• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2023

전자금융거래 시장이 활발해지며 이에 따라 신용 카드 이상 거래가 증가하고 있다. 따라서 많은 금융 기관은 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 사용하여 신용 카드 이상 거래를 탐지하고 개인 피해를 줄이는 등 소비자를 보호하기 위해 큰 노력을 하고 있으며, 이에 따라 높은 정확도로 신용 카드 이상 거래를 탐지할 수 있는 실시간 자동화 시스템에 대한 개발이 요구되었다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법 중 부스팅 알고리즘을 사용하여 더욱 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 제안하고자 한다. XGBoost, LightGBM, CatBoost 부스팅 알고리즘을 사용하여 보다 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 개발하였으며, 실험 결과 평균적으로 정밀도 99.95%, 재현율 99.99%, F1-스코어 99.97%를 취득하여 높은 신용 카드 이상 거래 탐지 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

• 통상정보연구
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• 제2권1호
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• pp.67-95
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• 2000

전자상거래중 국제간, 기업간 전자상거래라고 할 수 있는 글로벌전자무역이 볼레로 서비스의 도입으로 가시화되고 있다. 본 연구에서는 국제무역에서 대금결제수단으로서 사용되고 있는 신용장외 대안으로서의 전자신용장의 도입에 따른 본질을 규명하고 전자신용장거래에서 서류의 전자제시에 대하여 연구하였다. 우선 기존무역거래절차의 한계와 글로벌전자무역의 의의를 살펴보았고 신용장통일규칙과 신용장거래원칙의 차원에서 전자신용장의 본질을 규명하였으며 전자신용장의 거래원칙으로서 독립 추상성의 원칙, 전자서류거래의 원칙, 엄격일치의 원칙을 제시하였다. 그러고 선적서류의 전자제시로서 기존의 선화증권의 도입사례를 간략히 살펴보았고 특히 볼레로 선화증권과 전자신용장거래와의 관련성을 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.495-498
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• 2005

이 논문에서는 이동통신단말기를 이용한 신용카드 및 온-라인 금융거래에 관한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 신용카드 회원이 신용카드사 거래승인시스템으로부터 보안코드를 이동통신단말기로 수신 받는 보안코드수신단계, 보안코드를 가맹점의 인증 단말기에 입력하는 단계, 입력된 보안코드의 일치여부를 비교하는 단계 및 최종 승인단계의 과정으로 구성된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.762-767
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• 2002

이 논문에서는 이동통신단말기를 이용한 신용카드 및 온-라인 금융거래에 관한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 신용카드 회원이 신용카드사 거래승인시스템으로부터 보안코드를 이동통신 단말기로 수신 받는 보안코드수신단계, 보안코드를 가맹점의 인증 단말기에 입력하는 단계, 입력된 보안코드의 일치여부를 비교하는 단계 및 최종 승인단계의 과정으로 구성된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.257-262
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• 2023

마케팅 정책의 하나로 일부 공급자는 소매상에게 공급하는 제품에 대한 수요 증대를 기대하면서 일정 기간의 신용 거래를 허용한다. 신용 거래에 의한 제품 대금에 대한 지불 유예의 기회는 소매상의 재고 투자 비용을 절감시키는 효과를 가져 오게 되고, 결과적으로 구매자의 수요 증대를 기대하면서 소매상의 판매 가격을 결정 하게 된다. 본 연구는 공급자, 소매상 그리고 구매자로 구성되는 신용 거래 공급망에서 구매자의 수요가 소매상의 판매 가격에 지수적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 소매상의 판매가격과 주문 로트 크기(EOQ: Economic Order Quantity)를 결정하는 재고 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 공급하는 제품은 시간의 경과에 따라 변질되는 퇴화성 제품의 경우를 포함하고, 신용 거래 기간과 가격탄력지수 그리고 퇴화의 정도가 소매상의 판매 가격과 주문 로트 크기에 미치는 영향을 분석 해 보고자 한다.

• 정보화사회
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• 통권125호
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• pp.58-61
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• 1998

통신서비스 요금 연체.미납자에 대한 신용정보 공동관리시스템을 한국정보통신진흥협회에 구축하여 동 시스템에 신용불량정보를 집중하고 사업자는 가입자 유치시 동 시스템을 조회하여 신용불량자로 등록되어 있는 자에 대해서는 가입을 제한하도록 한다. 또한 악성 신용불량자에 대해서는 신용정보업자의 전산망에 등록하여 각종 신용거래에 제한을 받게 함으로써 신용정보공동 관리의 실효성을 높여 나갈 방침이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권5호
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• pp.25-32
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• 2004

인터넷상의 전자상거래 주문에서 발생하는 수백만건의 트랜잭션 레코드들에 대해 Hybrid 기법으로 데이터마이닝 기술인 연관규칙 탐사기법과 AFS (Anti Fraud System) 를 활용하여 전자상거래 과정에서 흔히 일어날 수 있는 부정 거래를 최소화할 수 있는 새로운 전자결제 신용카드 사기방어시스템을 제안한다. 고객이 웹 상의 거래 콤포넌트에 의한 보안 메세징 프로토콜을 사용하여 거래를 시도하면 과거 트랜잭션 데이터를 이용하여 미리 생성해 둔 사기성 거래에 대한 연관규칙의 적용으로 거래의 위험도를 판단하여 위험도가 높다고 판단될 경우 부가적 신용 정보를 요구하거나 거래를 중단하는 시스템이다 본 시스템의 장점은 기존의 사기방지시스템 보다 빠른 응답성과 그에 따른 효율성을 들 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.886-888
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• 2002

인터넷 상의 주문 결재로부터 생성되어지는 수백만의 결제로 인해 축적되어진 레코드들을 이용하고, 아울러 고객이 제공하는 데이터 등을 가지고 고객이 실제 카드 소지자인지를 판별하는 전자결제 신용카드 사기방어시스템 (Anti-Fraud System(AFS))을 제안하였다. 고객은 거래 콤포넌트에 의한 보안 메시징 프로토콜을 사용해서 인터넷에서의 서비스 요구를 시작한다. 거래의 위험도를 결정하기 하기 위해서 데이터마이닝 기법을 이용한 하이브리드 모델링기법을 사용하여 이와 같은 요구에서 생성되는 트랜잭션 정보의 위험도를 계산한 후, 미리 결정된 위험수위와 비교하여 부가적 신용 정보의 필요성을 판단하게 된다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.