Feat(#6): 대화 텍스트 내 URL 정규식 추출 기능 구현

app/router/analyze.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from fastapi import APIRouter
 from app.dto.response import ApiResponse
 
+# 문자 분석 전용 라우터 생성
 router = APIRouter(prefix="/analyze", tags=["Analyze"])
 
 @router.post("", response_model=ApiResponse[dict])
@@ -12,10 +13,10 @@ async def analyze_smishing(payload: dict):
     dummy_result = {
         "smishing_detected": False,
         "url_analysis": {
-            "is_shortened": True,
-            "origin_url": "https://safe-destination.com",
-            "malicious_count": 0,
+            "is_shortened": True, # 단축 URL 여부
+            "origin_url": "https://safe-destination.com", # 최종 목적지 URL
+            "malicious_count": 0,   # 악성 판전 횟수
             "badge_color": "GREEN"
         }
     }
-    return ApiResponse.success(data=dummy_result, message="분석이 완료되었습니다.")
+    return ApiResponse.success(data=dummy_result, message="문자 및 URL 분석이 완료되었습니다.")

app/router/analyze_voice.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+from fastapi import APIRouter
+from app.dto.response import ApiResponse
+
+# 음성 분석 전용 라우터 생성
+router = APIRouter(prefix="/analyze-voice", tags=["Analyze Voice"])
+
+@router.post("", response_model=ApiResponse[dict])
+async def analyze_voice_call(payload: dict):
+    """
+    스프링으로부터 음성 데이터 또는 STT 텍스트 정보를 받아
+    보이스피싱 및 악성 문맥 분석을 수행하는 엔드포인트 초안
+    """
+
+    # 더미 결과 구조
+    dummy_result = {
+        "voice_phishing_detected": False,
+        "risk_score": 15,           # 보이스피싱 위험도 점수
+        "detected_keywords": [],     # 탐지된 금융 사기 관련 키워드 목록
+        "analysis_summary": "현재 통화 문맥상 금융 사기 및 피싱 징후가 발견되지 않은 안전한 상태입니다."
+    }
+
+    return ApiResponse.success(data=dummy_result, message="음성 분석이 완료되었습니다.")

app/service/url/url_extractor.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import re
+
+# URL을 탐지하기 위한 정규표현식 패턴
+URL_PATTERN = re.compile(r'https?://[^\s\'"<>]+')
+
+def extract_urls_from_text(text: str) -> list[str]:
+    """
+    텍스트 본문에서 모든 웹 URL 주소를 추출하고 중복을 제거하여 반환합니다.
+    """
+
+    if not text:
+        return []
+
+    # 정규식 매칭
+    raw_urls = URL_PATTERN.findall(text)
+
+    # 문장 끝에 붙은 불필요한 문장부호 우측 정제
+    cleaned_urls = []
+
+    for url in raw_urls:
+        cleaned_url = url.rstrip('.,?!:;)[]')
+        cleaned_urls.append(cleaned_url)
+
+    # 추출 순서를 보존하며 중복 제거
+    unique_urls = list(dict.fromkeys(cleaned_urls))
+
+    return unique_urls

tests/test_url_extractor.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import unittest
+from app.service.url.url_extractor import extract_urls_from_text
+
+class TestUrlExtractor(unittest.TestCase):
+
+    def test_no_url_text(self):
+        """시나리오 1: URL이 아예 없는 순수 대화 텍스트 -> 빈 리스트 반환"""
+        text = "안녕하세요! 오늘 점심 뭐 드실래요? 맛있는 거 추천해주세요."
+        self.assertEqual(extract_urls_from_text(text), [])
+
+    def test_single_normal_url(self):
+        """시나리오 2: 일반적인 URL이 포함된 문장 -> 정상 추출"""
+        text = "국민은행 보안 업데이트 링크입니다. https://www.kookminbank.com 확인해보세요."
+        expected = ["https://www.kookminbank.com"]
+        self.assertEqual(extract_urls_from_text(text), expected)
+
+    def test_multiple_urls(self):
+        """시나리오 3: 한 문장에 서로 다른 URL이 2개 이상 포함된 문장 -> 모두 추출"""
+        text = "여기 구글 주소 https://google.com 이랑 네이버 주소 http://naver.com 보냅니다."
+        expected = ["https://google.com", "http://naver.com"]
+        self.assertEqual(extract_urls_from_text(text), expected)
+
+    def test_url_with_trailing_punctuation(self):
+        """시나리오 4: 문장 맨 끝에 온점이나 기호와 함께 URL이 위치한 경우 -> 기호 제외하고 깔끔하게 추출 (억까 방지)"""
+        text = "아래 단축 링크를 꼭 클릭해주세요: https://bit.ly/3xyz."
+        expected = ["https://bit.ly/3xyz"]
+        self.assertEqual(extract_urls_from_text(text), expected)
+
+    def test_duplicate_urls(self):
+        """시나리오 5: 동일한 URL이 반복되는 문장 -> 중복 제거되어 1개만 반환"""
+        text = "급합니다!! https://bit.ly/3xyz 빨리 확인하세요! 다시 보냅니다 https://bit.ly/3xyz"
+        expected = ["https://bit.ly/3xyz"]
+        self.assertEqual(extract_urls_from_text(text), expected)
+
+if __name__ == '__main__':
+    unittest.main()