데이터마이닝 기반의 정부보조금 부정수급 모니터링 기법에 관한 연구 - 직업능력개발 원격훈련 부정행위 모니터링 사례 중심으로 - = A Study on the Monitoring Technique for Government Subsidy Fraud Based on Data Mining - A Case Study on the Monitoring of e-Learning Fraud in TVET -

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The advent of the fourth industrial revolution is bringing about innovation in various fields. In particular, big data analytics has emerged as a core innovative technology and has become an advanced audit techniques in audit and monitoring techniques. The audit and monitoring through big data-driven data mining techniques also increases the likelihood of cost savings and preventive system deployment. However, due to the lack of cases, methodologies and expertise at the audit site, the techniques are not sufficiently used.
This study synthesized previous studies of data mining procedures and methods and analyzed the operating cases of the monitoring of e-learning fraud in TVET(Technical and Vocational Education and Training) conducted by government funding. In this study, the data mining procedures were divided into 5 stages such as ① problem definition → ② data processing → ③ modeling and evaluation → ④ application → ⑤ verification and feedback, and each stage for the monitoring process of e-learning fraud was analyzed.
Based on this case study, the potential and implications of applying the general procedures of data mining to the audit and monitoring areas were presented.

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명의 도래는 다양한 영역에서 혁신을 가져오고 있다. 대표적인 혁신기술이 빅데이터 분석기술이다. 최근 감사 및 모니터링 기법에서도 빅데이터 기반의 분석은 선진감사기법의핵심으로 등장하였다. 빅데이터 기반의 데이터마이닝 기법을 통한 감사와 모니터링은 비용절감과 예방적 시스템 구축에 기여할 것으로 기대되고 있다. 하지만 감사현장에서 사례 및 방법론, 전문성 부족으로 이러한 기법의 활용은 여전히 미흡한 실정이다.
이러한 현실에서 본 연구는 데이터마이닝 절차 및 방법에 관한 선행연구를 종합하고, 이를 기반으로 정부지원금에 의해 실시되는 직업능력개발 원격훈련에 대한 부정행위 모니터링 운영 사례를 분석하였다. 본 연구에서는 데이터마이닝 절차를 총 5단계, ①문제정의→②데이터처리→ ③모델링/평가→④적용→⑤검증/피드백으로 구분ᆞ정의하고 원격훈련 부정행위 모니터링 프로세스를 단계별로 분석하였다. 이러한 사례분석을 통해 데이터마이닝 일반적 절차의 감사 및 모니터링 적용 가능성, 시사점을 제시하였다.

참고문헌 (Reference)

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