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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤규성 (쿠콘) 박수환 (윈스) 이광재 (상명대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
2,109 - 2,115 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.10.2109

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

금융거래 정보 및 모바일 GPS를 활용한 모바일 이상 거래 탐지 시스템 구현
윤규성 ,  박수환 ,  이광재 디지털콘텐츠학회논문지 2022.10 학술저널

2020

위치정보 분석 및 머신러닝 기법을 활용한 모바일 이상거래 탐지 시스템 설계
윤규성 ,  박수환 ,  신동일 외 2명 대한전기학회 워크샵 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 모바일 결제의 사용자가 증가함에 따라 모바일 결제를 바탕으로 한 금전 탈취 사례도 같이 증가하는 추세이다. 현재 이상거래 탐지 시스템은 일반적인 거래에 최적화되어있어 모바일 거래에 적용하기에는 부족하다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 활용한 모바일 이상거래 탐지 시스템을 제안한다. 추가로 모바일 결제는 공간제약 없이 사용 가능한 특성이 있으므로 이를 활용한 위치정보 분석을 제안한다. 평가지표는 Accuracy, Recall, Precision, F1 Score를 사용하였는데, 각각 0.99, 0.91, 0.95, 0.93으로 높은 성능을 보였다. 그리고 진단 방법에 대한 예측력을 평가하기 위해서 AUC(area under the ROC curve)를 사용하였고, 결과는 0.98이었다. 본 논문에서 제안한 방법으로 기계학습을 수행한 결과 모든 성능지표가 0.93 이상의 높은 탐지율을 보여주었으며, 모바일 기기의 위치정보를 활용으로 이상거래 탐지의 신뢰성이 높였다.
#이상거래 탐지 시스템 #모바일 금융거래 #GPS 센서 #기계학습 #의사결정트리 #Fraud Detection System #Mobile Financial Transaction #GPS Sensor #Machine Learning #Decision Tree

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 기계학습 기반 이상 금융거래탐지
Ⅳ. 시스템 구성
Ⅴ. 이상거래 탐지 실험 결과 및 고찰
Ⅵ. 결론
참고문헌

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