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레시피 연결망에서 요리 난이도 및 유사성 분석 (Analyzing the Difficulty and Similarity of Cooking in the Recipe Network)

  • 김수도;이윤정;윤성민;조환규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.160-168
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    • 2016
  • 인터넷을 통해 공개되고 있는 요리 레시피에 대한 분류 및 평가는 작성자의 문화적 배경, 요리능력, 요리 경험, 선호도 등 주관적 기준에 따라 제시되고 있다. 이 연구에서는 요리 난이도를 측정하기 위한 척도로서 정보 엔트로피 개념을 통해 객관화한다. 또한 요리의 공통 엔트로피를 계산하여 레시피 사이의 유사성을 측정하고, 레시피를 개체로 하는 유사도 기반의 사회연결망을 생성한다. 요리난이도를 측정한 결과, 동태해물찜(한식), 베지테리안 라자냐(이탈리아) 등은 요리난이도 측면에서 가장 어려운 요리로, 초고추장(한식)과 두부스테이크(이탈리아)는 가장 쉬운 요리로 나타났고, 레시피 연결망의 거리공간을 통해 한식과 아시아 요리는 유사성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 활용적 측면에서 특정 요리와 유사한 요리는 무엇인지, 요리를 대체할 수 있는 유사한 요리 그룹은 어떤 것이 있는지, 요리용이성 관점에서 식단을 준비할 때 가장 합리적인 계획은 무엇인지를 보여주었다.

명사후문자열을 이용한 미등록어 인식 (Korean Unknown-noun Recognition using Strings Following Nouns in Words)

  • 박기탁;서영훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.576-584
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    • 2017
  • 사전에 등록되지 않은 미등록어는 형태소분석에서 뿐만 아니라 자연언어처리의 모든 분야에서 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 명사후문자열을 이용하여 미등록어를 인식하는 방법을 제안한다. 명사후문자열이란 명사를 포함하고 있는 어절에서 명사 뒤에 나오는 문자열을 의미하며, 조사, 접미사+조사, 동사화접미사+어미 등이 이에 속한다. 문서에 출현한 미등록어 포함 어절들을 모아 정렬한 다음, 동일한 앞부분을 가지는 어절이 두 개 이상일 경우에 한하여 미등록어 인식을 시도한다. 이 어절들에서 동일한 앞부분을 미등록 명사로, 그 다음 음절부터 끝 음절까지를 명사후문자열로 추정한다. 그리고 세종말뭉치에서 추출한 명사후문자열 정보를 이용하여 미등록 명사를 결정한다. 포털사이트 기사를 이용하여 실험한 결과, 2가지 형태 이상으로 출현한 미등록어에 대해 정확률 99.64%, 재현율 99.46%의 높은 인식 성능을 보였다.

재건축 아파트 단지 내 작은 도서관 건립 방안에 관한 연구 - 서울시 J아파트 단지를 중심으로 - (A Study on Building a Small-Size Public Library in the Area of the Reconstruction of Old Apartment Complex: A Case Study of J Apartment Complex in Seoul)

  • 김영석
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.429-448
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    • 2008
  • 우리나라에 공공도서관이 많이 없다. 그 이유는 국민들의 공공도서관에 대한 중요성 및 필요성에 대한 인식 부족과 중앙 및 지방정부의 도서관건립에 대한 인색한 투자와 함께 효과적인 공공도서관 건립정책이 없었기 때문이다. 이제 선진국과 같은 작은 도서관 건립 및 운영 정책을 펴야 한다. 지역 재개발 및 아파트 재건축 추진은 이들 지역에 작은 규모의 마을도서관을 건립할 수 있는 좋은 기회이다. 서울에 있는 J아파트는 재건축을 추진하고 있는데, 이 시점에서 새로운 위치로 옮겨가는 동사무소와 우체국을 하나의 건물로 신축하고, 이 건물 내에 공공도서관을 설치할 수 있을 것이다. 도서관을 이들 시설들과 함께 1층에 배치한다면 시너지 효과를 발생시켜 세 기관 모두에게 도움이 될 것이다. 이처럼 재개발 및 재건축 지역에 공공기관 혹은 상엽시설과 함께 복합건물 형태로 작은 도서관을 건립하는 것은 우리나라 공공도서관의 부족 문제를 해결 할 수 있는 좋은 방법이다.

