• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.85-94
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• 2016

본 논문은 타 산업에 비해 상대적으로 빅데이터의 잠재 가치가 높은 금융권에서 사전 예방과 실시간 탐지가 특히 중요해지고 있는 자금세탁방지를 위한 빅데이터 기반의 시스템 구현 방안을 제시한다. 기존 A 은행의 사례 분석을 통해 현 자금세탁방지 업무에 빅데이터를 적용 가능한 부분과 기능들 논의한다. 연구 결과 빅데이터를 활용한 자금세탁방지 시스템은 기존의 자금세탁방지 시스템에 추가적으로 소셜 네트워크 서비스나 로그 파일 등의 다양한 출처로부터 데이터를 수집해 일부가 아닌 전체 데이터를 대상으로 빠른 속도로 거래 모니터링과 잠재적 위험 탐지가 가능하다. 즉 빅데이터 기반 자금세탁방지 시스템은 비정형 데이터인 소셜 네트워크 서비스 데이터와 기존 거래나 고객정보를 통합하고 소셜 네트워크 분석 방법을 적용하여 고객확인의무와 잠재 요주의 인물 탐지 기능을 제고시킬 수 있다. 또한 빅데이터 분석 인프라 하에서 룰 모델이나 거래패턴 스코어링 모델을 적용해 실시간으로 혐의 거래 적발이 가능하다.

• 정보보호학회지
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• 제28권4호
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• pp.48-57
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• 2018

최근 국내외적으로 암호화폐 거래소(이하 '디지털 자산 거래소')를 대상으로 빈번히 발생하고 있는 암호화폐(이하 '디지털 자산') 탈취, 무단 입출금 등 보안 사고를 통하여 자금세탁 및 테러자금조성 등 사회적인 문제를 일으키는 불법 행위가 증가할 가능성이 높다. 본 논문에서는 국제 표준화 기구에서 다루고 있는 디지털 자산 거래소 보안에 관한 표준안, 국내외 법 규정 등을 분석하고 디지털 자산 거래 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 보안 위협을 식별함으로서 자금세탁 및 테러자금조성 방지를 위한 디지털 자산 거래 시스템의 개선 방안을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.179-192
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• 2008

본 논문은 금융기관을 이용한 자금세탁 및 불법적인 외화유출 방지를 목적으로 자금세탁 관련 혐의거래보고 등 금융정보를 수집하여 심사하는 금융정보분석원에 지식기반시스템을 도입한 사례연구이다. 한정된 심사인력으로 기하급수적으로 증가하는 협의거래보고에 효과적으로 대응하기 위하여 지식기반시스템의 도입은 필수적이라고 할 수 있다. 이렇게 구축된 지식기반시스템은 보고된 혐의거래를 여과(filtering)하여 자금세탁혐의가 인정된 정보만을 수사기관에 제공하는 심사 및 분석 업무의 효과성과 효율성을 극대화시킨다. 특히, 금융정보분석원은 여러 금융기관들로부터 보고된 혐의거래정보와 심사분석과정에서 유관기관으로부터 수집된 여러 종류의 정보가 집중되기 때문에 축적된 정보를 체계적으로 관리 및 활용할 수 있는 지식 베이스의 구축이 더욱 필요하다. 금융정보분석원은 많은 정보가 집중되는 만큼 축적된 데이터를 활용하여 자금세탁 관련 지식을 창출하는 업무를 수행해야만 하는 의무도 가지고 있기 때문이다. 이를 위하여 금융정보분석원의 심사분석시스템이 자금세탁방지를 위한 지식의 창출과 지식의 관리 측면까지 고려된 전체적인 프레임워크 하에서 지식기반시스템으로써의 토대를 마련하였다는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1-11
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• 2018

블록체인은 네트워크 내의 모든 참여자들이 공동으로 소유하고 검증함으로서 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 블록체인은 보안성 및 확장성 투명성을 특징으로 하며 전 세계에서 이용가능하기 때문에 최근 송금을 포함하여 물류 유통, IoT 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 최근에는 블록체인을 기반으로 하여 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행을 자동화할 수 있는 스마트 컨트랙트에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 컨트랙트를 활용하면 계약 사항을 미리 프로그래밍하여 작성하고, 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트 설계에 관한 연구를 진행하면서 최근 이슈가 되고 있는 가상화폐의 불법적 자금 악용 등의 문제를 해결하는 방안으로써, 스마트 컨트랙트 설계 방안에 대한 연구를 진행하였다. 이를 통해 고객확인(KYC:Know Your Customer)과 자금세탁방지 과정을 스마트 컨트랙트를 활용해 적용해 보았으며, 자금세탁방지의 가능성을 확인 및 ASM(AML SmartContract mechanism) 설계 방안을 제시해보고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.135-161
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• 2020

블록체인과 가상통화 관련 시장의 성장과 함께 가상통화거래소는 하나의 신규 산업으로 성장하고 있다. 그러나, 가상통화에 대한 법·규제적 정의가 진행 중에 있어서 기존 산업과 다르게 규제기관의 관리감독을 받지 않고 있으며, 이에 따라 본 연구는 거래소 해킹 및 사고로 인한 사용자(가상통화 투자자)의 피해가 다수 보고되었다. 가상통화거래소에서 발생할 수 있는 피해를 개인정보 및 계정의 탈취로 인한 자산 피해와 사용자가 외부 사기사건 등에 연루되어 발생할 수 있는 피해로 구분하여 연관성이 높은 기능을 선행 사업자와 비교 분석하였다. 회원가입(KYC: Know Your Client), 로그인, 거래 추가인증은 선행 사업자와 유사한 수준이나, 이상거래탐지(FDS: Fraud Detection System), 법화 및 가상통화 자금세탁방지(AML: Anti-Money Laundering)는 미흡한 수준으로 조속한 개선이 필요할 것으로 파악되었다.

