본 논문은 생성 모델의 발전에 따라 진위 구분이 어려워진 AI 생성 이미지의 문제를 해결하기 위해, 효율적이고 설명 가능한 이미지 포렌식 방법을 제시한다. 특히, REVEAL-Bench라는 새로운 멀티모달 벤치마크를 도입하여, 여러 전문가 모델로부터 도출된 증거를 기반으로 단계별 추론 과정을 기록한다. 이를 기반으로, REVEAL이라는 전문가 기반 강화 학습을 통합한 포렌식 프레임워크를 제안한다. REVEAL은 탐지 정확도, 설명 충실도, 논리적 일관성을 공동으로 최적화하여, 세밀하고 해석 가능하며 검증 가능한 추론 체인을 생성한다. 실험 결과, REVEAL은 탐지 정확도, 설명 충실도, 그리고 모델 간 일반화 성능을 크게 향상시키며, 설명 가능한 이미지 포렌식 분야에서 새로운 기준을 제시한다.
