이미지 조작: 허용되는 범위와 그렇지 않은 것, 그리고 이에 대한 책임은 누구인가?

이미지는 연구자들이 결과를 설명하고 근거 있는 과학적 주장을 하기 위해 사용하는 데이터입니다. 좋은 품질의 이미지는 논문 승인 가능성을 높입니다. 따라서 이미지는 출판 요구 사항에 따라 원본 그대로 제출되어야 하지만 동시에 충분한 메세지를 구현하고 있는 형태로 제출되어야 합니다.

연구자들은 종종 사소한 조정을 통해 독자들이 쉽게 해석할 수 있는 대표 이미지를 얻으려 합니다. 이러한 간단한 조정은 표준적인 방법이지만 조금 까다로울 수 있습니다. 이미지를 독자의 시선을 사로잡을 만큼 매력적으로 만들기 위해 연구자들이 부적절한 변경 사항을 만들 수도 있습니다. 부적절한 이미지 조작은 과학 출판의 무결성을 해치는 심각한 문제입니다.

 부적절한 이미지 조작을 유발하는 요인은 무엇일까요?

이미지를 부적절하게 수정하는 행위는 의도성이 있을 수도 아닐 수도 있습니다. 연구자들이 이런 행위에 이르는 데에는 다음과 같은 몇 가지 이유가 있습니다:

• 좋은 이미지 획득의 중요성을 인지하지 못할 수 있습니다. 성공적인 실험을 수행하는 것으로 인한 자신감과 설렘이 고품질 이미지의 가치를 간과하게 할 수 있습니다.
• 출판에 실을 만한 이미지를 얻는 방법이나 경험이 부족할 수 있습니다.

• 인내심이 부족할 수 있습니다. 예를 들어 현미경 앞에서 오랜 시간을 앉아 있으면 지루함을 느낄 수 있고 그로 인해 이미지를 챙기는 걸 깜박할 수 있습니다.
• 더 나은 사진을 얻기 위한 재 실험이 꺼려질 수 있습니다. 이런 경우는 주로 자료의 타당성에 대해 연구자들이 확신을 가질 때 발생할 수 있습니다. 실험이 완벽했고 정직하게 수행되었다고 확신하는 연구자들은 발췌할 이미지에 약간의 수정을 하는 게 윤리적으로 문제가 없다고 생각할 수 있습니다.

 어떤 유형의 이미지가 수정/변경이 허용될까요?

 안전하게 선택할 수 있는 몇 가지 수정방법은 다음과 같습니다:

• 단순 확대
• 이미지 자르기
• 밝기 및 대비 기능의 일부 사용: 단, 이미지의 일부 영역에 부분적 밝기 조절이 아닌 전체 이미지에 동일하게 적용될 경우
• 이미지의 특정 부분에 화살표/테두리 박스를 사용하여 독자의 주의를 유도하는 경우
• 픽셀 왜곡을 일으키지 않는 선에서의 이미지 크기 조정

어떤 유형의 이미지 수정/변경은 허용되지 않을까요?

결과 해석에 영향을 미치지 않는 정도의 사소한 수정이라 생각될 지라도, 경우에 따라서는 허용되지 않을 수  있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

• 선명 효과와 채도 효과를 과도하게 사용
• 흑백 이미지를 컬러 형태(RGB)로 변경
• 이미지의 일부를 다른 이미지 패널에 맞추기 위해 재사용하거나 개체 복사하는 경우
• 동일한 실험의 중복된 이미지에서 얻은 두 가지 다른 이미지를 이어 붙이고 이에 대한 언급을 하지 않는 경우: 예를 들어, 대비를 낮춘(네거티브 효과) 특정 겔(gel) 사진 한 컷을 다른 주요 겔 사진과 이어 붙이는 경우
• 형광 표시된 샘플의 이미지에서 배경 형광을 제거하고 이를 언급하지 않는 경우

이미지를 조작하여 당초 관측되지 않은 데이터나 정보를 제시하는 것은 심각한 과학적 부정 행위로 간주되며, 연구자 및 연구 기관에 대한 처벌 조치를 불러올 수 있습니다. 과학 편집자 협의회의 지침에 따르면 "이미지의 특정 기능을 향상시키거나, 가리거나, 이동하거나, 제거하거나 도입되서는 안 된다"고 명시되어 있습니다.

가짜 이미지 데이터를 생성하는 행위는 발달 생물학, 분자 생물학, 세포 생물학 및 생물 의학과 같은 분야에서 더 흔할 수 있습니다. 비윤리적으로 이미지를 수정한 예는 다음과 같습니다:

• 포토샵 도구를 사용하여 샘플에서 원래는 존재하지 않았던 원(in situ) 신호를 만들어 내거나 약한 신호를 강화하는 행위
• 실제 실험한 DNA 샘플이 아닌 포지티브 효과를 준 이미지로 거짓 증거를 만들거나 원래 없던 DNA 밴드를 추가하는 행위
• 단일 이미지(샘플 속 세포)를 사용하여 다양한 실험 결과물로 활용하는 행위. 예를 들어 하나의 이미지를 사용하여 여러 이미지를 만들어 거짓 단백질 공존 신호를 보여주는 것처럼 조작하는 행위
• 서로 다른 현미경 필드에서 얻은 세포 사진을 단일 이미지에 넣는 행위
• 블롯(blot)에서 신호/밴드를 조작하는 행위

부적절한 이미지 조작을 피하는 방법은 무엇일까요?

