줄 수는 있어도, 그 차이가 전체적으로 얼마나 의미 있는 수준인지를 수치로 뒷받침하기 어렵습니다.

앞서 설명한대로, Similarity Score는 이미지 전체의 일치도를 평균화한 지표입니다. 점수가 0.95라면 거의 동일하다고 평가할 수 있고, 0.75라면 의미 있는 차이가 있음을 보여줍니다. 단일 숫자로 요약되기 때문에 직관적이고 빠르게 이해할 수 있지만, 어떤 지점이 다른지까지 알려주지는 않습니다.

반면 Heatmap은 구체적인 차이의 위치를 드러냅니다. 유사한 부분은 푸른 계열로, 차이가 있는 부분은 노랑·주황·빨강으로 표시됩니다. 제품 병 모양, 라벨의 위치, 패키지의 질감처럼 세밀한 요소가 색상으로 드러나기 때문에, “차이가 존재한다”는 사실을 눈으로 확인할 수 있습니다. 다만 히트맵만으로는 그 차이가 전체 이미지에서 얼마나 중요한 비중을 차지하는지는 알기 어렵습니다.

이처럼 유사도 점수만 있으면 ‘높다/낮다’라는 정량적 설명은 가능하지만, 구체적으로 어떤 부분이 동일한지, 어디서 차이가 났는지를 설명하기 어렵습니다. 반대로 히트맵만으로는 시각적 차이를 보여줄 수는 있어도, 그 차이가 전체적으로 얼마나 의미 있는 수준인지를 수치로 뒷받침하기 어렵습니다.

따라서 두 결과를 함께 놓으면 해석이 훨씬 명확해집니다. 유사도 점수가 전체적 유사성을 수치로 정리해주고, 히트맵은 그 수치가 어디에서 비롯된 것인지 시각적으로 보여주는 구조입니다. 즉, Similarity Score는 전체적 일치도를 보여주는 요약 언어, Heatmap은 국소적 차이의 위치를 알려주는 해설 언어 역할을 하는 셈입니다.

실무 활용 예시: 내부 보고부터 플랫폼 신고까지

앞서 설명한 Similarity Score와 Heatmap을 이제 실제 상황별로 실무에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 현장에서 반복적으로 마주치는 난관은 “도용이 확실해 보이는데, 어떻게 증명할 것인가?”라는 질문입니다. 이 과정에서 Similarity Score와 Heatmap을 함께 제시하면 같은 이미지를 두고도 그동안 기각되던 신고가 훨씬 설득력을 얻게 됩니다.

첫째, 플랫폼 신고 단계입니다. 한 셀러가 정품 이미지를 배경만 바꿔 재사용했다고 가정해 보겠습니다. 히트맵에서는 제품 본체는 파란색으로 안정적으로 표시되고, 배경 영역만 붉게 나타납니다. 이때 유사도 점수가 0.92라면, “핵심 상품 요소는 동일하고 차이는 배경뿐”이라는 객관적인 수체 제시가 가능합니다. 플랫폼에 “Similarity Score 0.92, Heatmap 결과 배경에만 차이, 라벨·용기 동일”이라는 분석 자료를 제출하면, 단순히 “비슷하다”는 주관적 주장보다 훨씬 설득력이 높아집니다. 수치와 시각 근거가 결합된 자료는 플랫폼 신고 담당 심사자도 이해하기 쉬워, 불필요한 반려를 줄여줍니다.

둘째, 내부 보고 과정입니다. 브랜드 내부에서는 종종 “도용이 맞다/아니다”라는 논쟁이 벌어집니다. 하지만 유사도 점수와 히트맵을 근거로 데이터를 제시하면 해결이 가능합니다. 예를 들어 구성품 일부를 빼거나 합성한 이미지라면, 히트맵에서 해당 영역이 붉게 표시되고 유사도 점수가 0.70대로 떨어집니다. 이렇게 “상품 구성 자체가 다르다”는 수치화된 설명은 담당자 간의 주관적 판단 차이를 줄이고 빠르게 합의할 수 있습니다. 이는 의사결정 속도를 높여, 대응 지연으로 인한 브랜드 피해를 최소화하는 효과로 이어집니다.

셋째, 반복 위반 셀러 추적입니다. 동일한 판매자가 변형된 이미지를 여러 차례 등록하는 경우, 유사도 점수 범위를 기준으로 ‘같은 패턴 재사용’ 여부를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 점수가 0.92~0.95로 반복적으로 산출된다면, 이는 동일 원본을 지속적으로 활용하고 있다는 강력한 근거가 됩니다. 이 과정에서 히트맵은 각 변형이 어디서 발생했는지 추가 설명을 제공해, 셀러의 패턴을 기록하고 분석하는 데 활용할 수 있습니다.

