• Korean Security Journal
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• no.53
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• pp.37-59
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• 2017

This study aims to contribute to the early detection of occupational fraud in the Korean financial industry by analyzing fraud symptoms. Firstly, the definition, cause of occupational fraud, and fraud symptoms were discussed through literature review. Secondly, survey data were collected from the employees of the financial industry such as bank, insurance, and securities companies to conduct statistical analysis. The result of analysis showed that the symptoms of 'excessive stock investment' and 'unsettled life style' were statistically significant predictors of fraud detection experience. Plus, 'tips and complaints' were the most frequent method for detecting occupational fraud in the Korean financial industry. The financial institutions can minimize the loss of occupational fraud by early detection through educating their employees and vendors on these important symptoms of occupational fraud.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.15 no.2
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• pp.121-160
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• 1993

본고(本稿) 1981~92년의 부당한 공동행위(共同行爲) 및 사업자단체금지행위(事業者團體禁止行爲) 심결례(審決例)들을 통해 우리나라 사업자들의 담합(談合)패턴과 특징(特徵)을 살펴보고 이를 바탕으로 담합규제법제(談合規制法制)와 그 운용상(運用上)의 문제(問題)들을 검토하여 담합규제(談合規制)의 실효성(實效性) 제고(提高)를 위한 경쟁정책적(競爭政策的) 대안(代案)들을 제시하고 있다. 우리의 담합규제법제(談合規制法制)와 법시행방법(法施行方法)은 은밀하고 지속적인 담합(談合)보다는 담합(談合)의 직접적 증거를 남길 가망이 많은 명시적(明示的) 공모행위(共謀行爲)의 적발(摘發)로 기울어져 있는 것으로 보인다. 사실, 담합사건(談合事件)들이 경쟁적(競爭的) 시장(市場)에 편재(偏在)되어 있고 사업자간(事業者間) 및 사업자단체(事業者團體) 공동행위(共同行爲)의 평균공모기간(平均共謀期間)이 각각 8개월과 10.7개월에 지나지 않는다는 것은 적발 시정조치된 행위(行爲)가 주로 담합(談合)의 시도(試圖)였음을 시사하는 것이다. 또한 가격고정공모(價格固定共謀)의 평균가격인상율(平均價格引上率)이 18%임을 감안할 때 담합실행기간(談合實行期間) 매출액(賣出額)의 1%라는 현재의 최고(最高) 과징금액(課徵金額)은 부당이득환수(不當利得還收)나 행정제재(行政制裁)의 어떤 측면에서도 그 실효성(實效性)이 극히 의심스러운 적은 금액이며, 거의 모든 위법행위(違法行爲)에 대하여 시정조치(是正措置)만이 취해지고 담합사업자(談合事業者)들에게 과징금(課徵金)이나 형사벌(刑事罰)이 부과되는 경우도 극히 드물어 담합억지효과(談合抑止效果)가 의문시되고 있다. 담합규제(談合規制)의 실효성(實效性) 제고(提高)를 위해서는 경쟁(競爭)의 실질적(實質的) 제한성(制限性)이 아니라 경쟁제한(競爭制限)의 부당성(不當性)을 위법성(違法性) 판단기준으로 하여 가격고정(價格固定), 입찰조작(入札操作), 시장분할(市場分割) 등 '적나라한' 담합(談合)에 대한 당연위법원칙(當然違法原則)을 확립하고, 과징금(課徵金)을 담합기간(談合期間) 매출액(賣出額)의 20% 정도로 상향조정(上向調整)하여 담합(談合)에 대한 핵심적 제재수단(制裁手段)으로 활용하여야 한다, 또한 담합(談合)의 적발(摘發) 입증노력(立證努力)에 경제적(經濟的) 분석(分析)과 증거(證據)를 이용하고, 특히 입찰조작(入札操作)의 감시(監視) 적발체제(摘發體制)를 확립하여 공공조달분야(公共調達分野)에 대한 경쟁정책(競爭政策)을 강화해야 하며, 묵시적(默示的) 담합(談合)을 가능케 하면서도 합의(合意)로 간주될 수 없는 담합촉진(談合促進) 기도행위(企圖行爲)를 금지할 법적(法的) 근거(根據)를 마련해야 할 것이다.

• Information Systems Review
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• v.5 no.1
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• pp.49-60
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• 2003

The purpose of this study is to empirically and practically verify the applicability of visualization data mining tool in detecting real-word insurance frauds that are now emerged as one of the most serious problems socially and economically. For the verification, Analyst's Notebook by i2, which has been known as the most effective visualization data mining tool, was adopted. With Analyst's Notebook, fraud-probable insurance transactions from a very large insurance claims are selected and then substantiation for insurance frauds are attempted. The results show that Analyst's Notebook not only detects insurance fraud transactions from a vast number of insurance claims, but is also able to pinpoint organized crime group by associating one fraud transaction to another fraud transaction. Therefore, it is safe to conclude that visualization data mining is very effective in detecting false transactions and crime behaviors including insurance fraud.

