• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.173-182
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• 2022

본 논문에서는 사기 거래를 사전에 예방하고 XAI 접근 방식을 사용하여 해석할 수 있는 기계학습 모델을 제안한다. 실험을 위해 국내 주요 온라인 C2C 재판매 거래 플랫폼인 중고나라에서 휴대폰 판매 게시물 1만2,258개에 대한 실제 데이터셋을 수집했다. 게시물 본문에 해당하는 텍스트를 Doc2vec을 이용해 특성을 추출했고 PCA를 통해 차원축소를 했으며, 이전 연구를 바탕으로 다양한 파생변수가 만들어졌다. 전처리 단계에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘플링과 언더샘플링을 결합한 복합샘플링 방법이 적용되었다. 이러한 특성을 기반으로 사기성 게시물을 탐지하는 기계학습 모델들이 학습되었다. 분석 결과 LightGBM이 다른 기계학습 모델에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. 그리고, SHAP을 이용한 분석 결과, 시세에 비해 터무니없게 가격이 쌀수록, 거래지역 표기가 없을수록, 가격이 높을수록, 안전거래를 하지 않을수록, 택배거래를 할수록, 가격 중 0의 비율이 많을수록 사기 게시글일 확률이 높았다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.61-68
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• 2023

글로벌 저성장 시대가 지속되고 있는 현 시점에, Customer to Customer(C2C) 시장이 점차 확대되고 있으며, 앞으로의 성장 가능성도 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 C2C시장 내, 태블릿PC 중고제품의 판매에서 가격에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해 일본 최대 C2C커뮤니티 마켓플레이스 플랫폼인 Mercari가 제공한 태블릿PC 중고거래 데이터를 분석하였다. 연구방법으로는 선형회귀 분석을 사용하였으며, 중고 거래가의 로그 변환을 종속변수로 하였고, 이에 영향을 주는 독립변수는 다중공선성 문제와 본페르니 수정을 통해 제품 상태, 제조사, ROM용량, RAM용량, 액세서리 포함 유무, 잠긴 상태를 선정하였다. 분석 결과, 제품상태 등급이 낮고 ROM과RAM용량이 클수록, Apple사의 태블릿PC 제품일 때, 액세서리가 있을 때, 중고 태블릿PC의 로그 가격이 높아지고, 태블릿PC가 잠겨있는 상태일 때는 그렇지 않을 때보다 로그 가격이 낮아진다는 것을 파악하였다. 로그 가격에 가장큰 영향력을 주는 변수는 RAM용량인 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 판매자와 구매자의 경계가 불투명한 C2C 시장에서 중고 태블릿PC의 적절한 수준의 가격을 제공해 판매자와 구매자 모두에게 도움을 줄 수 있다.