전세사기 방지를 위한 생성형 AI 및 LangChain 기반 전세 계약 문서 불일치 탐지 기법

Q: 이 논문에서 정의한 전세사기란 무엇인가?

전세사기는 공적 문서 간 정보 불일치를 기반으로 발생하는 부동산 사기를 의미한다. 임대차 계약서의 핵심 항목이 누락되거나 왜곡된 상태에서 발생하며, 등기부등본과 건축물대장 간 정보 불일치가 사기의 수단으로 활용된다. 이는 임차인이 수동으로 문서를 비교해야 하는 현재의 검증 체계 부재로 인해 더욱 심화된다.

Q: 생성형 AI와 LangChain 기반 시스템은 전세사기 방지에 어떻게 기여하는가?

연구 결과, 생성형 AI와 LangChain 기반 시스템은 등기부등본과 건축물대장 간의 의미적 불일치를 자동으로 탐지하여 전세사기 방지에 기여한다. 이 시스템은 문서 요약, 핵심 정보 추출, 항목별 비교, 사기 위험 진단 과정을 자동화하며, 이를 통해 공공문서 기반 계약 검증 및 사기 예방 도구로 활용될 수 있다.

손현아; 김울; 김서경; 최정인; 조재혁; 김순태

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 손현아 (전북대학교) 김울 (전북대학교) 김서경 (전북대학교) 최정인 (전북대학교) 조재혁 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2025년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2025.6

수록면: 753 - 757 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

전세사기와 같은 부동산 사기는 공적 문서 간 정보 불일치를 기반으로 발생할 수 있다. 본 연구에서는 등기부등본과 건축물대장 간의 의미적 불일치를 탐지하기 위한 한국어 기반 자동 분석 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 생성형 언어 모델인 GPT-4와 LangChain 프레임워크를 결합하여 문서 요약, 핵심 정보 추출, 항목별 비교, 사기 위험 진단 등의 과정을 프롬프트 체인 단위로 자동화하였다. 실험은 CODEF API를 통해 수집된 실제 문서 형식 데이터를 기반으로, 불일치 항목의 개수에 따라 구분된 50쌍의 데이터셋을 활용하여 수행되었다. 각 문서는 독립적으로 처리되며, 체인 구조는 문서 내 핵심 정보를 식별한 뒤 항목별 의미 불일치를 판단하고 해당 결과를 기반으로 위험도를 추론하는 방식으로 작동한다. 이러한 접근은 공공문서 기반 계약 검증 시스템이나 전세사기 방지 도구로의 응용 가능성을 제시한다.

#Document Discrepancy Detection #Generative AI #Jeonse Fraud #Large Language Model #LangChain

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)