소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 해외 직구 이용이 급증함.
□ 사기 피해 사례가 늘어나 실시간 검증 시스템의 필요성이 대두됨.
□ 기존 검증 방법이 경험이나 커뮤니티 의존으로 신뢰성과 대응 속도가 부족함.

목표 및 내용

□ 사기 패턴 7가지를 정의해 검증 알고리즘을 설계함.
□ 어색 번역 한국어 리뷰를 분류하기 위해 BERT 계열 모델 5종을 비교·학습함.
□ 사용자에게 사기 위험도를 수치화하여 웹 화면에 제공함.

• 수행결과

□ 7가지 사기 패턴별 위험도를 Weighting by Ranking 알고리즘으로 산출함.
□ KoelectraBase 모델로 리뷰 분류 성능 90%를 달성함.
□ React 기반 웹 어플리케이션에 사기 예측 결과 입력·표시 기능을 구현함.