온라인 서비스의 발달로 악성 댓글의 파급력이 커져 사이버 폭력 피해가 극심해지고 있다. 이를 방지하기 위해 금칙어 기반 필터링, 신고제도 등 다양한 방법이 사용되고 있지만 악성 댓글을 완벽하게 근절하기는 어렵다. 본 연구는 딥러닝을 사용하여 악성 댓글의 분류의 정확도를 높이고 욕설에 해당하는 부분을 모자이크처리 처리하는 것을 목적으로 진행되었다. 정확도를 높이기 위해 컨볼루션의 층수, 필터 수를 다르게 설정하여 두 가지 모델링을 진행하여 비교하였고, 데이터 세트의 90%를 훈련 데이터로, 10%를 테스트 데이터로 사용한 결과 최종 88%의 정확도를 도출해 낼 수 있었다. 또한 Grad-CAM을 사용하여 모델이 댓글의 어느 부분을 결과에 반영하였는지 표시하여 욕설 위치 정보를 출력하였다. 단순 금칙어 기반으로 댓글을 분류한 정확도는 56%이지만, 컨볼루션 신경망에 의한 분류 정확도가 88%인 것과 비교하면 딥러닝 모델로 악성 댓글의 욕설을 처리하는 것이 더 효과적인 것을 확인할 수 있었다.