• Journal of Korean Medical classics
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• v.19 no.3
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• pp.128-137
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• 2006

관우(關于) ${\ulcorner}$상한론(傷寒論)${\lrcorner}$ 적발어양화발어음적조문(的發於陽和發於陰的條文), 유허다부동적론쟁이의가적해석야도부일치(有許多不同的論爭而醫家的解釋也都不一致), 특별시관우음양적개념(特別是關于陰陽的槪念), 화발어음증적발열유무(和發於陰證的發熱有無), 치유시기(治愈時期), 의가적설명전각양각색이몰유일관적해석(醫家的說明全各樣各色而沒有一貫的解釋). 소이아주장료이하문제(所以我主張了以下問題), 기내용여하(其內容如下). 기일시발병부위(其一是發病部位), 발어양증시표현위기장성적정황하(發於陽證是表現衛氣壯盛的情況下) 감수외아구이병정위중적상태(感受外雅邱而病情危重的狀態). 발어음증적음지의의시표현인(發於陰證的陰之意義是表現人) 체내부적문제(體內部的問題), 저취시위기허적상태(這就是衛氣虛的狀態). 기이시발어음증적발열유무(其二是發於陰證的發熱有無), 가이추론재발어음증적상태상(可以推論在發於陰證的狀態上), 유용오하(有用誤下)오치(誤治) 적정황(的情況), 기정황취시발열증상(其情況就是發熱症狀), 소이발어음증(所以發於陰證) 초미견발열증(初未見發熱症), 단재병적진행과정상(但在病的進行過程上), 각유발열증상(却有發熱症狀). 기삼시치유시기(其三是治愈時期) 부요론칠일여륙일적시간(不要論七日與六日的時間), 단수요설명발어양적치응시기비발어음적치유시기요장(但需要說明發於陽的治應時期比發於陰的治愈時期要長). 발어양증비발어음증(發於陽證比發於陰證), 기병정위중(其病情危重), 소이수요제거아기병회복위기적시간(所以需要除去雅氣幷恢復衛氣的時間). 총지(總之) 발어양증적치유시기비발어음증적치유시기수요장(發於陽證的治愈時期比發於陰證的治愈時期需要長).

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07a
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• pp.404-406
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• 2002

전력시장에서의 공정경쟁의 중요성은 새삼 강조의 필요가 없을 만큼 중요한 것이다. 대표적인 전력시장에서의 불공정행위로는 시장지배적 사업자에 의한 시장지배력 행사와 다수 사업자에 의한 부당공동행위, 즉 담합행위를 들 수 있다. 불공정행위의 실제 행위는 시간별 가격과 용량을 입찰하는 과정에서 부당한 이익을 위한 전략적 행위를 행사함으로써 발생한다. 인위적으로 가격을 올리거나 가격이 낮은 발전기의 용량을 축소 입찰함으로써 정상적인 시장가격보다 높은 시장가격이 형성되어 이러한 부당행위의 당사자가 부당을 이익을 얻게 되는 과정이다. 이러한 행위는 상당히 은밀하고 전략적으로 행사되므로 그 적발이 용이하지 않지만 전력시장을 관찰함으로써 징후를 포착하고. 정밀조사를 통하여 부당행위를 적발, 시정하는 지속적인 활동이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 부당행위를 적발하기 위한 기본과정으로서 입찰용량의 적정성 판정을 위한 지표개발을 시도하였다. 설비용량과 보수용량을 감안한 입찰가능용량과 실제 입찰한 용량의 상관관계를 분석함으로써 정밀조사 대상이 되는 비정상 입찰행위 식별지표인 용량철회 가능성 감지지표를 개발하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.93-116
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• 2010

Ensemble approach is applied to the detection modeling of illegal cash accommodation (ICA) that is the well-known type of fraudulent usages of credit cards in far east nations and has not been addressed in the academic literatures. The performance of fraud detection model (FDM) suffers from the imbalanced data problem, which can be remedied to some extent using an ensemble of many classifiers. It is generally accepted that ensembles of classifiers produce better accuracy than a single classifier provided there is diversity in the ensemble. Furthermore, recent researches reveal that it may be better to ensemble some selected classifiers instead of all of the classifiers at hand. For the effective detection of ICA, we adopt ensemble size reduction technique that prunes the ensemble of all classifiers using accuracy and diversity measures. The diversity in ensemble manifests itself as disagreement or ambiguity among members. Data imbalance intrinsic to FDM affects our approach for ICA detection in two ways. First, we suggest the training procedure with over-sampling methods to obtain diverse training data sets. Second, we use some variants of accuracy and diversity measures that focus on fraud class. We also dynamically calculate the diversity measure-Forward Addition and Backward Elimination. In our experiments, Neural Networks, Decision Trees and Logit Regressions are the base models as the ensemble members and the performance of homogeneous ensembles are compared with that of heterogeneous ensembles. The experimental results show that the reduced size ensemble is as accurate on average over the data-sets tested as the non-pruned version, which provides benefits in terms of its application efficiency and reduced complexity of the ensemble.

• Product Safety
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• s.206
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• pp.24-27
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• 2011

• 대한소아청소년정신의학회:학술대회논문집
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• 2007.05a
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• pp.5-6
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• 2007

• Polymer Science and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.4-14
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• 2002

• Landscaping Tree
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• s.89
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• pp.69-78
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• 2005