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한국어 기능범주의 정보처리 (The Structure and Processing of the Korean functional category)

  • 황유미;문영선;박혜성;남기춘
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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    • pp.273-278
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    • 2000
  • 본 연구는 한국어 기능 범주(functional category)의 처리를 살펴보기 위하여 실문법증 환자를 대상으로 실시되었다. 일반적으로 수형도에서 기능 범주는 보문소구(Complementizer Phrase), 시제구(Tenxe Phrase), 일치소구(Agreement Phrase)의 순으로 구성되어 있다. 본 실험은 Grodzinsky(1997)의 수형도 가지치기 가설과 실문법증의 엄밀성 척도를 바탕으로 한국어 기능 범주의 처리에 있어서도 두 가지 가설의 적용이 타당한지 여부를 검증하기 위해 실시되었다. 실험 1은 일치소(Agr)의 처리를 살펴보기 위하여 실시되었는데, 국어의 존칭 선어말 어미를 중심으로 살펴보았다. 국어의 존칭선어말 어미는 크게 '-시-'삽입에 의한 존칭과 다른 어휘로 대체하는 보충법에 의한 존칭으로 구분된다. '-시-'삽입에 의한 존칭은 AgrP의 범주로 보충법에 의한 존칭은 동사구(Verb Phrase)의 범주로 설정하여 문법에 어려움을 보이는 실문법증의 경우 어휘부에 혹하는 보충법에 의한 존칭을 문법범주에 속하는 '-시-'삽입의 존칭보다 더 잘 할 것으로 가정하였다. 실험 2는 AgrP의 범주인 '-시-'선택의 장애가 TPqja주인 시제 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정아래 설계되었다. 수형도 상에서 '-시-'는 일치소(Agr)로서 시제(TP)의 아래에 위치하므로 실험 3은 '-시-'삽입 존칭과 시제에서 어려움이 보문소(CP)의 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정하에서 실시되었다. 실험 1의 결과 '-시-'삽입에 의한 존칭을 처리하는데 보충법에 의한 존칭보다 어려움을 보였다. 실험 2의 결과 '-시-'삽입 존칭에 어려움을 보인 환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.

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사전 뜻풀이를 이용한 용언 의미 군집화 (Semantic Clustering of Predicates using Word Definition in Dictionary)

  • 배영준;최호섭;송유화;옥철영
    • 인지과학
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    • 제22권3호
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    • pp.271-298
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    • 2011
  • 한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.

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Application of DNA microarry : Comparative functional genomic approach

