GUIDE.md — AWEB / USAID / 한미 선거 의혹 OSINT 조사 가이드

작성일: 2026-05-01

우리의 목적

이 프로젝트의 목적은 AWEB, USAID, 한국·미국 선거 관련 기관/인물/프로그램/자금/행사/문서 사이의 실제 연결관계와, A-WEB 또는 한국 선거기술/국제협력 사업이 관여한 해외 국가들에서 제기된 선거 신뢰성·부정선거 의혹을 OSINT 방식으로 조사하고, 그 연결이 선거 의혹과 어떤 관련이 있는지 증거 기반으로 검증하는 것이다.

단, 우리는 처음부터 “부정선거가 있었다” 또는 “없었다”를 결론으로 정하지 않는다. 모든 주장은 가설로 취급하고, 공개자료·공식문서·계약/보조금 기록·법원/감사 자료·보도/아카이브 자료를 통해 신뢰도를 평가한다.

최종 목표는 다음을 분리해서 정리하는 것이다.

1. 문서로 확인되는 사실
2. 합리적으로 의심할 수 있는 연결관계
3. 아직 검증되지 않은 주장
4. 반박되었거나 근거가 약한 주장
5. 실제 선거 절차·보안·이해충돌·외국 영향·조작 가능성과 관련된 쟁점

조사 대상

핵심 대상:

• AWEB / Association of World Election Bodies / 세계선거기관협의회
• USAID / U.S. Agency for International Development
• 한국 중앙선거관리위원회 및 관련 기관
• 미국 선거·민주주의·안보 관련 기관/프로그램
• 선거 기술 업체, NGO, 국제기구, 연구기관, 자금 집행기관
• 한미 선거 의혹에서 반복적으로 등장하는 인물·조직·행사·문서
• A-WEB이 관여했거나 한국 선거기술/장비가 투입됐다고 주장되는 해외 국가 사례: DR Congo/Congo, Iraq, Kyrgyzstan 등

조사 원칙

• 주장이 아니라 증거를 중심에 둔다.
• 원문, 1차 자료, 공식 데이터베이스를 우선한다.
• 스크린샷, 번역문, SNS 글, 유튜브 발언은 단서일 뿐이다.
• 모든 자료는 URL, 제목, 발행자, 날짜, 접근일, 아카이브 여부를 남긴다.
• 불리한 증거와 반박 자료도 함께 기록한다.
• “같은 행사에 있었다”를 “공모했다”로 확대하지 않는다.
• “보안 취약점”과 “실제 조작”을 구분한다.
• 통계적 이상징후는 질문을 만드는 도구이지, 단독으로 부정선거 증거가 아니다.

증거 등급

• confirmed — 1차 자료로 직접 확인됨
• likely — 복수의 신뢰 가능한 자료가 일관되게 지지함
• uncertain — 가능성은 있으나 검증이 부족함
• disputed — 신뢰 가능한 자료끼리 충돌함
• unsupported — 아직 신뢰할 만한 근거가 없음
• false — 강한 1차 자료에 의해 반박됨

그래프 지식베이스 운영 방식

조사 지식은 graph DB 방식으로 관리한다.

원본 데이터:

• graph/nodes.csv — 기관, 인물, 문서, 사건, 주장, 프로그램 등
• graph/edges.csv — 관계, 자금, MOU, 출석, 주장/증거 연결 등

쿼리/분석 DB:

• graph/graph.kuzu — CSV에서 생성되는 KuzuDB 로컬 그래프 DB

운영 원칙:

• CSV를 source of truth로 둔다.
• 의미 있는 변경 후에는 검증하고 KuzuDB를 재생성한다.
• 모든 edge에는 evidence_refs, source_reliability, support_strength, confidence, notes를 붙인다.
• 약한 단서는 MENTIONED_WITH, ALLEGED_BY, ATTENDED_EVENT로 표시한다.
• 강한 관계는 증거가 있을 때만 SIGNED_MOU_WITH, FUNDED, IMPLEMENTED_BY 같은 타입을 쓴다.

