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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      한국의 자금세탁방지 분석모형에 관한 연구  :  혐의거래보고서를 중심으로 = A Study of Korea Anti-Money Laundering Analysis Model: About Suspicious Transaction Report

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      In this study, Korean anti-money laundering (AML) analysis model is built, especially about suspicious transaction report (STR). Using the variables from historical STRs and the weights from survey are used to build model with data mining and statistical analytical tools, this model measures the suspicious scores about the STRs which was consisted of two types, Personal and transactional, and adds the scores from foreign transaction data and relational institutions data. These aggregated scores represent the degree of suspiciousness about a STR and are used to extract Must-Analyze-STRs.
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      In this study, Korean anti-money laundering (AML) analysis model is built, especially about suspicious transaction report (STR). Using the variables from historical STRs and the weights from survey are used to build model with data mining and statisti...

      In this study, Korean anti-money laundering (AML) analysis model is built, especially about suspicious transaction report (STR). Using the variables from historical STRs and the weights from survey are used to build model with data mining and statistical analytical tools, this model measures the suspicious scores about the STRs which was consisted of two types, Personal and transactional, and adds the scores from foreign transaction data and relational institutions data. These aggregated scores represent the degree of suspiciousness about a STR and are used to extract Must-Analyze-STRs.

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