이커머스 시장이 점점 커져감에 따라, 사용자의 행동을 유도하거나 혼란을 야기하여 비합리적인 결정을 내리게 만드는 다크 패턴 문제가 대두되고 있다. 해당 팀은 다크패턴을 사전에 감지하고 필터링함으로써, 소비자를 보호하며 윤리적인 웹 소비 환경을 조성하고자 한다.
- 다크 패턴 필터링
온라인 쇼핑 플랫폼에서 소비자의 구매에 혼란을 줄 가능성이 있는 다크패턴을 차단하기 위해 위 다크패턴 유형에 대항하는 요소에 블러 처리함. 다크 패턴 유형은 공정거래위원회에서 분류한 기준을 따름 - 사용자 맞춤형 설정
소비자는 해당 chrome extension을 임의대로 on/off할 수 있으며, 소비자마다 세부적으로 원치 않는 특정 다크패턴 유형을 조정할 수 있도록 설정 - 거짓 할인 판별
압박형의 세부 유형인 시간제한 알림을 제공하지만, 해당 시간 이후에도 계속해서 할인을 제공하는 등의 다크 패턴을 감지하고, 소비자에게 이를 알리기 위해 근거가 될 수 있는 최근 일주일 내 가격 변동 그래프 제공
| 개발 Tool | 개발 언어 | |
|---|---|---|
| FE | Chrome Extension | javascript |
| BE | Spring Boot | Java |
| BE | Flask | Python |
| DB | MongoDB | |
| Data Scraping | Selenium, Scrapy | Python |
| DevOps | Docker, Kubernetes | |
| DevOps | Airflow | Python |
| Model | Tensorflow, scikit-learn | Python |
| Infra | AWS, GKE |
| 김건형 | 김민아 | 박상영 | 유혜지 | 허윤지 |
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| Airflow On K8S 구축 | 모델 구축 및 서빙 | BackEnd | DB 구축 | Chrome Extension |
