글로벌-인 (Global-In) · 출국 전 공고 안전 점검

해외 취업·유학을 준비하는 청년이 구인 공고(글 또는 캡처)를 넣으면, AI가 해외취업 사기·감금 공고의 공통 위험 신호를 원문에 표시하고 지원 전에 확인할 것을 알려 주는 웹 서비스입니다. 출국일에 맞춘 준비 체크리스트도 만들어 줍니다.

2026 AI 라이프 솔루션 챌린지(산업통상부·KEIT) 출품 시제품이며, 'AI 라이프 아이디어 챌린지' 수상 후보작 글로벌-인(Global-In) 을 구현했습니다.

왜 만들었나

• 주캄보디아 한국대사관에 접수된 취업사기·감금 피해는 2024년~2025년 8월 550건이며 100건은 미해결입니다 (뉴시스, 2025.10).
• 유인 글은 "초보도 월 1000만원, 숙식·항공권 제공", "신변 안전 보장", "텔레그램 문의" 같은 문구를 반복하지만, 단속을 피하려고 표현을 바꿔 씁니다.
• 정부는 공식 플랫폼 이용, 회사 정보 직접 확인, 고수익 보장 의심을 권고합니다 (정책브리핑, 2025.11). 글로벌-인은 이 확인 과정을 공고 한 건 단위로 자동화합니다.

동작 방식

공고 글/캡처 ─▶ 생성형 AI(구조화 추출 + 근거 인용) ─┐
            └▶ 규칙 엔진(위험 신호 13종 + 급여 월 환산) ─┼▶ 근거 원문 대조(환각 차단) ─▶ 점수 = 규칙 40% + AI 60%
외교부 여행경보 API ────────────────────────────┘        치명 신호 확인 시 '위험 높음' 이상

• src/lib/signals.ts 위험 신호 정의(공개 가이드 기반, 평가셋 작성 전에 고정)
• src/lib/rules.ts, src/lib/salary.ts 규칙 엔진, 급여 환산
• src/lib/provider.ts, src/lib/llm.ts Gemini(기본) 또는 Claude로 JSON 스키마 추출
• src/lib/analyze.ts 근거 대조, 하이브리드 점수
• src/lib/checklist.ts 출국 준비 지식베이스(공식 기관 링크만)
• eval/ 평가셋과 평가 스크립트, LLM 응답 캐시

평가

eval/dataset.jsonl(기본 100건)과 eval/dataset_hard.jsonl(회피 표현·경계 사례 40건)은 보도된 문구 패턴과 정상 해외취업 공고 형식을 참고해 팀이 만든 합성 데이터입니다. 결과는 eval/results.json과 서비스의 '판단 방법' 페이지에 있습니다(2026-10-28, gemini-3.5-flash-lite, 배포 서버 측정: 규칙만 A F1 98%·B 재현율 5% → 규칙+AI 두 세트 모두 100%). 합성 데이터 기준이라 실제 공고에서는 더 낮을 수 있습니다.

GEMINI_API_KEY=... npx tsx eval/run.ts
# 배포 서버에서: /api/eval?token=EVAL_TOKEN&set=A&offset=0&limit=20

실행

cp .env.example .env.local   # GEMINI_API_KEY, DATA_GO_KR_KEY, EVAL_TOKEN 입력
npm install
npm run dev

키가 없으면 규칙만으로 동작하고 화면에 그 사실을 표시합니다.

한계

• 평가셋이 합성 데이터라 실제 공고보다 단순할 수 있습니다. 실제 공고·피해 사례 검증이 다음 단계입니다.
• 결과는 참고 정보이며 사기 여부를 확정하지 않습니다.
• 입력한 공고와 이미지는 저장하지 않습니다.