연구자라면 연구 작업의 다양한 단계에서 조심을 기울이면 부정행위를 일으킬 수 있는 이미지 조작을 예방할 수 있습니다.

이미지 촬영 전

• 현미경이나 다른 기기, 이미지 캡쳐를 위한 소프트웨어 설정 기능을 충분히 이해하십시오. 이미지를 촬영하기 전에 최적의 대조 및 밝기 설정 상태를 찾아보세요.
• 배경 노이즈를 최소화하여 깨끗한 샘플을 준비하고 최상의 해상도와 선명도를 자연스럽게 높여나갈 수 있게 하는 가장 좋은 방법을 찾아보세요.
• 역순으로 계획을 짜 보세요. 이미지를 시각화하고 실험의 각 단계를 계획하세요. 이 방법은 겔 뿐만이 아닌 웨스턴 블롯 이미지에 대해 매우 효과적일 수 있습니다.

이미지 촬영 후

• 항상 원본 이미지는 보존해야 합니다. 모든 수정이나 보정은 사본 이미지에서 작업하세요.
• 이미지를 비교해야 하는 경우 동일한 설정 조건에서 이미지를 촬영하세요.
• 이미지 확대 및 해상도하는 방법을 익혀보세요.
• JPEG와 같이 이미지 압축 속성을 가진 알고리즘은 피하고, 대신 모든 이미지를 TIFF파일로 저장하세요.
• 개재 할 대상 저널에서 안내하는 이미지 사용 지침을 준수하세요.
• 그림 설명에 이미지가 전혀 조정되지 않았는지 또는 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 수정되었는지, 수정되었다면 어떤 기능을 사용하였는지 명시적으로 언급하세요.

이미지 조작의 윤리와 진실성: 책임 소재는?

연구자들 간의 소통에서 만연한 조작 이미지 사용의 폐혜를 막기 위해 모든 이해관계자들의 적극적인 노력이 필요합니다.

• 저자: 저자들은 정확한 데이터를 가지고 과학 공동체와 공유하고 세계적 과학 분야의 발전을 이끄는 책임이 있습니다. 실제 관측되지 않은 것을 보고한다는 것은 부도덕한 행위로 여겨집니다. 다른 많은 연구자들이 해당 저자들의 데이터를 사용하여 새로운 가설을 도출하고 새로운 조사를 시작할 수 있기 때문입니다. 따라서 저자들은 과학의 신뢰성을 유지하기 위해 최대한의 정직함으로 행동해야 합니다.

• 피어 리뷰어: 피어 리뷰어들은 신중하게 원고를 검토하여 이미지 조작에 대한 일말의 의심이라도 드는 부분이 있다면 즉시 저널 편집자에게 알려야 합니다.

• 저널 편집자: 저널 편집자들은 저널 웹사이트를 통해 이미지 조정에 대한 명확한 지침을 제공하는 “저자 지침” 부분을 상세히 안내해야 합니다. 신뢰성이 있는 연구물을 널리 알리는 책임은 편집자들에게도 있으며, 조작 이미지를 게시하면 저널 역시 과학적 불법 행위로 비난받을 수 있습니다. 따라서 저널 편집자들은 이미지 조작 부정 행위를 정직하고 세심하게 평가해야 합니다. 게재 전 연구물에 사용된 이미지에 대한 검증은 해당 저널 지침에 따라 수행되어야 하며 연구 무결성 위원회(저널이 해당 기구를 갖추고 있다면)의 의견을 따라야 합니다. 출판 윤리 위원회(The Committee on Publication Ethics, COPE)는 편집자들이 이미 투고된 원고¹혹은 게재된 논문에서 데이터 위조에 대한 의심이나 우려사항을 어떻게 다루어야 하는지에 대한 지침을 제공합니다.^2,3출판 윤리 위원회는 또한 연구물 철회에 대한 지침도 제공합니다.⁴최근 여덟 개 주요 저널은 위조된 이미지를 식별하기 위한 3단계 시스템 지침을 공표했습니다.⁵출판사들은 포렌식 기술⁶ 을 사용하기 시작했습니다. 이 기술을 활용해 이미지에 사용된 부정 조작행위인 잘못된 보정, 복제, 기타 일반적인 속임수적 이미지 왜곡을 걸러내고 있습니다.

• 연구기관: 연구자의 부정 행위는 해당 저자가 소속된 대학이나 연구기관의 평판을 훼손시킬 수 있습니다. 따라서 기관은 대학원생 및 관련 직원들에게 연구와 출판 윤리에 대한 적절한 교육을 제공하여 연구자들의 부정 행위를 예방할 수 있도록 조치해야 합니다. 또한 이미지와 관련된 부정 행위를 적극적으로 조사하고 결과에 대한 적절한 조치를 취하여 향후 유사한 행위가 발생하는 것을 방지해야 합니다.

