서울대 ・ KAIST , ' 낚시 성 기사 ' 잡아내 는 딥 러닝 모델 기술 개발 
 내용 과 동떨어진 과장 된 제목 으로 네티즌 의 클릭 을 유도 하 는 ' 낚시 성 기사 ' 를 걸러낼 수 있 는 기술 이 개발 됐 다 . 포털 이나 검색 사이트 보조 시스템 으로 활용 할 수 있 는 기술 이 다 . 
 KAIST 는 차미영 전산학 부 교수 가 정교민 서울대 전기 정보 공학부 교수 와 공동 으로 딥 러닝 기술 을 활용 해 제목 과 내용 이 다른 기사 를 가려내 는 기술 을 개발 , 낚시 성 기사 선별 모델 을 구현 했 다고 21 일 밝혔 다 . 
 이 모델 은 딥 러닝 학습 모델 인 ' 순환 신경망 ( RNN ) ' 을 이용 해 기사 내부 정보 만 으로 내용 이 일관 성 을 띠 는지 파악 하 고 , 문단 구조 와 단어 나열 에 따른 의미 를 따져 제목 과 의 관계 를 파악 한다 . 
 RNN 은 여러 개 정보 를 처리 할 때 이전 단계 를 기억 해서 다음 과정 에 활용 하 는 것 이 특징 으로 , 단어 들 이 모여 의미 를 띠 는 기사 분석 에 능하 다 . 
 연구 팀 은 여기 에 ' 어텐션 ( 주목 ) 기법 ' 을 적용 , 모델 정확도 를 높였 다 . 이 기법 은 어느 부분 ・ 위치 에 주목 해야 모델 정확도 를 높일 수 있 는지 선제 적 으로 파악 한다 . 200 만 건 에 이르 는 기사 로 훈련 데이터 셋 을 만들 어 학습 도 진행 했 다 . 
 모델 정확도 는 90 % 가 넘 는다 . 외부 도움 없이 모델 만 으로 전체 기사 에서 낚시 성 기사 대부분 을 찾아낼 수 있 다 . 주된 활용 처 로 는 포털 이나 검색 사이트 내 자동 기사 분석 부가 서비스 를 들 수 있 다 . 학술 분야 에 도 쓸 수 있 다 . 
 연구 팀 은 오 는 27 일 미국 하와이 에서 열리 는 인공지능 ( AI ) 분야 톱 콘퍼런스 ' AAAI - 19 ' 에서 연구 성과 를 발표 한다 . 
 추가 연구 에 도 힘쓰 고 있 다 . 연구 최종 목표 는 100 % 가까운 판별 정확도 를 구현 하 는 것 이 다 . 연구 팀 은 사람 직관 수준 으로 기사 를 파악 할 수 있 도록 연구 를 거듭 하 고 있 다 . 
 차 교수 는 “ 이번 성과 는 간편 하 게 기사 내 적 요소 만 을 활용 해 낚시 성 기사 를 가려낼 수 있 는 것 이 장점 ” 이 라면서 “ 대중 이 기사 를 전적 으로 믿 을 수 있 도록 돕 는 서비스 구현 이 가능 해진다 ” 고 설명 했 다 .