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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전진호 (가톨릭관동대학교)
저널정보
한국사회안전 범죄정보학회 한국범죄정보연구 한국범죄정보연구 제9권 제1호
발행연도
2023.6
수록면
77 - 92 (16page)

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우리 사회 많은 영역들이 IT 기반의 환경으로 변화함에 따라 업무처리 및 의사결정 과정에서 실시간으로 연속적인 형태의 방대한 자료들이 생산되고 있는 반면 이러한 기술 발전을 악용하여 다양한 형태의 사기･부정행위가 증가해 피해 규모가 수십억 달러에 달하자 이를 탐지는 부정 탐지(fraud detection)는 지속적으로 연구되는 주요 관심 분야 중 하나이다. 본 연구에서는 연속형 시계열 자료 중 대표적인 주가지수 데이터를 활용하여 계산 비용을 축소 시킨 후의 부정 탐지 예측 유효성을 확인하고자 한다. 대용량의 자료를 바탕으로 한 부정탐지 예측 모델 결정은 수집된 자료 전체의 정보를 살펴보는 것보다 특정 시퀀스 그룹으로 군집화하여 각 군집에 따라 모델을 결정해 전체적인 자료의 의미를 이해하는 것이 더욱 효과적일 수 있으므로 베이지안 군집 방법을 통해 계산 비용을 축소 시킨 후 시계열 또는 시퀀스 데이터 모델링에 적합한 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 활용하여 유효성을 확인 하였다. 분석 결과, 차원을 축소 시킨 후 은닉 마르코프 모델을 적용한 모델이 성능평가 지표에서 모두 우수한 결과를 보여 유용성을 확인하였다.
#시계열 #부정탐지 #이상치 #베이지안 군집 #은닉마아코프모델(HMM) #Time series #Fraud detection #Outlier #Bayesian clustering #Hidden Markov Model

목차

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