FDS(Fraud Detection System)-금융 모니터링

1.금융 이상거래 탐지 시스템 FDS개요

 

 

4가지 기능(정보수집, 분석/탐지, 대응, 모니터링/감사)은 암기하시기 바랍니다.
- 동기/비동기 방식의 구분은 '거래원장'의 생성 전 후로 이해하시면 됩니다.
  (관계당국에서는 두가지 모델의 혼용을 권장하고 있습니다.)
- 오용탐지모델/이상탐지모델은 '사후탐지', '사전탐지'가 키워드가 될수 있습니다.
- (차별화) 관련 국내외 표준까지 한두개 가져가시면 +a를 받으실 수 있겠습니다.

[이상금융거래 탐지시스템 (FDS, Fraud Detection System)]
- 전자금융사고의 빈발에 따른 출제가능성이 높은 토픽입니다.
- 4가지 기능(정보수집, 분석/탐지, 대응, 모니터링/감사)은 암기하시기 바랍니다.
- 동기/비동기 방식의 구분은 '거래원장'의 생성 전 후로 이해하시면 됩니다.
  (관계당국에서는 두가지 모델의 혼용을 권장하고 있습니다.)
- 오용탐지모델/이상탐지모델은 '사후탐지', '사전탐지'가 키워드가 될수 있습니다.
- (차별화) 관련 국내외 표준까지 한두개 가져가시면 +a를 받으실 수 있겠습니다.
 

[ISO/IEC 14764]
- 기본 토픽을 충분히 내재화 하신 분들께 점수를 드리고자 한 문제였습니다.
- 유지보수 기법에는 3R을 기본으로 리팩토링 기법들도 당겨 오셔서 풍부하게 기술하시면 됩니다.
- 프로세스는 14764에 기술된 공정구현~이전,폐기의 프로세스를 기반으로 CCB, CAB등의 실무 키워드로
  방어하시면 좋은점수가 나올것으로 생각됩니다.
- (차별화)맺음단락에 SWEBOK의 'SW유지보수' 지식영역과의 연계도 좋은 방법이 될 수 있습니다.


[관계대수(relational algebra)]
- 아카데믹 DBMS도메인의 고전이기도 하고, 미출제 영역이기도 합니다.
- 일반집합연산, 순수관계연산의 표현식은 암기해 주시기 바랍니다.
- 실무에서 DBMS나 개발쪽을 하고계신 수험자 분들께서는 충분히 고득점문제로 선택하실 가치가 있습니다.
- (차별화) 관계대수 질의문을 푸시고, 이를 SQL문으로 변환하여 제시하는 방법도 좋습니다.


[SWEBOK(Software Engineering Body of Knowledge)]
- SWEBOK v3.0가 2014년 release되었기에 출제한 문제입니다.
- SWEBOK v3.0에서는 지식영역이 15개로 늘었기에 암기가 필요합니다.
- (차별화) SWEBOK를 실무에서 활용할 수 있는 방안등의 제시는 어떨까 싶습니다.
           SW Engineer를 양성할 때, 각각의 지식영역을 어떤식으로 활용할 수 있다라는 식의 전개도 좋아보입니다.


[클라우드 서비스 브로커리지(CSB, Cloud Service Brokerage)]
- 클라우드는 여전히 매회차 예상1순위 토픽이고, 현재의 trend에는 CSB가 있습니다.
- CSB유형에는 서비스 중개 브로커,서비스 결합 브로커,서비스 차익거래 브로커가 있습니다.
- 오프소스 S/W기반 CSB 프로젝트 현황은 CompatibleOne, mOSAIC, Optimis, SlapOS가 있습니다.
- (차별화) 클라우드 자체구축과 CSB 이용구축의 비교표나 CSB 생태계 설명등이 차별화 요소가 될 수 있겠습니다.


[BaaS(Backend as a Service)]
- 104회 1교시 BaaS 문제의 심화토픽 문제로 출제가능성 있습니다.
- 서비스 종류에는 인증서비스, 데이터관리서비스, 푸시서비스, SMS서비스, 위치정보서비스가 있습니다.
- 핵심 기술에는 푸시알림, 가상화, 클라우드스토리지, SNS, 멀티테넌트, Restful APIs, MEAP가 키워드가 됩니다.
- (차별화) 가상의 모바일앱 개발사를 기준으로 세워두고, BaaS생태계를 이용하여 어떤식으로 모바일앱을 서비스 할 수 있는지 

               실무 적용사례제시 형식의 방어도 의미있을것 같습니다. 가상으로 세운 개발회사가 자동차산업 생태계 일환이라면
               AUTOSAR, IEC61508, ISO26262등 연계할 토픽들이 무궁무진 하겠네요 ^^

 

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토픽맵(Topic Map)

1. 토픽맵(Topic Map)의 개요
- 기존의 키워드 검색기술과 달리 의미 기반 검색은 물론, 정보 자원의 체계적인 분류와 주제어간의 상호 연관관계를 인지해 지식화 된 결과를 체계적으로 표현하는 기술로, 국제표준화기구(ISO)에 의해 표준이 마련돼 있다
- 지식을 코드화하고 코드화된 지식을 관련 정보 자원과 연계하기 위한 추상적 구조

2. 토픽맵(Topic Map)의 특징
- 시맨틱웹 구현을 위한 온톨로지 언어, ISO 13250의 표준
- 대용량의 정보룰 분류하고 구조화하며 의미론적 연관관계를 설정, 비구조화되고 분산되어 있는 정보를 효율적으로 통합검색하고 네비게이션 하기 위한 최적의 기술

3. 토픽맵(Topic Map)의 구성요소
- 정보층(Information Layer) : 정보와 콘텐츠 자원 영역
- 지식층(Knowedge Layer) : 연관된 메타정보와 지식구조 표현 영역


. 지자체 행정민원안내시스템에 토픽맵 기술을 적용하면, `혼인신고는 어디서 하나요'라는 자연어 질의에 대해 업무 담당부서 연락처, 신고서식과 절차, 관련법규 등 필요한 정보를 보여줘 민원인이 관련 웹사이트를 일일이 뒤지지 않아도 된다.

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빅데이터 분석방법인 Bagging Boosting 기법을 비교하여 설명하시오

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빅데이터 분산처리시스템인 하둡 MapReduce의 한계점을 중심으로

Apache Spark Apache Storm을 비교하여 설명하시오

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3. 빅데이터(Big Data) 분석과 기존 경영정보 분석과의 차이점에

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9. 빅데이터(Big Data) 처리 분석 기술인 하둡(Hadoop)에 대하여 설명하시오.

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