스코어링 모델을 통한 대용량 자료 활용방안에 관한 연구 = A Study on Big Data Application using Scoring Model
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
3-22(20쪽)
제공처
최근 모든 분야에 있어서 활용 가능한 정보의 폭발적인 증가와 컴퓨팅 능력의 발전이 맞물리면서 통계학적 이론을 적용하여 실시간으로 다양한 대용량의 자료를 분석하는 빅데이터(Big Data) 분석 시대가 도래 하였다. 여기서 실시간은 빠른 처리 속도(Velocity)를, 다양함은 활용 가능한 자료 범위의 다양성(Variety)을 대용량은 분석 자료의 용량(Volume) 이 커지는 것을 의미하며, 이러한 개념이 필요한 분야에서 보다 정확하고 빠른 정보를 제공하고자 활용 가능한 시각적, 수치적 통계 분석 방식을 적용하여 다양한 정보를 제공하고 있다. 금융 분야에서도 소비자의 행동 양식 및 위험의 계산 등의 분야에서 이러한 시도가 지속적으로 일어나고 있으며, 특히 보험 분야에서 자동차 보험은 이러한 시도가 매우 중요할수 있는 속성을 가지고 있다. 왜냐하면, 의무 보험이라는 속성으로 국내 2천만대 이상의 차량이 전부 보험을 가입해야 하는 특징을 가지고 있고, 또한 단기보험이라는 특성은 이러한 데이터가 매년 새롭게 갱신되어 보관되고 분석되어야 한다는 성질을 가지고 있기 때문이다. 최근 들어 OBD(On Board Diagnostics)라는 기기의 발달로 차량에 간단한 기기의 부착을 통하여 운전자의 운전 형태 및 운전 습관 들을 매일 수치화할 수 있는 방안이 마련되었으며, 또한 핸드폰을 매개체로 한 데이터 전송을 통하여 이러한 데이터가 매일 실시간으로 보험사에 전달 가능해졌으며, 이러한 자료의 분석에 대한 필요성이 이슈가 되고 있는 실정이다. 이는 연간 사고 데이터를 분석하던 과거의 형태에서 매일 위험도를 판단하는 실시간 차원의 분석으로 전환됨을 의미하며, 또한 매일 전송되는 대용량의 자료에 대한 분석을 의미하기도 한다. 이에 본 연구에서는 해외 선진사에서 이러한 실시간 자료를 어떠한 방식으로 관리하고, 이를 기반으로 한 위험의 판단 및 적용 방식에 대한 현황을 조사 연구하며, 국내에 도입하여 적용 가능한 합리적인 대안을 제시하고자 한다. 방법론적으로는 스코어링 모델이라는 통계적 분석 방식을 활용하여 다차원 자료의 차원을 축소하는 효율적인 자료 관리 방법과 더불어 분석 결과를 적용하여 실제 위험에 부합하는 위험도를 적용하는 방안을 도출하는 것을 포함한다.
더보기Big data and advanced analytics are critical topics in almost every area of our lives. The explosive growth of available data and the improvement of computing power have enabled us to analyze a variety of large dataset in real time. Velocity (the speed of data processing), variety (the various types of data), and volume (the amount of data) are three properties of big data. Statistical and numerical analysis methods are used to provide more accurate and faster information based on velocity, variety, and volume to the field where the concept of big data is applied. In the financial services industry, big data technologies help us to understand customer behavior and assess risk. Within the insurance industry, the automobile insurance sector in particular is well-suited to the application of big data. More than 20 million cars are insured in Korea, where minimum levels of auto insurance coverage are compulsory. Since this is a short-term insurance, data must be collected, updated, and analyzed every year. Owing to the recent development of OBD (on board diagnostics), driving habits or driving behaviors can be digitalized daily by installing a simple device on the vehicle. Data can be transmitted by the use of a mobile device in real time back to the insurance company for analysis. The conventional approach of analyzing data based on annual data collected throughout the year has now been transformed to real time analysis, with the ability to determine daily risk. This means that big data transmitted from each vehicle daily must be analyzed. This study aims to examine how leading global insurance companies manage real time data, determine risk, and apply findings to a real world situation. Also, it attempts to introduce applicable and reasonable alternatives into the Korean market. By using a scoring model, a statistical analysis method, this study offers an effective data management model to reduce the dimensions of multivariate data and applies results analyzed to determining the actual degree of risk.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)