Project RaccoonAegis

기획의도: 악플을 머신러닝으로 필터링해주자

악플은 생각보다 정신적으로 심각한 피해를 입힙니다.
익명성이라는 특성 때문에,
악플의 공격을 받는 사람은 자신을 싫어하는 대상을 특정할 수 없고
그로 인해 모두가 자신을 싫어한다는 식으로 해석하게 됩니다.
인터넷의 악플 필터링은 주로 단어 필터링에 의존하며,
그래서 욕이 들어가지 않은 비꼬는 식의 악플을
제외하지 못하는 문제가 있습니다.
또한, 이러한 필터링은 웹사이트에서 주로 해주기 때문에
웹사이트에서 제공되지 않을 경우 사용자 입장에서
악플을 막을 수 있는 방법이 거의 없습니다.

그래서, 머신러닝과 크롬 익스텐션을 사용해서
비꼬는 식의 욕이 없는 댓글도 막고,
익스텐션을 설치만 해두면 따로 다른 동작을 하지 않아도
디폴트로 자동으로 악플을 필터링해줄 수 있는 프로그램을 구현하고자 했습니다.

맡은 업무

포지션은 프론트였으나, 머신러닝 구현에 더 가까웠습니다.
시간이 부족한 관계로 크롬 익스텐션의 UI는 HTML과 JavaScript만으로 구현하였으며,
머신러닝 라이브러리인 Keras를 사용해 머신러닝을 구현하였습니다.
머신러닝 구현을 위해 KoNLPy를 사용하고,
Selenium을 사용하여 댓글을 크롤링하였습니다.
팀원들이 Flask 서버 구현을 하였는데,
Keras로 만들어진 딥러닝 엔진이 서버에서 작동할 수 있게끔
디버깅을 많이 하였습니다.

회고

팀장을 맡았는데, 확실한 리더십이 없었습니다.
어떤 기능이 구현되어야 하는지,
그리고 언제까지 해야 하는지 구체적으로 부탁을 했어야 했는데,
스스로도 혼란스러워서 확실하게 말해주지 못하고
그냥 팀원의 역량에 맡긴 것 같습니다.
이런 경향이 심해져 팀원들에게 동기를 주지 못하고,
제 업무에만 집중을 한 점이 좀 아쉽습니다.

팀장을 또 할 기회가 생긴다면,
앞으로는 확실하게 목표를 알려주고,
그 제안에 대해 책임을 져야겠다는 생각이 들었습니다.