  • 추인선
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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    • pp.109-114
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    • 2006
  • 최근 Human 지놈 프로젝트를 포함한 다양한 종의 지놈 프로젝트가 수행되고 수많은 지놈정보가 생산되고 있으며 이를 해석하고 서로 연관성를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 즉 최신 생명공학과 관련된 연구방향이 DNA의 구조적 해석에서 기능 해석과 유전자들의 상호연관성을 규명하는 방향으로 변화하고 있으며 이를 위한 강력한 도구로서 DNA microarray (DNA chip)는 방대한 양의 지놈 정보를 이용하여 단시간에 대량으로 고속처리하여 효율적으로 유전자 기능을 분석할 수 있는 주목받고 있는 방법이다. DNA microarray 실험과 분석에 있어 데이터분석, 재현성, 종간의 비교, 확인실험 및 비용 등의 문제가 있지만 유전자발현양상 데이터로부터 정확한 환자의 예후를 예측할 수 있는 비교적 적은 유전자 그룹의 진단마커를 찾거나, 하나의 유전자가 아니라 mouse 전체 지놈의 유전자발현 패턴을 인간의 암을 위시한 각종 질병 연구를 위한 발현 신호나 변화 등을 발견하여 신약개발 등에 활용하고자 하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 서로 다른 종간에 비슷한 phenotype의 유전자발현도 진화적으로 보존되었다는 전제 하에서 지놈 sequence의 비교연구가 가능하고 DNA microarray 발현 데이터에 근거하여 독립적으로 각 종간의 유전자발현패턴을 비교함으로써 난치병 등을 새롭게 분류할 수 있다. 즉, 암세포 등에서 유전자발현 양상은 유전학적, 환경적 alteration들이 잘 반영되어 있다고 간주하고, 이러한 양상을 바탕으로 인간의 암을 위시한 다양한 질병 연구를 위한 최적의 mouse 모델을 찾을 수 있고, 이는 결국 새로운 치료 방법 개발이나 맞춤의학 실현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 pathway 타겟으로 하는 치료를 위해서는 Human-mouse 비교를 통한 발현 신호를 찾는 것이 진단에서는 매우 유용한 방법이다. 이를 위한 고성능의 분석방법이나 시스템의 개발이 중요하게 된다.. 관류의 정도와 조영증강정도를 중심으로 관류 MR 영상소견과 조직학적 소견을 관련지어 분석하였다. 결과: 조영증강 T1강조MR영상에서 환상조영증강을 보이는 다형성 교보세포종 2예에서는 변연부 외륜이 고관류를, 중심부의 괴사부위는 저관류로 나타났다. 저등급 교종은 경계가 불분명한 저관류부위로 보였다. 뇌농양 2예는 변연부 외륜이 경도의 고관류를, 중심부는 저관류로 나타났다. 뇌수막종은 미만성의 균일한 중등도 혹은 고도의 고관류로 보였으며, 임파종과 배아종은 경계가 명확한 저관류부위로 나타났다. 신경세포종은 종괴\ulcorner 일부에 중등도 혹은 고도의 고관류부위가 관찰되었고, 전이암은 다수병변중 일부에서 중등도의 고관류를 보였다. 방사선괴사는 저관류부위내에 국소적 고관류부위를 보였다. 결론: 관류 MR영상은 뇌종양의 관류상태를 비교적 잘 반영하며, 조직학적 특성을 예측하는데에 도움을 주 수 있을 것으로 기대된다. 뇌종야에서의 관류MR영상의 분명한 역할을 규명하기 위해서는 앞으로 더 많은 임상적 연구가 필요할 것으로 생각된다.조증 환자의 자극성 전타액내 lactobacilli양은 peroxidase system을 함유한 세치제를 사용한 군에서 대조군에 비해 상대적으로 낮게 나타났으나(p = 0.067) 통계학적 유의성은 없었다.같은 예에서 찾아 볼 수 있다. 첫째, 발음상으로 동사의 변화형에서 "porte[$p{\jmath}rte$](들다: 현재형), porte[$p{\jmath}rte$](과거분사형), porta[$p{\jmath}rte$](단순과거형)"등이 대립되며, 이휘 "Porto[$p{\jmath}rte$](포르토)"와도 대립된다. 둘째, 어휘적 대립 "le haut[$l{\partial}o$](위)/l'eau[lo](물)"와 형태론적 대립 "le[$l{\partial}$](정관사, 남성단수)/l

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인공지능 교육 기반 초등학교 수업 사례 분석 (Case Study of Elementary School Classes based on Artificial Intelligence Education)

  • 이승민
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.733-740
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

한국어 자연어생성에 적합한 사전훈련 언어모델 특성 연구 (A Study of Pre-trained Language Models for Korean Language Generation)

  • 송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.309-328
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    • 2022
  • 본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

인공지능 교육 기반 초등학교 수업 사례 분석 (Case Analysis of Elementary School Classes based on Artificial Intelligence Education)

  • 이승민
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.377-383
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로서 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로서의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

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토픽 모델링과 머신 러닝 방법을 이용한 온라인 C2C 중고거래 시장에서의 사기 탐지 연구 (A Study on the Fraud Detection in an Online Second-hand Market by Using Topic Modeling and Machine Learning)

  • 이동우;민진영
    • 경영정보학연구
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    • 제23권4호
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    • pp.45-67
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    • 2021
  • 온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.