Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.85-94
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2013
As the financial market becomes larger, the loss increases due to the failure of the credit risk managements from the poor management of the customer information or poor decision-making. Thus, the credit risk management also becomes more important and it is essential to develop a credit scoring model, which is a fundamental tool used to minimize the credit risk. Credit scoring models have been studied and developed only for binary target variables. In this paper, we consider other types of target variables such as ordinal multinomial data or longitudinal binary data and suggest credit scoring models. We then apply our developed models to real data and random data, and investigate their performance through Kolmogorov-Smirnov statistic.
최근 국내 외를 불문하고 IT기술의 비약적인 발전에 따라 금융분야에서도 금융과 기술이 결합된 새로운 형태의 금융서비스가 다양하게 개발되고 있다. 그러나, 개인금융시장의 비약적 발전에도 불구하고, 기업금융시장에서의 핀테크 활용은 아직까지 미미한 실정이다. 기업 신용평가는 재무제표 위주의 정태적(static) 과거 정보 위주로 이루어지고 있어 업력이 짧고 규모가 영세한 중소기업의 금융접근에 제약이 존재한다. 또한, 중소기업의 인력이 부족한 상황에서 모든 거래를 일일이 금융기관을 방문하여 처리해야 하는 불편함도 애로사항으로 파악되었다. 이러한 한계를 해소하기 위해 신용보증기금은 빅데이터 활용과 비대면 채널에 주목하였다. 본 보고서는 신용보증기금이 빅데이터와 비대면 채널을 활용하여 중소기업의 금융접근성을 향상시킨 사례에 대하여 소개하고자 한다. 첫 번째로, 신보는 기존에 활용되지 못한 동태적(dynamic) 빅데이터를 활용하여 기업의 현재 새로운 신용평가모형을 개발하였다. 두 번째로, 신보는 중소기업의 금융거래 편의성 향상을 위해 비대면 금융업무 플랫폼을 도입하였다. 신보는 이를, 데이터 수집이 체계적이고 정교해야 하며, 중소기업 관련 데이터가 공유되어야 한다는 정책적 시사점을 발견하였다. 이러한 정책적 시사점을 바탕으로 신보는 이제 기업 데이터 뱅크(Data Bank)로서의 역할을 도모하고 있으며, 더 나은 기업정보 생태계를 구현하고자 한다. 이를 통해 신보의 신기술을 활용한 중소기업 금융접근성 제고 사례가 핀테크를 활용한 공공기관의 금융정책 수립에 유용한 사례가 될 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.431-434
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2007
피싱(Phishing)은 불특정 다수의 이메일 사용자에게 신용카드나 은행계좌정보에 문제가 발생해 수정이 필요하다는 거짓 이메일을 발송하여 관련 금융 기관의 신용카드 정보나 계좌정보를 등을 빼내는 해킹 기법으로써, 개인정보(Private data)와 낚시(Fishing)의 합성어로 낚시하듯이 개인정보를 몰래 빼내는 것을 말한다. 이 논문에서는 개인정보를 훔쳐가는 피싱의 유형과 방법을 분석하고 피싱(Phishing) 웹사이트를 탐지하는 방법을 제시 할 것이다.
Kim, Dong-Hyun;Kim, Se-Jun;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.41-42
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2019
본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.
신용카드의 보안을 해결하는 방안으로 IC카드의 도입이 활발히 진행되고 있으며, 국제적으로는 EMVCo가 IC 신용/직불 카드 규격을 공동으로 제정하여 이를 기반으로 한 승인작업이 세계적으로 정착이 되고 있는데, 특히 IC카드에서는 EMV 승인을 받은 카드의 사용을 권장하고 있다 본 고에서는 금융 IC카드 관련하여 기본적인 특징과 표준 현황을 살펴보며, EMV 규격의 보안 부분과 EMV 카드 인증에 대해서 기술한다.
Data mining has received a lot of attention from practitioners. That is partly because it allows company to extract a set of useful knowledge about customers from database, thereby retaining current customers and magneting potential customers. This logic is especially essential in the field of credit card industry, where just 5% increase of number of customers is hewn to cause 120% increase in profit. The problem is how to retain current customers and even make them more loyal to company. However, previous studies lacked proposing extensive strategies of reducing the churning rate. In this sense, this study attempts to suggest such strategies by applying neural network, logistic regression, and C5.0 techniques to credit card data. We used a real data set of four years from 1997 to 2000, which were gathered from a credit card company. Experimental results revealed that our approach could yield robust strategies for retaining customers by reducing the churning rate.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.49-52
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2004
M-Commerce에서 안전한 서비스를 제공하기 위해서는 보안 기능을 갖춘 결제 솔루션이 필수적이다. M-Commerce를 이응하기 위한 사용자의 이동 단말기는 핸드폰, PDA, 스마트폰 등으로 다양화 되어가고 있으며, 이 중에서도 PDA의 인터페이스와 이동 접속은 기존 핸드폰의 유선 인터넷의 정보 의존도가 높은 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 타원곡선 암호를 이용하여 PDA 기반의 신용카드 결제 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 SECURE CARD 모듈은 PDA 단말기 자체에 개인정보, 배송정보, 카드정보를 암호화하여 안전하게 저장함으로써 단말기의 정보입력시에 필요한 불편함을 제거하였다. 또한 프로토콜은 M-Commerce에서 인증, 기밀성, 무결성, 부인봉쇄 서비스 둥의 보안기능을 제공하도록 설계되었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.257-259
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2011
본 연구는 웹기반 신용교육에서 학습자의 몰입과 학습효과간의 관계를 분석하여 이를 기반으로 프로그램의 기획, 설계에 있어 시사점을 제공하기 위한 연구이다. 기존 연구 결과에 기초하여 웹기반 신용교육에서 몰입에 영향을 미치는 영향요인들을 학습자의 자기효능감, 상호작용성, 프로그램 유용성으로 정리하고, 몰입수준, 학습효과간에 어떠한 인과적 관계가 있는지 규명하였다. 분석결과 첫째, 상호작용성과 프로그램 유용성이 몰입수준, 학업만족도, 학습전이도 등과 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 몰입 영향요인으로 정리된 자기효능감, 상호작용성, 프로그램 유용성은 모두 몰입수준에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 몰입 영향요인 중 상호작용성과 프로그램 유용성은 몰입수준 촉진을 매개로 하여 학습효과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.370-372
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2023
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.39-40
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2024
본 연구는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 활용하여 신용카드 사용자의 연체 가능성을 예측하는 기계학습 모델의 해석 가능성을 강화하는 방법을 제안한다. 대규모 신용카드 데이터를 분석하여, 고객의 나이, 성별, 결혼 상태, 결제 이력 등이 연체 발생에 미치는 영향을 명확히 하는 것을 목표로 한다. 본 연구를 토대로 금융기관은 더 정확한 위험 관리를 수행하고, 고객에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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