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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최병호 조남욱 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제27권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
65 - 77 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

머신러닝을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지 연구
최병호 ,  조남욱 한국전자거래학회지 2022.05 학술저널

2021

순차패턴 분석을 통한 이상금융거래탐지 연구: 선불전자지급수단 거래를 중심으로
최병호 ,  조남욱 한국전자거래학회지 2021.08 학술저널

2020

순차패턴 분석을 통한 핀테크서비스의 이상금융거래 탐지 – 선불전자지급수단을 중심으로
최병호 ,  조남욱 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020.11 학술대회자료

2019

네트워크 분석을 통한 핀테크서비스의 이상금융거래 탐지 - 선불전자지급수단을 중심으로
최병호 ,  조남욱 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#선불전자지급수단 #전자금융사기 #핀테크 보안 #이상금융거래탐지 #머신 러닝 #Electronic Prepayment Means Electronic Financial Frauds #Fintech Security #Financial Fraud Detection #Machine Learning

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 분석 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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