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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
877 - 887 (11page)

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사이버 위험은 2000년 이후 폭발적으로 급증해 오고 있는 새로운 형태의 위험이다. 특히, 2010년대 들어 온라인 상거래가 증가하고 개인정보의 활용도와 수요가 증가하면서, 개인정보의 보호된 이용에 비례하여 불법적인 유출도 증가하고 있다. 이러한 개인정보유출 위험은 큰 경제적 손실을 야기하고 있는데, 일반적으로 새로운 위험이 등장하였을 때 위험으로 인한 손실을 이해하기 위해서 보험에서 가장 먼저 할 수 있는 일은 그 위험을 분류하는 것이다. 하지만, 개인정보유출 사건들을 어떤 유형들로 분류할 수 있는지에 대한 통계적인 분석은 현재까지 미비한 상황이다. 이 논문에서 우리는 개인정보유출 사례들의 보고서 문서들을 텍스트 마이닝으로 분석하였으며, 분석결과는 개인정보유출 문서에서 의료, 금융, 교육 관련 단어군들이 각각 밀접한 연관성을 가진 단어들로 묶여질 수 있는 대표군들인 것을 나타낸다. 유클리드 거리를 유사도 측도로 사용하여 K-평균 군집분석을 수행한 결과, 5개의 군집으로 분류하는 것이 가장 적절하며, 의료, 금융, 교육, 종이문서, 일반 군집으로 개인정보유출 사례 문서들을 분류할 수 있음을 보여준다.
#cyber risk #data breach #text mining #word association #K-means clustering analysis.

목차

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참고문헌 (23)

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Bang, M. / 2003 / Applying data mining technologies to insurance fraud detection / The Journal of Social Science 15:41~65 google schola Charrad, M. / 2014 / NbClust : an R package for determining the relevant number of clusters in a data set / Journal of Statistical Software 61(6):1~36 google schola 조수곤 / 2015 / 텍스트마이닝을 활용한 미국 대통령 취임 연설문의 트렌드 연구 / 대한산업공학회지 41(5):453~460 dbpia 전희주 / 2018 / 자동차보험시장에서의 전화판매설계사 성과 요인 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1853~1862 dbpia Han, J. / 2011 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann google schola

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