• 산경연구논집
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• 제13권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Purpose: This study aims to find empirical evidence and clarity on the phenomenon of the direct and indirect effect of perceived behavioral control on fraud prevention through whistleblowing intention. This study also aims to understand the influence of organizational ethical culture moderating between whistleblowing intention and fraud prevention. Research design, data, methodology: The samples of this research are 236 respondents consisting of the Head of the Finance Subdivision and Head of the Reporting Planning Subdivision and the finance staff who were determined using the purposive sampling method. The data obtained were analyzed using the Structural Equation Modeling technique. Results: The study results show that perceived behavioral control positively and significantly affects whistleblowing intention. In addition, perceived behavioral control does not affect fraud prevention mediated by whistleblowing intention. Furthermore, organizational ethical culture moderates whistleblowing intention and has a positive and significant effect on fraud prevention. Conclusions: This study concludes that the phenomenon of scandal that often occurs on a television is not a habit that must be followed. It requires an active role from the community as a form of concern for whistleblowing. Futher researchers can add other construct variables, such as good corporate governance to assess the performance improvement of the organizational layers, both internally and externally

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.529-536
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• 2023

한국의 중고거래 시장은 꾸준한 성장을 보이고 있지만, 중고거래 사기의 발생 건수와 피해 금액도 함께 늘어나고 있다. 2021년 기준 중고거래 시장 규모는 24조원이지만 동시에 사기 피해 금액은 3,606억 원에 달한다. 중고거래 플랫폼은 개인 간 거래 사기를 방지하기 위해 안전거래 결제 시스템을 마련했다. 그러나 안전결제 시스템을 악용한 신종 사기 수법이 생겨나고 있어 중고거래 안전결제도 사기로부터 안전하다고 볼 수 없다. 이에 본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 중고거래 안전결제 서비스의 사기 방지를 위해 생긴 안전결제 시스템의 실태를 파악하고, 이를 텍스트마이닝과 네트워크 분석으로 분석하여 안전결제 시스템의 개선 방안을 제안한다.

• 유통과학연구
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• 제21권12호
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• pp.71-81
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• 2023

Purpose: This research aims to analyze the influence of greed, opportunity, need, exposes on fraudulence financial reporting by using the distribution of political connections as a moderating variable. Research design, data, methodology: Using data collected from 180 respondents who were leaders involved in financial reports in state-owned companies and manufacturing companies in South Sulawesi, Indonesia. Data analysis using SEM PLS. Results: The results of this research show that greed, opportunity, need, exposes, political connections have a significant positive effect on fraudulence financial reporting. Political connection is able to moderate greed, need, exposes to fraudulence financial reporting. Furthermore, political connections are unable to moderate the opportunity for fraudulence financial reporting in company. Conclusion: Greed, opportunities, needs, exposes can influence someone to carry out financial fraud reporting in the company because of internal or external factors that cause someone to commit fraud. Every perpetrator of fraud should be subject to punishment or sanctions if proven to have committed fraud. Political connections can influence fraudulent financial reporting due to the potential for intervention and political pressure that can affect the integrity of financial reporting. Political connections are able to moderate greed, need, exposes against fraudulent financial reporting.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2010

최근 사회복지분야에서 부정수급, 횡령 등이 빈번히 발생함에 따라 비리를 방지하기 위한 체계적인 관리 방안이 요구되고 있다. 데이터마이닝은 다수의 이해관계자와 많은 예산이 투입되는 사업을 관리하는데 효과적인 방법이다. 본 연구는 국민연금의 부정 수급자 관리방안으로 데이터마이닝을 이용한 예측모형을 개발하였다. 분석결과, 수급자의 급여, 연금 가입, 사고내역 정보가 부정수급의 특성 요인으로 나타났으며 이를 의사결정나무 모형, 로지스틱 회귀모형, 인공신경망 모형에 적용한 결과 의사결정나무 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.400-405
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• 2001

This paper addresses an effective approach of training neural networks classifiers for credit card fraud detection. The proposed approach uses evolutionary programming to trails the neural networks classifiers based on maximization of the detection rate of fraudulent usages on some ranges of the rejection rate, loot minimization of mean square error(MSE) that Is a common criterion for neural networks learning. This approach enables us to get classifier of satisfactory performance and to offer a directive method of handling various conditions and performance measures that are required for real fraud detection applications in the classifier training step. The experimental results on "real"credit card transaction data indicate that the proposed classifiers produces classifiers of high quality in terms of a relative profit as well as detection rate and efficiency.

• ETRI Journal
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• 제31권1호
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• pp.92-94
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• 2009

We propose a system for mobile-phone fraud detection based on a bidirectional artificial neural network (bi-ANN). The key advantage of such a system is the ability to detect fraud not only by offline processing of call detail records (CDR), but also in real time. The core of the system is a bi-ANN that predicts the behavior of individual mobile-phone users. We determined that the bi-ANN is capable of predicting complex time series (Call_Duration parameter) that are stored in the CDR.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.200-206
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• 2021

Fraud in e-commerce transaction increased in the last decade especially with the increasing number of online stores and the lockdown that forced more people to pay for services and groceries online using their credit card. Several machine learning methods were proposed to detect fraudulent transaction. Neural networks showed promising results, but it has some few drawbacks that can be overcome using optimization methods. There are two categories of learning optimization methods, first-order methods which utilizes gradient information to construct the next training iteration whereas, and second-order methods which derivatives use Hessian to calculate the iteration based on the optimization trajectory. There also some training refinements procedures that aims to potentially enhance the original accuracy while possibly reduce the model size. This paper investigate the performance of several NN models in detecting fraud in e-commerce transaction. The backpropagation model which is classified as first learning algorithm achieved the best accuracy 96% among all the models.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.306-311
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• 2023

As digital advertising continues to dominate the advertising industry and experience substantial growth, associated criminal activities such as advertising fraud and brand safety risks have become increasingly prevalent. Despite the severity and extent of these crimes, the response in Korea has been lackluster, often perceiving them merely as losses in advertising expenses incurred by corporations. However, it is important to note that these issues have direct repercussions on the end-consumer in the form of increased prices for goods and services. Furthermore, illegal and intrusive advertisements not only cause inconvenience to the viewer, but may also indiscriminately target cognitively vulnerable groups, such as children and the elderly, with the intention of manipulating advertising metrics and artificially inflating performance indicators. In this study, we aim to explore the concept and significance of advertising fraud and brand safety, and to evaluate the current measures taken in the Korean market. Additionally, we will delve into the implications of related policies and emphasize the necessity of digital advertising literacy in addressing these issues.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.858-861
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• 2011

최근 VoIP 서비스는 IP 네트워크의 안정화를 기반으로 국내 기업 Legacy PSTN 시장을 빠르게 대체해 가고 있다. 그러나 VoIP 서비스는 기존 인터넷망에서 발생 할 수 있는 보안 취약성 뿐 아니라 인터넷 전화 트래픽의 통과 문제 및 VoIP 스팸이나 도청 같은 기존에 없었던 새로운 이슈들을 발생 시키고 있다. 특히 SIP 인증 취약점을 이용한 Fraud Call 공격은 VoIP 서비스 사용자로 하여금 원하지 않은 호 및 과금을 대량 발생 시키는 공격기법으로 최근 기업의 피해사례가 늘어 나고 있다. 본 논문은 Fraud Call의 공격 기법을 분석하고, 호 인증 측면에서의 보안적 대응방안을 기술하고자 한다.