• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.21-32
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• 2021

정보통신기술의 발달로 전자금융서비스가 활성화됨에 따라 선불전자지급수단을 이용한 전자금융거래도 증가하고 있다. 선불전자지급수단의 다양한 순기능에도 불구하고, 현금화가 용이하다는 점 때문에 전자금융사기에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 선불전자 지급수단의 금융거래내역에 순차패턴 마이닝 기법을 적용하여 이상금융거래를 탐지하는 방안을 제시하였다. 선불전자지급수단의 금융거래내역을 서비스이용 순서로 나열한 다음 순차패턴 마이닝을 통해 이상금융거래 탐지패턴을 추출하였다. 도출된 패턴을 실제 금융거래 데이터에 적용하는 실험을 통해 방법론의 효과성을 검증하였다. 실험결과 테스트 데이터의 탐지성능 정확도가 95.6퍼센트로 나타나 제시된 방법론이 이상금융거래를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 방법론은 향후 이상금융거래탐지시스템 분석모델에 적용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.