혹시 악플 받아본 적 있으세요?

전 한 번 받아본 적이 있었는데

그땐 정말.. 속상했어요..ㅠㅠ

물론 잠깐이었지만 유명한 사람들이

왜 '악플'로 힘들어하는지

조금은 알겠더라고요.

​

예전과 다르게 요즘은 무분별한

악플을 막기 위해서 많은 분들이

'악플러'들을 찾고 고소하면서 법적인

대응을 하고는 있지만 시간과 체력이

정말 많이 드는 일이라 시작부터

망설이시는 분들도 많을 거예요.

​

그럼 만약에 학습된 AI가 악플만

딱딱 골라준다면 어때요??

​

오늘 소개해 드릴 팀은

이런 심각한 악플 문제로 힘들어하는

분들을 위해 특별한 서비스를 만들고

있다고 해요.

​

Harvester 팀같이 알아보러 갈까요?

Q. 간단한 자기소개

부탁드려요!

주석​ : 안녕하세요.

프론트엔드와 UI, UX를 제작하고

프로젝트를 총 관리하고 있는

Harvester 팀 팀장, 이주석입니다.

현우 : 안녕하세요. AI를 개발하고

데이터를 수집, 분석하고 있는

김현우라고 합니다.

종복 : 백엔드, 크롤러 개발과

서버 관리를 하고 있는 이종복입니다.

​

저희 LALA(Lawsuit Automation & Lawyer Assistant)는

자동 탐지 기능을 이용해 악플을 찾고

고소까지 진행할 수 있는 도우미 서비스를

만들고 있어요.

​

'악플 자동 고소 도우미'로서 악플을

모두 다 수확해버리겠다는 의미에서

Harvester란 이름을 짓게 되었습니다.

Q. 팀명 'Harvester'는

어떤 의미인가요?

현우 : Harvester는

'수확하는 기계'

'수확을 돕는 일꾼'

이런 뜻을 가진 단어예요.

​

위에서 말했던 것처럼 저희가 만드는

서비스로 힘들어하고 있는 분들을 돕고

'악플러들을 모두 수확해버리겠다'라는

마음을 담아서 짓게 되었어요.

Q. 팀원은 어떻게

​구성하게 되셨나요?

주석 : 팀을 모아야 하는 시기에

소마에서는 웹엑스라는 협업 툴을

사용하거든요? 거기에 제 아이디어와

모집 글을 올렸는데 이걸 현우,

종복님이 긍정적으로 봐주셨나 봐요.

​

먼저 제게 연락을 주셔서

팀을 만들 수 있었어요.

Q. 프로젝트에 대해서

더 소개해 주세요!

주석 : 쉽게 말하면 법적 대응을

좀 더 쉽게 하실 수 있도록

도와드리는 서비스예요.

​

악플을 탐지하고 분석해

실제 소송 준비를 돕고 있습니다.

Q. 이 프로젝트를

만든 계기는?

주석 : 그동안 '악플' 관련된 소송을 할 때

피해자나 변호사들이 수많은 댓글 중에서

직접 악플을 캡처하면서 증거 수집하고

일일이 고소장으로 작성해야 했었어요..

​

이거 진짜 복잡하거든요..

오히려 이런 과정들로 시간이 오래 걸려서

피해자를 더 힘들 게 한다는 걸 알았어요.

​

이걸 해결할 수 있는 방법이 무엇일까?

​

고민 끝에, '소송의 모든 준비 과정을 도와주는

서비스를 만들어보자'라는 생각하게 되었어요.

Q. 어떤 기능들이 있나요?

저희 서비스를 이용해서

전처럼 악플을 일일이 찾지 않고

자동으로 검색하고 탐지해서

▼

소송할 수 있는 악플인지

다양하게 분석해 줘요.

▼

안내 메시지를 통해 작성 여부를 묻고

홈페이지에서 바로 고소장을

작성할 수 있도록 하고 있어요.​

▼

현우 : 말씀드린 것 중에 '악플 분석'이

저희 프로젝트를 대표하는 주기능이에요.

특허 출원과 논문 작성도 진행하고 있어요.

​

검색된 악플들의 키워드를 뽑아내고

그 특정 키워드를 선택하면

내용, 작성자, 작성 시간을 알 수 있어요.