명령:

cd ~/rigged-election
. .venv/bin/activate
python graph/scripts/validate_graph.py
python graph/scripts/import_graph.py
python graph/scripts/query_graph.py

기본 작업 흐름

1. 주장 또는 조사 질문을 하나 정한다.
2. 관련 기관/인물/문서/사건을 식별한다.
3. 1차 자료를 먼저 찾는다.
4. 자료를 sources/에 정리한다.
5. 주장 단위로 claims/에 기록한다.
6. 기관/인물은 entities/에 업데이트한다.
7. 날짜가 있는 사건은 timeline/에 넣는다.
8. 관계는 graph/nodes.csv, graph/edges.csv에 반영한다.
9. KuzuDB로 import하고 쿼리한다.
10. outputs/에 중간 보고서 또는 시각화용 결과를 만든다.

핵심 질문

• AWEB과 USAID 사이에 문서상 어떤 협력, MOU, 자금, 프로그램, 행사가 있었는가?
• 그 연결은 한국 선거기관 또는 미국 선거기관과 어떻게 이어지는가?
• 연결이 단순 교류인지, 제도적 영향인지, 자금 흐름인지, 기술/운영 개입인지 구분할 수 있는가?
• 특정 의혹이 실제 문서로 뒷받침되는가, 아니면 해석/추측/확대인가?
• DR Congo/Congo, Iraq, Kyrgyzstan 등 A-WEB/한국 선거기술 관련 해외 사례에서 실제 관여 사실과 선거 신뢰성 논란은 각각 무엇인가?
• 각국 사례에서 A-WEB이 단순 교육/협력/기술지원 역할이었는지, 조달·운영·시스템 설계·벤더 연결까지 관여했는지 구분할 수 있는가?
• A-WEB이 스스로 부인하는 의혹에 대해 독립적인 1차/준1차 자료가 무엇을 지지하거나 반박하는가?
• 확인된 사실이 선거 절차상 위험, 이해충돌, 외국 영향, 또는 실제 조작 가능성 중 어디에 해당하는가?

우리가 피해야 할 실수

• 결론을 먼저 정하고 자료를 끼워 맞추기
• 검색 결과 스니펫만 보고 확정하기
• 한 자료를 여러 매체가 반복 인용한 것을 “복수 증거”로 착각하기
• MOU/교육/행사 참석을 곧바로 선거 개입으로 해석하기
• 통계 이상치를 곧바로 조작 증거로 말하기
• 출처 없는 주장과 1차 문서를 같은 무게로 취급하기

산출물

최종적으로 만들 산출물:

• AWEB / USAID / 관련 기관·인물 entity map
• 한미 선거 의혹 claim registry
• 공식문서 기반 timeline
• 자금/프로그램/행사/인물 관계 graph
• 신뢰도별 evidence matrix
• 시각화 가능한 graph export
• 중간 보고서: 확인된 사실 / 의심 지점 / 미검증 주장 / 반박된 주장

현재 우선순위

1. AWEB 공식 자료와 아카이브 수집
2. USAID 선거·민주주의 지원 프로그램 자료 수집
3. AWEB–USAID MOU 또는 협력 관계의 원문 확인
4. 한국 중앙선관위와 AWEB의 법적/재정적 관계 확인
5. A-WEB 해외 관여 국가별 선거 신뢰성/부정선거 의혹 비교 분석
6. 주요 의혹을 claim 파일로 분해
7. graph DB에 관계와 증거를 누적

OSINT Methodology for AWEB / USAID / Korea-US Election Claims

Date created: 2026-05-01

1. Investigation principles

• Start from claims, not conclusions.
• Separate fact, interpretation, suspicion, and proof.
• Prefer primary sources: official registries, budgets, grants, contracts, court records, audit reports, archived pages, legal filings.
• Preserve source context: URL, title, publisher, date, access date, archive link, screenshot/hash when useful.
• Never rely on one screenshot, one viral post, or one translated excerpt without checking the original.
• Track contradictions explicitly; do not hide inconvenient evidence.