• 통상정보연구
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• 제19권4호
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• pp.95-124
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• 2017

이 사건은 아르헨티나가 적용한 금융 조세 외환 등록에 관한 8개의 조치가 서비스무역에 관한 일반 협정(General Agreement on Trade in Services) 하의 최혜국대우 의무, 내국민대우 의무 및 시장접근 보장 의무의 위반에 해당하는지에 관한 다툼이다. 이들 대상조치는 '조세 투명성에 협력하지 않는 국가'의 서비스 및 서비스 공급자와 '조세 투명성에 협력하는 국가'의 서비스 및 서비스 공급자를 달리 대우하는 조치이다. 아르헨티나는 대상조치가 "조세 목적을 위한 투명성 및 정보교환에 관한 글로벌포럼" 및 "국제자금세탁방지기구" 체제에 부합하며 GATS 제XIV조 및 금융서비스부속서의 예외규정에 의해 정당화된다고 주장하였다. 요컨대 이 사건은 정당한 정책목적을 달성하기 위한 규제를 채택할 국가의 권한과 이로 인해 발생하는 경쟁조건의 변화의 문제이며, GATS 전문에서 밝히고 있는 회원국의 권리와 의무 간 균형을 어떻게 맞추어야 할 것인지의 문제이다. 상소기구는 (i) 서비스 및 서비스 공급자의 동종성 심사, (ii) GATS 제II조 및 제XVII조 하의 불리하지 않은 대우 판정 심사, 그리고 (iii) 금융서비스부속서 제2(a) 항이 적용되는 조치의 범위에 대한 판단을 통하여 이러한 균형을 맞추고 있다. 이 글에서는 이 사건의 대상조치와 패널의 판정을 정리하여 배경을 제시한 후 상소기구 판정을 분석한다. 분석은 앞에서 언급한 주요 쟁점을 중심으로 하며 패널의 판정, 기존의 다른 WTO 판정례 및 연구논문 하에서의 논의와 어떠한 차이를 가지는지를 파악하여 그 의미를 논한다.

• Strategy21
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• 통권37호
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• pp.242-274
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• 2015

2015년 5월 수중발사 탄도미사일(SLBM) 발사시험을 통해 북한은 전 세계의 이목을 또 다시 집중시켰다. 북한은 2013년 제3차 핵실험을 감행한 이후 최근까지도 탄도미사일과 로켓 발사 등의 무력도발을 지속해 왔다. 이와 같은 북한의 무력도발은 한반도의 안정뿐만 아니라 미국 본토의 안보에도 매우 부정적인 영향을 미치고 있다. 지금까지 미국은 북한의 핵미사일 개발 저지를 위해 경제적 또는 군사적 방안들을 선별적으로 적용해 왔다. 그러나, 이러한 미국의 노력에도 불구하고 북한은 여전히 핵미사일을 개발하겠다는 꿈을 포기하지 않고 있는 것이 사실이다. 본 논문은 북한의 핵미사일 개발에 대한 미국의 대안적 전략(Alternative Strategy)을 제시하는데 그 목적이 있다. 필자는 대안적 전략 제시에 앞서 북한의 핵과 탄도미사일 개발현황을 내용(Contents)과 맥락(Context) 차원에서 분석하고 미 오바마 행정부의 대북전략을 비판적으로 검토하였다. 그리고 대안적 전략으로 동맹국과 함께 경제적(Sticky Power), 군사적(Sharp Power) 수단의 동기화(Synchronizing)를 통해 북한이 감당하기 힘든 전략적 환경을 조성(Shaping the Strategic Environment)하는 것이 '북한의 핵개발 포기' 라는 전략목표를 달성하는 방안 임을 강조하고 있다. 미국이 대안적 전략목표를 달성하기 위해서는 경제적 수단으로 ① 북한의 자금세탁 및 위조지폐 발행국 지정, ② 북한을 지원하는 모든 해외자산에 대한 제재조치, ③ 북한의 테러지원국 재지정, ④ 북한 제재를 위한 미국의 입법추진, ⑤ 대량살상무기 관련 금수품목의 확대를 적용함과 동시에 군사적 수단으로 ① 대량살상무기 비확산 활동 강화, ② 대탄도미사일 전략 개발 및 정보(ISR: Intelligence Surveillance and Reconnaissance) 공유, 맞춤형 억제전략(TDS: Tailored Deterrence Strategy)의 구체화 등을 통한 한·미 군사 억제방안의 강화, 그리고 ③ SM-3, THAAD(Terminal High Altitude Area Defense) 등 한·미·일 3자간 MD(Missile Defense)체제의 구축 등을 동기화하여 적용해야만 할 것이다. 미국의 대안적 전략은 ① 북한의 핵미사일 개발에 대한 중국의 협력방지, ② 한·중간 경제관계의 악화, ③ 한·일간의 역사적 긴장관계라는 위험요소를 내포하고 있는 것 또한 사실이다. 따라서 미국이 대안적 전략목표인 '북한의 비핵화' 달성을 위해서는 이와 같은 위험요소를 완화시키는 노력도 병행되어야 할 것이다. 끝으로, 미국은 북한의 김정은이 핵미사일 개발 포기라는 상이한 방향의 전략적 결정을 할 경우에 대비하여 한·미 연합훈련의 보류, 북한에 대한 경제제재조치 해제 등 북한과의 협상 가능성도 열어두고 이에 대해서도 철저하게 준비해 나가야 할 것이다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.