초록

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최근들어 경제활동의 증가로 대부분의 성인들은 몇 장의 신용카드를 소지하고 있을 것이다. 이에 따른 신용카드의 도난 분실 사고는 카드사의 문제가 되고있다. 기존의 탐지 시스템은 도난신고 등의 일반적인 탐지와 갑작스런 사용 액수의 증가를 탐지하여 도난 분실 카드를 판별하였다. 이것은 소액의 부정거래탐지가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 탐지 시스템은 outlier 기법을 사용하여 training set을 만들고 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 도난 분실 카드를 탐지한다. 금액, 시간 도표에서 거래요구시간의 차를 계산하여 가중치를 주고 장소, 소비종류 도표에서는 training set에서 얻은 자료인 저녁 8시를 기준으로 소비종류의 배열을 바꾼다. 제안된 시스템은 소액의 부정거래 탐지에도 우수하고 이전의 시스템보다 정확함을 장점으로 한다.

최근들어 경제활동의 증가로 대부분의 성인들은 몇 장의 신용카드를 소지하고 있을 것이다. 이에 따른 신용카드의 도난 분실 사고는 카드사의 문제가 되고있다. 기존의 탐지 시스템은 도난신고 등의 일반적인 탐지와 갑작스런 사용 액수의 증가를 탐지하여 도난 분실 카드를 판별하였다. 이것은 소액의 부정거래탐지가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 탐지 시스템은 outlier 기법을 사용하여 training set을 만들고 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 도난 분실 카드를 탐지한다. 금액, 시간 도표에서 거래요구시간의 차를 계산하여 가중치를 주고 장소, 소비종류 도표에서는 training set에서 얻은 자료인 저녁 8시를 기준으로 소비종류의 배열을 바꾼다. 제안된 시스템은 소액의 부정거래 탐지에도 우수하고 이전의 시스템보다 정확함을 장점으로 한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 outher의 기법 올 이용하여, 실데이터를 얻고 그것을 시간 가중치와 간단한 도표를 통해 시각적이고 정확한 방법을 제시한다.
• 그러나 이에 따른 많은 문제점도 대두되고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 도난 분실 카드에 대한 부정 거래를 데이타마이 닝의한 분야인 outher와 거리기반[5]의 가중치를 이용하여 이상 거래의 탐지를 좀 더 효과적으로 할 수 있는 방법을 제시한다.
• 이전의 도난 분실 카드의 탐지는 단순한 요청 발생 시의 금액만을 보고 탐지하는 수준이었다. 본 논문은 이를 좀 더 발전 시켜 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 기존의 방법보다 정확히 탐지해 내는 방법을 제안하였다. 이전의 방법에서는 액수만을 탐지하기 때문에 소액의 계 속적인 도난 분실 카드는 탐지하기 어려웠다.

가설 설정

• 본 논문에서는 이미 training set이 구축되어 있다는 가정 하에 시작을 한다.

제안 방법

• 두 위치 간의 거리 [5] 를 측정하는 방법은 유클리디안 (euclidean) 거리, 맨하탄(manhattan) 거리 등이 있는데 어떤 방법을 쓰느냐에 따라 특성이 달라진다. 본 논문에서는 유클리디안 거리를 쓰기로 한다. 유클리디안 거리 D의 정의는 다음과 같다.
• 큰사 각형의 안쪽 사각형이 기존의 검색시스템이고 바깥의 굵은 사각형이 본 논문에서 제시하는 검색시스템이다. 일단 기존의 검색을 수행한 후 제안된 시스템에 적용한다.
• 일정 기간의 실데이터인 training set을 이용해 기존도 난 분실 카드의 행태를 살피고 들어온 사용자의 정보와 기존의 자료를 더해 도난 분실 카드를 탐지하는 시스템을 구현한다. 특별히 시간 가중치와 금액, 장소, 소비 종류 등을 통해 기존의 담당자의 경험에 의존하는 시스템보다 더 효과적인 탐지를 할 수 있다.
• 정확한 탐지를 위해 실제 카드사의 한달 간의 도난 분 실 카드의 사용 시간, 금액, 장소, 품목 등을 조사하여 탐지의 기초자료로 사용한다.
• 그림 2는 본 논문에서 제시하는 시스템 구조로 기존의 시스템보다 정확성을 높일 수 있도록 설계되었다. 큰사 각형의 안쪽 사각형이 기존의 검색시스템이고 바깥의 굵은 사각형이 본 논문에서 제시하는 검색시스템이다. 일단 기존의 검색을 수행한 후 제안된 시스템에 적용한다.

성능/효과

• 이전의 방법에서는 액수만을 탐지하기 때문에 소액의 계 속적인 도난 분실 카드는 탐지하기 어려웠다. 그러나 본 논문에서 제안한 방법은 소액의 부정거래도 시간가중치와 거래 횟수의 누적으로 탐지가 가능하다.

후속연구

• 실제적인 효율의 비교를 위해 실제 데이터가 입수되는 대로 각각의 탐지효율울 비교할 예정이다. 살제 탐지되는 정보들의 정확도를 이전의 시스템과 비교하여 얼마나 좋아지는지에 대한 비교가 필요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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