🏠 전세사기 피해자 지원 AI 모델

"심리적 위로에서 실시간 데이터 기반 위험 분석까지, 당신을 위한 통합 가이드"

본 프로젝트는 전세사기 피해자들이 겪는 복잡한 법적/경제적 문제를 해결하고, 심리적 위기 상황에 즉각 대응하기 위해 개발된 인공지능 상담 솔루션입니다.

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🚀 핵심 기능 및 기술적 구현 (Key Features & Technical Implementation)

1. Care-First 감정 분석 및 위기 대응 시스템

• 주요 기능: 사용자 입력에서 위기 상황을 실시간 감지하여 심리적 안정과 긴급 상담을 우선 안내합니다.
• 기술적 구현:
  • 50개 이상의 도메인 특화 키워드를 활용한 Emotion Filtering 로직을 통해 3단계(Crisis, Shock, Confused) 감정 상태를 판별합니다.
  • Crisis Detection: '죽고 싶다' 등 고위험 키워드 매칭 시, RAG 답변에 앞서 자살예방상담전화(1393) 등의 정보를 즉각 노출하는 안전 가드레일을 구축했습니다.

2. 특별법 기반 피해자 요건 정밀 진단

• 주요 기능: 복잡한 전세사기 특별법 지원 자격 유무를 7가지 문답을 통해 쉽고 정확하게 진단합니다.
• 기술적 구현:
  • Boolean Matrix Diagnosis: 특별법의 7개 핵심 요건을 불리언 매트릭스로 구성하여 지원 등급을 결정하는 Rule-based Decision Tree 알고리즘을 적용했습니다.
  • 진단 결과에 따라 4단계 지원 등급을 동적으로 할당하고, 이를 이후 RAG 체인의 user_situation 컨텍스트로 주입하여 개인화된 답변을 생성합니다.

3. 실거래가 기반 실시간 위험도 분석 엔진

• 주요 기능: 서울시 실거래 데이터를 바탕으로 해당 매물의 전세사기 위험 점수를 산출합니다.
• 기술적 구현:
  • Real-time API Pipeline: 서울시 데이터광장 tbLnOpendataRtmsV API를 연동하여 실시간 XML 데이터를 수집 및 ElementTree 기반 파싱을 수행합니다.
  • Weighted Sum Model (WSM): 아래 수식에 기반하여 종합 위험 점수($S$)를 산출합니다. $$S = (P_{LTV} \times 0.4) + (P_{Market} \times 0.2) + (P_{Building} \times 0.3) + (P_{Env} \times 0.1)$$
  • Fall-back Heuristics: API 장애 상황에서도 서비스 지속성을 유지하기 위해 유사 매물 추정 로직(get_dummy_price_data)을 포함한 예외 처리 시스템을 갖추었습니다.

4. 고도화된 RAG 상담 및 문맥 유지 시스템

• 주요 기능: 법령과 지침을 기반으로 정확한 답변을 제공하며, 이전 대화 흐름을 기억해 상세 질문에 대응합니다.
• 기술적 구현:
  • Document Engineering: RecursiveCharacterTextSplitter를 활용해 Chunk Size: 700 / Overlap: 100으로 최적화된 지식 베이스를 구축했습니다.
  • Vector Ops: FAISS와 all-MiniLM-L6-v2를 이용한 시맨틱 검색(Top-K=5)을 수행합니다.
  • Context-Aware Memory: ConversationMemory 클래스를 구현하여 질문 내 특정 주제 집중(Focus) 지시문을 동적으로 프롬프트에 추가하는 Enhanced Prompting 기술을 적용했습니다.

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🛠 기술 스택 (Tech Stack)

분류	기술
Language	Python 3.10+
LLM / Framework	Google Gemini 1.5 Flash, LangChain (LCEL)
Embedding	HuggingFace sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 (384 dim)
Vector DB	FAISS (Facebook AI Similarity Search)
Data API	서울시 부동산 실거래가 Open API (XML 방식)
Libraries	requests, pypdf, python-dotenv, xml.etree.ElementTree