​

악플의 유사도와 시간 분포도까지

종합적으로 분석해 최초 유포자와 시점을

찾아내고 전파된 경로까지 알 수 있어요.

​

이 정보들로 고소가 가능한지 판단할 수 있도록

도와주기 때문에 이게 가장 중요한 기능이라고

할 수 있어요.

Q. 프로젝트는 어느

정도 진행되었나요?

현우 : 위의 네 가지는 완성됐어요.

크롤러 : 악플을 검색할 때 필요

AI모델 : 악플인지 구분할 때 필요

키워드 통계 부분 : 2차 탐지, 악플 분석 단계에 필요

유사도 부분

​다음 단계로 악플 분석, 유사 판례,

고소장 작성 기능의 자세한 UI/UX 설계는

완료된 상태이고 지금은 개발 중에 있어요.

주석 : 저희와 비슷한 서비스가

없었다 보니깐 기획 단계, UI/UX 디자인 등

모든 게 세상에 처음 나온 거였어서

어려웠던 것 같아요. 완성도를 위해

기획과 디자인에 집중했었는데

그 2가지에서 수정 과정을 여러 번

겪느라 좀 힘들었습니다.

​

현우 : AI를 처음 개발했던 거라

처음엔 엄청 헤맸었어요.

​

한 2주 정도 계속 코드를

작성하면서 진행했었어요.

1주는 소마 센터에 있는 테스트

베드룸이랑 AI 센터에서 데이터를

실험했고 나머지 1주는 알고리즘을

작성했던 것 같습니다.

​

종복 : 지금까지 큰 어려움은 없었어요.

이제 분석 기능을 만들게 되면

힘들 것 같습니다^^;;

Q. 프로젝트 진행 방식은

어떻게 되나요?

주석 : 주로 데일리 스크럼만 진행하고 있고

일주일에 한 번은 만나서 진행해요.

이후 멘토링이나 다른 소마 일정 등

필요할 때마다 유동적으로 만나고 있어요.

Q. SW마에스트로에 오기 전

어떤 활동을 하셨나요?

주석 : 저는 대회를 좀 많이 나갔었어요.

한국 청소년 학술대회

미래 과학자 양성 프로그램

해킹 메일 공격 아이디어 경진대회

현우 : IT 동아리 멘토링과 개인 프로젝트,

주로 알고리즘 공부를 했던 것 같습니다.

​

종복 : 학교 인트라넷 개발이나

학생회에 나가 축제 프로그램을

만들면서 실력이 늘었던 것 같아요.

또 '끄투'라는 끝말잇기 웹 게임 회사의

개발팀에서 게임 개발을 했었습니다.

Q. SW마에스트로 활동 중

가장 기억에 남는 프로그램은?

현우 : 멘토링, 멘토 특강이

기억에 남아요! 평소 책이나 인터넷에서만

보던 유명한 분들을 만나 뵐 수 있다는 게

정말 신기하더라고요.

​

종복 : 소마 공식 행사는 아니었지만

최광선 멘토님과 다른 연수생분들과 함께

코드 컨퍼런스를 갔던 게 기억에 남아요.

​

주석 : 특정 프로그램을 뽑기 보다

소마 자체가 쉽게 경험하지 못하는

프로그램들이 많아요. 회사 대표님들,

대기업 개발자분들을 만났던 많은

경험들이 정말 값졌어요.

​

그래도 특별히 기억에 남는 건

존 웨인라이트 님을 모셨던

기술별 소모임이 인상 깊었어요!

존 웨인 라이트(John WainWright) 님은

실리콘밸리 1세대 개발 엔지니어이자

아마존 초기 개발자로 컴퓨터 언어도

개발하신 유명하신 분이에요.

Q. 나만의 소마 합격 팁?

코딩 테스트 50%

면접 20%

서류 30%

면접관분들이 일부러 어려운 질문을

하시진 않았어요.

면접보다는 코딩 테스트 합격 여부가

더 큰 비중을 차지하는 것 같고

서류도 면접을 볼 때 중요한 자료로

활용되기 때문에 꼼꼼하게 작성하는 게

중요한 것 같습니다.

자세한 내용 보러 가기

https://blog.naver.com/sw_maestro/222900149204