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영어

In this study, we propose a “Cloud-Based Intelligent Risk Alert System for Analyzing Deceptive and Exaggerated Advertisements,” designed to promote safe, contactless consumption activities in the era of social distancing. By inputting the URL (or content) of online advertising content (text, images, videos, etc.), users can leverage an AI-based system to analyze and receive risk assessments for potentially misleading or exaggerated advertising. Initially, we focused on the field of health functional foods, creating AI training datasets and classification models that identify characteristics of improper labeling or advertising practices for various products being distributed and sold online. To define and gather data on deceptive and exaggerated advertising, we utilized open data provided by the Ministry of Food and Drug Safety’s public data portal, employing it to develop training models for identifying misleading health supplement advertisements. Additionally, we implemented a web-crawling approach to gather advertising content from online sales and distribution channels, which served as the test set for identifying deceptive advertising across different content types. The technology developed in this study shows high potential for application across various industries, such as finance, manufacturing, and construction, beyond just the food sector.

한국어

본 연구에서는 언택트 시대에 안전한 비대면 소비 활동의 활성화를 위하여 온라인 광고 콘텐츠(텍스트, 이미지, 동영상 등)의 게시 주소(or 내용)을 입력하면 인공지능 기반으로 허위 과대광고 위험도를 분석하여 제공하는 “클라우드 기반 지능형 허위 과대광고 위험경보 분석시스템”을 제안하였다. 건강기능식품을 우선 적용 분야로 선정하여 온라인 상 에서 유통·판매 중인 다양한 품목별 부당한 표시 또는 광고행위 내용 특성이 무엇인지 식별을 위한 AI 학습용 데이터셋 및 분류모델을 개발하였다. 허위 과대광고 데이터 정의 및 수집·확보를 위해 식약처 공공데이터 포털에서 제공·보유 중인 개방형 데이터 수집·활용해 건강기능식품 유형별 허위 과대광고 학습모델 개발에 활용하였고 온라인 유통·판매 채널들의 광고콘텐츠 웹게시 페이지를 크롤링 방식으로 수집해 광고 콘텐츠 유형별 허위과대광고 식별모델 테스트 셋으로 활용하 였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 식품이외에도 금융이나 제조, 건설 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 향후 잠재력 이 매우 높은 기술이다.