다중 해시 함수 기반 중고차 허위 매물 검출 시스템

A Multi-Hash Function-Based Detection System for Fraudulent Used Cars

본 연구는 국내 온라인 중고차 거래 환경의 만연한 허위·미끼 매물 문제에 대한 소프트웨어 공학적 해결책을 제시 한다. 경기도의 한 조사에 따르면, 온라인 중고차 거래 플랫폼의 매물 중 95.2%가 허위로 판명되었으며, 이는 시장의 신뢰도를 심각하게 저해하는 요인으로 작용한다. 이에 중고차 거래 플랫폼에 게시되는 이미지를 분석하여 허위 여부를 식별하고 모니터링이 가능한 다중 해시 함수 알고리즘 기반의 아키텍처 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 암호학적 해시 함수와 이미지 특화 해시 함수를 융합하여 이미지의 구조적, 시각적 특성을 효과적으로 포착한다. 이러한 다각적 접근을 통해 이미지 변형에 대한 내성과 높은 정확도의 허위 매물 탐지를 실현한다. 결과적으로, 온라인 중고차 거래의 투명성을 획기적으로 제고하고, 소비자 권익 보호에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.

This study proposes a software engineering solution to address the prevalence of fraudulent listings in South Korea's online used car market. A survey conducted in Gyeonggi Province revealed that 95.2% of the listings on online platforms were fraudulent, severely undermining market credibility. This study presents a multi-hash function algorithm-based architecture that analyzes images posted on used car platforms to identify and monitor fraudulent listings. The proposed system integrates cryptographic hash functions with image-specific hash functions to capture the structural and visual characteristics of images effectively. This multifaceted approach is resistant to image manipulation and achieves high-accuracy in frauddetections. Consequently, the system can significantly enhance transparency in online used car transactions and contribute to consumer protection.