금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.
Today, all the countries of the world newly recognize importance of sea on 70% area of the earth, which are focused on efforts for security of marine territory and fishes resources. On the security concerns of the ocean & fishes resources, Sea are very important on the ground of the importance of the ocean, thus international community has been trying to combat a maritime security threat and illegal fisheries. Coastal states need to have proper state's jurisdiction and exercise it's jurisdiction to response effectively to a maritime security threat and illegal fisheries. Here, many of the coastal states strengthened the rights in Exclusive Economic Zone(;EEZ) naturally, there are made cooperation activities and keen competition in the sea because deepening of complex understanding of the relationship between the surrounding countries with marine surveys & continental shelf development, island territorial sovereignty & marine jurisdiction in overlap of sea area on EEZ. In these circumstances, foreign fishing boats invaded to our territorial waters and EEZ many times. in addition, Chinese fishing boats are going to illegal fisheries naturally. On this point, a powerful crackdown of maritime enforcement organization had no effect on them. Also more and more their resistance gathered strength and tendency of a illegal activities became systematization, group action and atrocity little by little. So this thesis includes a study on the regal regulation, the system and formalities on the control of illegal fishing. And the author analyzed the details of the activities of illegal fishing and boats controlled by Korea Coast Guard(KCG), fishing patrol vessels of Ministry of Maritime Affaires and Fisheries(MOMAF) and Navy etc. from in adjacent sea area of Korea. In relation to this, the policy and activity plan were devised to crackdown to illegal fisheries of foreign fishing boats and then it was enforced every year. According to this, analyze the present conditions of illegal fisheries of a foreign fishing boats on this study, also analyze the present conditions of maritime enforcement organization & found out problems to compared it. protect the territorial waters, at the same time protection of marine mineral resources & fishes resources of EEZ including continental shelf, which has want to study for the role & response of maritime enforcement organization for the protection of fisheries resources and a proper, a realistic confrontation plan of maritime enforcement organization against illegal fisheries of foreign fishing boats.
The purposes of this study were to examine the consumer beliefs on the wrongness and occurrence of unethical behaviors in retail settings, to examine the differences in unethical beliefs by consumer characteristics, and to examine the effects of anomie on unethical beliefs. A total of 609 questionnaires collected from a consumer survey were analyzed. Results revealed that respondents tended to perceive illegal activities as the most unethical and the least prevalent behaviors and downloading intellectual properties as the least unethical and the most prevalent behaviors. There were differences by age, marital status, occupation, and education in the four dimensions of unethical beliefs including actively benefiting from illegal/deceiving activities, passively benefiting at the expense of the seller, no harm/no foul, and common but questionable actions. Partial differences were observed by shopping frequency and return experience. Valuelessness of anomie affected actively benefiting from illegal/deceiving activities and no harm/no foul.
It is natural that the medical advertisement should be guaranteed as part of the basic commercial activities of medical institutions. However, the general public are non-specialist and they have less informed about medical care than medical specialists, and it is not easy to judge and select medical information. Also, if someone damaged by illegal medical advertising, it cannot be recovered to the original. In this regard, medical advertising has been legislated so that medical organizations can pre - screen the medical laws. However, In December 2015, after the Constitutional Court ruled unconstitutional preliminary censorship, it became virtually impossible to pre-screen. In recent years, illegal medical advertisement have been on the rise, and false and exaggerated medical advertising are increasing the damage to medical consumers. Therefore it is urgent to take countermeasures about this. Thus, this paper try to analyzes the characteristics of general commercial and other medical advertisements and looks for alternatives that can minimize the damage caused by illegal medical advertisements and institutional weaknesses by analyzing the regulatory trends in medical advertising.
빠르게 성장한 게임 시장의 규모에 따라 게임봇, 게임핵, 골드파밍, 사설서버, 시스템 해킹, 네트워크 해킹, 계정도용 등과 같은 게임을 이용한 여러 불법 행위가 증가해 왔다. 이러한 불법 행위를 예방 및 탐지하기 위해 게임 보안 솔루션들이 존재하지만 각 게임마다의 특징이 존재하기 때문에 부정행위로부터 보호하는 것에는 어려움이 있다. 또한 게임 보안은 게임의 기획과 조화되는 게임 보안 솔루션 및 탐지 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 온라인 게임에서의 보안 관련 연구에 대한 동향을 조사하였다. 온라인 게임에서의 부정행위를 분류하였고, 온라인 게임에서의 각 특징에 따른 부정행위 예방 및 탐지 방법을 분류하였다.
