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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제1호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2019.25.1.1
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신용카드 결제 이상 거래 탐지는 카드의 사용이 실시간으로 이루어지고, 탐지가 즉각적으로 이루어져야 한다는 점에서 스트리밍 데이터 분석으로 볼 수 있고, 이는 배치 분석보다 더 빠른 실시간 분석을 요구한다. 데이터에서 핵심 부분만을 추출하여 분석하는 방법은 이러한 연산 속도의 요구사항을 잘 만족시킬 수 있을 것이고, 주성분 분석 등의 기법을 통해 이루어져 왔다. 본 논문에서는 인공신경망을 활용한 차원 축소 기법인 오토인코더로 데이터를 전처리하여 데이터의 차원을 축소한 후 데이터 마이닝 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 오토인코더는 데이터 차원들 간의 비선형적인 결합 관계도 포착할 수 있기에 보다 효과적인 차원 축소 방법이다. 또한 이를 데이터베이스 내에서의 이상 탐지 분석에 어떻게 사용할 지에 대하여 CQL과의 연동 방법론을 제시하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Autoencoder를 사용한 전처리 기법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
M. H. Ur Rehman, C. S. Liew, A. Abbas, P. P. Jayaraman, T. Y. Wah, and S. U. Khan, Big Data Reduction Methods: A Survey, Data Science and Engineering, Vol. 1, No. 4, pp. 265-284, Dec. 2016.
S. Bhattacharyya, S. Jha, K. Tharakunnel, and J. C. Westland, Data Mining for Credit Card Fraud: A Comparative Study, Decision Support Systems, Vol. 50, No. 3, pp. 602-613, Feb. 2011.
C. Whitrow, D. J. Hand, P. Juszczak, D. Weston, and N. M. Adams, Transaction Aggregation as a Strategy for Credit Card Fraud Detection, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 18, No. 1, pp. 30-55, Jul. 2009.
H. Shao, H. Zhao, and G. R. Chang, Applying Data Mining to Detect Fraud Behavior in Customs Declaration, International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Vol. 3, pp. 1241-1244, Nov. 2002.
L. Breiman, Machine Learning, Vol. 45. No. 1, pp. 5-32, Springer Press, Berlin, 2001.
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