• 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.