This study assessed the efficiency of reducing soil erosion and suspended sediment through the restoration of alpine unauthorized and illegally cultivated fields, using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model in the Mandae District. The results showed that in Scenario 5, which involved restoring unauthorized and illegal fields within forests, along rivers (banks), and in ditch areas were restored to their original land categories, achieved the highest efficiency in reducing average annual soil erosion and suspended sediment, with reductions of 8.1% and 4.5%, respectively. In particular, it was confirmed that the restoration of unauthorized and illegal fields within forested areas has a significant impact. This demonstrated that the restoration of unauthorized and illegal agricultural fields can substantially reduce the soil erosion and suspended sediment attributable to non-point source pollution. Our findings highlight the importance of managing these unauthorized and illegal agricultural activities in developing sustainable strategies within non-point source pollution management areas. This study is expected to provide important basic data to effectively establish water quality improvement strategies in the region of non-point source pollution management.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.275-279
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2022
The growth of technology nowadays has made many things easy for humans. These things are from everyday small task to more complex tasks. Such growth also comes with the illegal activities that are perform by using technology. These illegal activities can simple as displaying annoying message to big frauds. The easiest way for the attacker to perform such activities is to convenience user to click on the malicious link. It has been a great concern since a decay to classify URLs as malicious or benign. The blacklist has been used initially for that purpose and is it being used nowadays. It is efficient but has a drawback to update blacklist automatically. So, this method is replace by classification of URLs based on machine learning algorithms. In this paper we have use four machine learning classification algorithms to classify URLs as malicious or benign. These algorithms are support vector machine, random forest, n-nearest neighbor, and decision tree. The dataset that is used in this research has 36694 instances. A comparison of precision accuracy and recall values are shown for dataset with and without preprocessing.
우리나라 서해 중 남부 연근해의 불법어업에 대한 실태를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해양경찰청의 불법어업 단속 건수는 1998-2001년가지는 감소하는 경향을 보였으나, 2002년에는 증가한 것으로 보여 주고 있다. 2. 해양수산부 자료에서 1992-1996년까지는 완만한 증가세를 보였으나, 1997년부터는 증가폭이 크게 나타났고, 동해는 2001년부터 증가를 보였다. 남해는 1998년 기점으로 감소하는 경향을 보였고, 서해는 1997년부터 증가하였다. 특히 서해 중 남부 해역은 1998년부터 뚜렷한 증가세를 보였다. 3. 서해 중 남부의 업종별 불법어업은 소형기선저인망어업(40.9%), 유형별은 무허가어업(38.1%)이 가장 많았다. 4. 어업인들이 불법어업을 하게 된 동기는 생계를 위한 것이 27.4%으로 가장 많았고, 불법어업에 대한 어업인들의 견해에 대해서는 현실에 맞는 수산정책이 23.9%으로 가장 많았으며, 지속적인 불법어업 단속과 적절한 교육이 각각19.3%, 새로운 어업개발 18.3%, 정부의 적극적인 지원 4.6%, 기타(중국어선 단속, 어장확대, 직접실험 후 정책수립, 남획금지 등)의 순으로 불법어업의 대책을 요구하는 것으로 나타났다. 5. 설문에 의한 해양경찰관의 불법어업에 대한 의견으로는 연근해 어선이 전반적으로 불법어업을 행하고 있는 것으로 나타났으며(78.0%), 불법어업을 하게 된 동기는 생계유지를 위해서 (83.5%), 불법어업으로 어족고갈(68.9%) 등 으로 나타났다. 불법어업 근절 대책으로는 현행법 및 제도개선(68.4%)를 해야 한다는 견해를 보였다.
Purpose: The scope of forensic investigations serves to identify malicious activities, including leakage of crucial corporate information. The investigations also identify security lapses in available networks. The purpose of the present study is to explore how to block distribution channels to protect illegal leakage in supply chain through digital forensic method. Research design, data and methodology: The present study conducted the qualitative textual analysis and its data collection process entails five steps: identifying and collecting data, determining coding categories, coding the content, checking validity and reliability, and analyzing and presenting the results. This methodology is a significant research method due to its high quality of previous resources. Results: Applying previous literature analysis to the results of this study, the author figured out that there are four solutions as an evidences to block distribution channels, preventing illegal leakage regarding company information. The following subtitles show clear solutions: (1) Communicate with Stakeholders, (2) Preventing and addressing illegal leakage, (3) Victims of Data Breach, (4) Focusing Solely on Technical Teams. Conclusion: There are difficult scenarios that continue to introduce difficult questions surrounding engagement with digital evidence. Consequently, it is important to enhance data handling to provide answers for organizations that suffer due to illegal leakages of sensitive information.
인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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