KPF-BERT 기반 가짜뉴스 탐지 시스템

KPF-BERT Based Fake News Detection System

발행

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소속·발행

덕성여자대학교

출처

국내 KCI

DOI

10.5909/JBE.2025.30.5.706

원문

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개념

키워드

Fake news, Clickbait, KPF-BERT model, Deep learning, Detection models, Fake news, Clickbait, KPF-BERT model, Deep learning, Detection models

초록

최근 가짜뉴스(Fake News)가 심각한 사회적 문제로 대두되며 가짜뉴스에 대한 법적 정의와 규율이 시도되고 있다. 가짜뉴스 판별을 위해 사람이 직접하고 있는 경우도 있지만, 최근에는 인공지능 기술의 성장으로 인공지능 기술을 활용한 탐지기법들이 발전하고 있다. 국내의 가짜뉴스 탐지 기술은 한국어 기반의 데이터셋 구축의 문제로 국외보다 다소 발전이 느린 편이다. 본 연구에서 한국어 기반의 KPF-BERT 모델을 사용하여 가짜뉴스의 유형 탐지 기능을 포함하였다. 낚시성, 광고성, 자극성 기사를 선정한 이유는 인터넷 위주로의 정보 소비 환경의 변화를 반영하기 위함과 인터넷 뉴스 소비자의 체감 신뢰도와 정보 오인의 가능성이 높은 기사들을 판별하기 위함이다. 이들 유형은 자동화된 알고리즘을 통해 비교적 명확한 언어적·형식적 패턴을 기반으로 탐지할 수 있어, 기술적 접근 가능성과 실질적 사회적 파급력 모두를 고려했을 때 우선적으로 다룰 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 낚시성, 광고성, 자극성 기사 유형에 대한 탐지 모델을 구축함으로써, 가짜뉴스의 주요 유형 중 일부에 대한 실효적 대응 방안을 제시하고자 한다.

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