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빅데이터와 FDS를 활용한 보이스피싱 피해 예측 방법 연구

이승용(Lee, Seoungyong) 이주락(Lee, Julak) 2020년

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논문상세정보

- 저자 이승용(Lee, Seoungyong) 이주락(Lee, Julak)
- 제어번호 106636446
- 학술지명 시큐리티연구
- 권호사항 Vol. - No. 62 [ 2020 ]
- 발행처 한국경호경비학회
- 발행처 URL http://www.kssa96.or.kr
- 자료유형 학술저널
- 수록면 185-204 ( 20쪽)
- 언어 -
- 출판년도 2020
- KDC 350
- 등재정보 KCI등재
- 판매처 교보문고
- 주제어 Fds Machine Learning Big-Data FDS FraudDetectionSystem Voice Phishing 머신 러닝 보이스피싱 빅데이터 이상거래탐지시스템
- 참고문헌( 0)
유사주제 논문( 10,379)

인용/피인용

빅데이터와 FDS를 활용한 보이스피싱 피해 예측 방 ...

' 빅데이터와 FDS를 활용한 보이스피싱 피해 예측 방법 연구' 의 주제별 논문영향력

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	행정학 Fds Machine Learning big-data fds frauddetectionsystem voice phishing 머신 러닝 보이스피싱 빅데이터 이상거래탐지시스템
10,311	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 피인용횟수	주제별 논문영향력
주제분류(KDC/DDC)	행정학	3,938	0	0.0%
주제어	Fds	2	0	0.0%
	Machine Learning	1,367	0	0.0%
	big-data	1,278	0	0.0%
	fds	85	0	0.0%
	frauddetectionsystem	15	0	0.0%
	voice phishing	39	0	0.0%
	머신 러닝	890	0	0.0%
	보이스피싱	81	0	0.0%
	빅데이터	2,690	0	0.0%
	이상거래탐지시스템	5	0	0.0%
계		10,390	0	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수			0