AI 썸네일형 리스트형 FDS(Fraud Detection System) - 이상거래탐지 FDS(Fraud Detection System) FDS는 전자금융거래에서 사용되는 단말정보, 접속로그, 거래정보 등을 분석하여 금전 및 사적인 이득을 취하려는 부정한 거래 행위를 탐지, 분석하고 예방하는 시스템이다. 거래에 필요한 여러 정보들을 바탕으로 분석하기 때문에 탐지 및 분석 방법은 각 기업마다 기밀로 유지되고 있다. 대표적으로 탐지에 사용하는 방법은 위치정보를 이용한 이상 거래판단, 고객 정보와 평소 거래 패턴 분석, 고객 접속 환경, 기존의 통계 데이터를 이용한 분석 등으로 나눠진다. 이러한 분석 방법을 조합하여 이상 거래를 확인하고 예방할 수 있게 해주는 시스템이다. 이상 패턴을 사용할 때는 앞에 설명한 여러 방법들과 더불어 기업에서 수집하는 정보 등을 바탕으로 판단할 수 있다. 예를 들어.. 더보기 멀티 모달(Multi Modal) 딥러닝 멀티 모달(Multi Modal) 멀티 모달은 여러 가지 형태와 의미로 컴퓨터와 대화하는 환경을 의미한다. 멀티 모달에서 모달은 모달리티(Modality)를 의미하는데 모달리티는 인터랙션 과정에서 사용되는 의사소통 채널을 말한다. 여기서 인터랙션은 통신을 주고받는 형태 즉, 단방향의 통신이 아닌 양방향 통신을 의미한다. 멀티 모달 인터페이스는 전통적으로 텍스트 외에 음성, 제스처, 시선, 표정, 생체신호 등 여러 입력 방식을 융합하여 인간과 컴퓨터 사이에 자연스러운 의사소통이 가능한 사용자 친화형 기술이다. 과거에는 기계가 이해하기 쉬운 형태로 입력을 줬다면 최근에는 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 컴퓨터에게 입력을 전달하는 형태로 발전한 것이다. 이러한 멀티 모달을 이용하면 사람의 여러 신체 부위에 컴퓨.. 더보기 딥러닝(Deep Learning), 인공신경망, 퍼셉트론 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning) 딥러닝과 머신러닝은 컴퓨터에게 스스로 학습을 시키고 마치 사람처럼 스스로 의사결정을 할 수 있게 한다. 예를 들어 사진을 보고 무엇인지 분류하는 분류 모델의 경우 학습에 필요한 이미지와 해당 이미지에 대한 정답 데이터를 모델에게 제공하여 분류할 수 있도록 만든다. 이것을 지도학습이라고 한다. 여기서 딥러닝과 머신러닝의 차이가 있다. 딥러닝은 데이터에서 특징값(Feature)을 스스로 찾아내는 반면, 머신러닝은 이 특징값을 직접 추출하여 해당 특징을 통해 학습을 한다. 그래서 머신러닝에서는 모델에서 추출한 특징값이 얼마나 데이터를 잘 대표하는가에 따라 모델의 정확도가 크게 바뀐다. 특징값을 스스로 찾아내는 딥러닝은 학습 과정에서 .. 더보기 RNN(Recurrent Neural Network) - 순환 신경망 RNN(Recurrent Neural Network) RNN은 재귀 호출(Recursive call)을 통해 자연어 처리에 특화되어 있다. 정확히는 동음 이의어를 처리하기 위해 앞뒤 문맥을 살피는 역할로 쓰인다. 만약 자연어를 원 핫 인코딩(One-Hot Encoding)으로 처리한다면 몇가지 문제가 생길 수 있다. 바로 동음 이의어와 유사 단어에 대한 처리이다. 여기서 원 핫 코딩이란 다중 분류에서 사용되는 것으로 분류해야할 대상이 여러개인 경우 각각의 종류를 벡터화 하는 과정을 원 핫 코딩이라고 한다. 아래 그림은 원 핫 인코딩을 이해하기 쉽게 표현한 것이다. 위와 같이 다중 분류 문제의 경우 원 핫 코딩을 통해 분류를 나누고 유사한 특징에 따라 예측을 하게된다. 예를 들어 강아지의 이미지를 모델에게.. 더보기 CNN(Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망 CNN(Convolutional Neural Network) CNN은 이미지 처리에 효과적인 딥러닝 신경망 클래스이다. 스스로 글자의 특징을 추출하고 학습하는 것은 머신러닝의 오랜 과제였다. 딥러닝은 스스로 데이터에서 특징을 추출할 수 있기 때문에 머신러닝보다 한 단계 진보한 기술로 평가된다. CNN은 이미지를 마스크로 강조하여 예측, 분류한다. 이미지에 마스크 값을 곱하여 이미지의 특정 부분을 강조한다. 즉, 행렬의 곱을 연산하여 0은 0으로 유지하고 0이 아닌 수는 증폭시키는 형태이다. 즉 위의 그림의 이미지와 마스크 연산을 하면 아래 그림과 같은 형태의 이미지 행렬이 나온다. 위와 같은 과정으로 이미지의 특정 부분들을 강조하는데, 마스크를 하나만 사용할 경우 원래 이미지와 크게 다른 상황이 생길 수.. 더보기 이전 1 다음