2. Claim workflow

For each claim, create claims/<short-name>.md:

# Claim: <one sentence>

Status: unsupported | uncertain | disputed | likely | confirmed | false
Last updated: YYYY-MM-DD

## Claim wording

## Why it matters

## Source trail
- Primary:
- Secondary:
- Social/media:

## Evidence table
| Item | Source | Date | Supports? | Reliability | Notes |

## Analysis

## Open questions

## Next steps

3. Source reliability scoring

Use a 1-5 scale for both source reliability and claim support.

Source reliability

1. anonymous / unverifiable / no source trail
2. partisan commentary or repost with weak sourcing
3. named media/report but secondary or incomplete sourcing
4. official or expert source with limitations
5. primary record: legal document, official database, original budget/grant/contract, archived original page

Claim support

1. irrelevant or contradicts claim
2. weak circumstantial association
3. partial support, needs corroboration
4. strong support but not complete proof
5. direct proof of the exact claim

4. Entity mapping

Track entities in entities/:

• Legal name / aliases / Korean-English names
• Jurisdiction and registration identifiers
• Leadership and board history
• Funding sources
• Grants/contracts/procurement records
• Partnerships/MOUs/events/trainings
• Related domains, emails, social accounts
• Source links and archive links

For relationship analysis, classify links:

• documented: directly shown in primary source
• reported: credible secondary source
• claimed: stated by a party but not independently verified
• inferred: analyst inference, needs caution
• rejected: checked and not supported

5. Election-specific analysis guardrails

Election claims often mix real procedural facts with unsupported leaps. Keep these categories separate:

• administrative irregularity
• security vulnerability
• foreign influence / soft-power channel
• conflict of interest
• illegal act
• vote manipulation / outcome-changing fraud

A finding in one category does not automatically prove another.

6. Useful OSINT techniques for this project

Public records and official documents

• USAID: grants, contract awards, country strategy documents, congressional budget justifications, audit/inspector general records.
• US spending data: USAspending.gov, SAM.gov, Federal Register.
• Korea: National Election Commission materials, National Assembly records, audit reports, court decisions, government procurement portals.
• AWEB: official site, annual reports, member lists, event records, archived pages.

Web and archive analysis

• Wayback Machine for changed/deleted pages.
• Compare page versions over time.
• Archive important pages before relying on them.
• Capture original language and translations separately.

Network/entity analysis

• Build a graph of organizations, people, events, grants, vendors, and dates.
• Look for documented shared nodes, not just thematic similarity.
• Distinguish “same event attendance” from operational coordination.

Document analysis

• Extract dates, names, signatures, footnotes, grant IDs, contract IDs, and attachments.
• Check metadata only as a lead, not as proof.
• Compare PDFs against HTML announcements and archived copies.

Media/social verification

• Trace viral claims back to first appearance.
• Identify whether later articles cite each other circularly.
• Separate original evidence from commentary.

Statistical/election data analysis

• Use official precinct-level or county-level data when available.
• Pre-register the statistical question before looking for anomalies.
• Anomaly ≠ fraud; anomalies generate questions for procedural/documentary follow-up.

7. Starter source list

• Bellingcat Online Investigation Toolkit — categories include maps/satellites, geolocation, image/video verification, social media, websites, companies/finance.
• Bellingcat Guides & Handbooks — points to Verification Handbook, GIJN resources, Berkeley Protocol, OSINT at Home.
• CISA Election Disinformation Toolkit — useful for understanding election misinformation dynamics and trusted-source principles.
• Berkeley Protocol on Digital Open Source Investigations — evidence handling and standards for open-source investigations.

8. Initial research plan

1. Build entity profiles: AWEB, USAID, Korean NEC, relevant US election/security agencies, known NGOs/vendors.
2. Collect primary-source documents only for the first pass.
3. Create a neutral timeline of AWEB-USAID-Korea-US election-related events.
4. Convert major allegations into claim files.
5. Rate each claim and identify missing primary records.
6. Produce an interim memo: confirmed links vs unsupported leaps.