• 독자: 혹여 편집진이나 피어 리뷰어들이 놓친 의심스러운 이미지가 있다면 이를 발견할 수 있는 사람은 독자들입니다. 독자들은 의심스러운 이미지를 발견하면 이를 신고할 수 있습니다. 온라인 플랫폼인 Pubpeer와 같은 곳을 활용하여 게시된 논문을 살펴보고 피드백이나 우려사항을 전할 수 있습니다.

• 연구 신뢰성 검증 전문가: 이미지 조작 사례가 증가함에 따라 데이터의 신뢰성을 검증하는 전문직⁷등 새로운 역할들이 인기를 얻고 있습니다. 이들은 연구 데이터를 비판적으로 분석하여 문제가 있는 연구를 식별합니다. 최근 출판 분야에서 연구의 윤리성을 강조해온 공헌으로 2021년 존 매독 상을 수상한 엘리자베스 비크(Elisabeth Bik)는⁸잘 알려진 인물 중 한 명입니다. 비크의 작업은 5,000편 이상의 과학 논문에서 데이터 및 이미지 조작을 검증해왔습니다. 비크는 논문의 철회/교정 작업과 더불어 연구 윤리에 대한 토론을 촉발시켰습니다. ‘이미지 데이터 무결성(Image Data Integrity)’와 같은 컨설팅 서비스 기관들은 가짜 이미지를 식별하기 위해 저널과 긴밀한 협력을 하고 있습니다. 이에 따라 전문가들 간의 협업 네트워크가 형성되어⁹데이터 부정의 의도를 우회하는 최선의 방법을 편성하고 지침을 마련하고 있습니다.

부적절한 이미지 조작은 학계 공동체가 직면한 주요하고 만연한 윤리적 문제입니다. 따라서 모든 이해관계자들의 집단적 노력과 다각적인 조치가 이러한 문제를 효과적으로 대응하는 필수적 요소입니다.

References

1. Committee on Publication Ethics: COPE. Fabricated data in a submitted manuscript. COPE: Committee on Publication Ethics https://publicationethics.org/resources/flowcharts/fabricated-data-in-submitted-manuscript.
2. Committee on Publication Ethics: COPE. Fabricated data in a published article. COPE: Committee on Publication Ethics https://publicationethics.org/resources/flowcharts/fabricated-data-published-article.
3. Committee on Publication Ethics: COPE. Image manipulation in a published article. COPE: Committee on Publication Ethics https://publicationethics.org/resources/flowcharts/image-manipulation-published-article.
4. Committee on Publication Ethics: COPE. Retraction guidelines. COPE: Committee on Publication Ethics https://publicationethics.org/retraction-guidelines.
5. Holly Else. Publishers unite to tackle doctored images in research papers. Nature https://www.nature.com/articles/d41586-021-02610-7 (2021).
6. Thorsten S. Beck. HEADT Centre - How to Detect Image Manipulations? Part 3. The Headt Centre https://headt.eu/How-to-Detect-Image-Manipulations-Part-3/ (2017).
7. Richard Van Noorden. The image detective who roots out manuscript flaws | Nature. Nature https://www.nature.com/articles/nature.2015.17749 (2015).
8. Sense about Science. John Maddox Prize 2021 Winners – Sense about Science. https://senseaboutscience.org/activities/john-maddox-prize-2021-winners-announcement/.
9. Rossum, J. van et al. STM Recommendations for handling image integrity issues. (2021).

Additional reading

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2. Office of Research Integrity https://ori.hhs.gov/education/products/RIandImages/guidelines/list.html
3. CSE’s White Paper on Promoting Integrity in Scientific Journal Publications https://www.councilscienceeditors.org/wp-content/uploads/CSE-White-Paper_Feb2022_webPDF.pdf
4. Miura K, Nørrelykke SF. Reproducible image handling and analysis. EMBO J. 2021 Feb 1;40(3):e105889. doi: 10.15252/embj.2020105889. Epub 2021 Jan 22. PMID: 33480052; PMCID: PMC7849301. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33480052/
5. ORI "Forensic Images Samples" for the quick examination of scientific images https://ori.hhs.gov/samples
6. Bik EM, Casadevall A, Fang FC. The Prevalence of Inappropriate Image Duplication in Biomedical Research Publications. mBio. 2016 Jun 7;7(3):e00809-16. doi: 10.1128/mBio.00809-16. PMID: 27273827; PMCID: PMC4941872.
7. The art of detecting data and image manipulation. Elsevier Connect. Anthony Newman, November 2013. https://www.elsevier.com/connect/editors-update/the-art-of-detecting-data-and-image-manipulation
8. Shen H. Meet this super-spotter of duplicated images in science papers. Nature. 2020 May;581(7807):132-136. doi: 10.1038/d41586-020-01363-z. PMID: 32405024.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32405024/