이처럼 Similarity Score와 Heatmap은 단순히 ‘비슷하다/다르다’를 넘어서, 보고·신고·추적 전 단계에서 실무적 근거로 기능합니다. 덕분에 브랜드는 데이터에 기반해 의사결정을 내릴 수 있고, 대응 과정에서 불필요한 소모를 줄일 수 있습니다.

리트릭스의 Similarity Score 활용 기준 제안

Similarity Score는 단순한 수치가 아니라, 실무자가 의사결정을 내리는 기준선으로 활용될 때 의미가 있습니다. 업계에서도 보편적으로 0.9 이상이면 강력한 유사성으로 해석됩니다. 예를 들어 점수가 0.93~0.95라면, 배경이나 크기 같은 주변 요소가 달라졌더라도 핵심 상품 이미지가 동일하다는 근거로 활용하기 충분합니다.

다만 이 점수만으로 신고 성패가 결정되는 것은 아닙니다. Similarity Score는 “전체적으로 얼마나 비슷한가”를 보여주는 정량적 지표일 뿐, 그 자체가 신고 성공률을 보장하는 절대 기준은 아닙니다. 예를 들어 0.7대 점수라도 제품의 핵심 요소(로고, 라벨, 용기 등)에서 유사성이 확인된다면 신고가 성립할 수 있습니다. 반대로 점수가 높더라도(예: 0.9 이상) 차이가 생긴 부분이 브랜드 자산의 핵심이라면 단순히 높은 점수만으로 신고를 보장할 수는 없습니다.

일반적으로 0.7대는 구성품이 일부 삭제되거나 합성된 변형 도용에서 나타나는 패턴으로, 상품 동일성이 흔들리기 시작한 단계라고 볼 수 있습니다. 이 경우에는 반드시 히트맵을 함께 제시해 어떤 부분에서 변형이 발생했는지를 설명해야 설득력이 높아집니다. 0.6 이하에서는 외관상 유사해 보일 수는 있으나, 정량적 유사도가 부족하기 때문에 플랫폼이나 제3자가 납득할 가능성이 낮고, 실무적으로는 “보류”나 “추가 증거 확보” 단계로 분류하는 것이 효율적입니다.

따라서 중요한 것은 점수를 단순히 ‘신고 가능/불가능’으로 자르는 것이 아니라, 점수 + Heatmap + 맥락(상품 구성, 라벨 등)을 함께 고려하는 것입니다. 두 결과를 함께 해석할 때 신고 근거의 설득력이 높아지고, 실무자는 시간을 허비하지 않고 우선순위를 정할 수 있습니다.

리트릭스 AI 이미지 유사도 진단 서비스는 이러한 구간별 기준을 제시해, 실무자가 내부 보고와 플랫폼 신고 모두에서 데이터 기반의 근거를 제시할 수 있도록 돕습니다. 단순히 점수만 보여주는 것이 아니라, Score와 Heatmap을 결합해 “신고 가능한 수준”과 “추가 검토가 필요한 수준”을 명확히 구분할 수 있게 하는 것이죠. 이 기준이 정착되면, 기각되는 신고를 줄이고 내부 보고 과정에서도 “왜 이 건은 강하게 진행해야 하는지”를 수치와 시각적 근거로 설명할 수 있습니다.

결론: 수치와 시각화로 완성되는 브랜드 보호

이번 글에서 살펴본 것처럼, 단순히 “도용 같다”는 주관적 주장만으로는 신고가 성공적으로 받아들여지기 어렵습니다. 하지만 Similarity Score가 제시하는 정량적 기준과 Heatmap이 보여주는 시각적 근거를 함께 활용하면, 실무자는 더 이상 막연한 확신에 기대지 않아도 됩니다. 기각되던 신고는 설득력을 얻고, 내부 보고 과정에서는 신속한 합의가 가능해지며, 반복 위반 셀러를 추적하는 근거도 훨씬 명확해집니다.

결국 브랜드 보호의 성패는 ‘감각’에서 ‘데이터’로 전환할 수 있느냐에 달려 있습니다. 유사도 점수와 히트맵은 그 전환을 실무에 적용할 수 있는 가장 구체적인 도구입니다. 이제 중요한 것은 이 두 가지를 단발성 분석이 아니라 업무 루틴으로 정착시키는 것입니다. 그렇게 하면 브랜드는 무단 셀러의 교묘한 이미지 변형에 흔들리지 않고, 신뢰를 지켜낼 수 있는 체계를 갖추게 됩니다.

앞으로는 “비슷해 보인다”는 감각이 아니라, “Score 0.94, Heatmap 동일”이라는 데이터 기반의 설명이 브랜드의 가치를 지켜내는 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다. 이는 단순히 신고 성공률을 높이는 차원을 넘어, 브랜드가 시장과 플랫폼에서 목소리를 낼 수 있는 가장 설득력 있는 무기가 될 것입니다.