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데이터수집부가 금융 사기 의심 데이터를 수집하는 단계; 어휘추출부가 수집한 상기 금융 사기 의심 데이터로부터 금융 사기를 나타내는 어휘 데이터를 추출하는 단계; 및데이터판별부가 추출한 상기 어휘 데이터를 분석하여 수집한 상기 금융 사기 의심 데이터가 금융 사기 관련 데이터에 해당하는지 판별하는 단계;를 포함하는 금융 사기 방지 방법
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제 1 항에 있어서,상기 데이터수집부가 금융 사기 의심 데이터를 수집하는 단계는이동단말 데이터 수집 클라이언트 또는 이메일 데이터 수집 클라이언트로부터 문자열로 이루어지는 금융 사기 의심 데이터를 입력받는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 1 항에 있어서,상기 어휘추출부가 상기 금융 사기 의심 데이터로부터 금융 사기를 나타내는 어휘 데이터를 추출하는 단계는 수집한 상기 금융 사기 의심 데이터에 대하여 전처리를 수행하여 문장 단위 데이터를 획득하는 과정;상기 문장 단위 데이터의 형태소를 분석하는 과정;형태소가 분석된 상기 문장 단위 데이터에 해당하는 품사를 태깅하는 과정;품사가 태깅된 상기 문장 단위 데이터에 대하여 품사별 클러스터링을 수행하는 과정; 및품사별로 클러스터링된 상기 문장 단위 데이터와 유사한 어휘를 갖는 어휘 데이터를 기설정된 금융 사기 관련 데이터가 기저장된 데이터베이스로부터 추출하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 3 항에 있어서,상기 금융 사기 의심 데이터에 대하여 전처리를 수행하여 문장 단위 데이터를 획득하는 과정은상기 금융 사기 의심 데이터 내 문자열의 형태를 분석하여, 문장 단위 데이터 또는 메타 데이터를 검출하는 과정; 및검출된 상기 문장 단위 데이터 내 존재하는 불용어를 제거하거나, 또는 문장 단위 데이터의 띄어쓰기를 수행하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 3 항에 있어서,상기 품사별로 클러스터링된 상기 문장 단위 데이터와 유사한 어휘를 갖는 어휘 데이터를 기설정된 금융 사기 관련 데이터가 기저장된 데이터베이스로부터 추출하는 과정은벡터 공간 모델을 이용하여 문서 연관도를 계산하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 3 항에 있어서,상기 품사별로 클러스터링된 상기 문장 단위 데이터와 유사한 어휘를 갖는 어휘 데이터를 기설정된 금융 사기 관련 데이터가 기저장된 데이터베이스로부터 추출하는 과정은다변량 통계분석 방법(Latent Semantic Analysis, LSA)의 의미 검색 모델을 이용하여 의미적 유사성을 파악하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 1 항에 있어서,기계학습부가 금융 사기 관련 데이터라고 판별한 의심 데이터에 대하여 기계학습을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 7 항에 있어서,상기 기계학습부가 금융 사기 관련 데이터라고 판별한 의심 데이터에 대하여 기계학습을 수행하는 단계는나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류 방법, SVM(Support Vector Machine) 분류 방법, 랜덤포레스트(Random Forest) 분류 방법 중 적어도 하나의 분류방법을 이용하여 기계학습한 금융 사기 관련 데이터라고 판별한 의심 데이터를 분류하는 것을 특징으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제 1 항에 있어서,SNS모니터링부가 소셜 네트워크를 통해 복수 개의 단말간에 송수신되는 데이터에 대하여 데이터베이스에 기저장된 금융 사기 관련 데이터에 해당하는지 여부를 모니터링하는 단계;를 더 포함하는 것을 특정으로 하는 금융 사기 방지 방법
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제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
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금융 사기 의심 데이터를 수집하는 데이터수집부;수집한 상기 금융 사기 의심 데이터로부터 금융 사기를 나타내는 어휘 데이터를 추출하는 어휘추출부; 및추출한 상기 어휘 데이터를 분석하여 수집한 상기 금융 사기 의심 데이터가 금융 사기 관련 데이터에 해당하는지 판별하는 데이터판별부;를 포함하는 금융 사기 방지 시스템
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