그래서 그런 패턴을 분석해서 그 방법을 가지고 금융사기 의심계좌를 추출해 내는 그런 방법이 되겠습니다. 그래서 그런, 그걸 이제 머신러닝 기술이라고 이렇게 앞에 보면 표현이 되어 있는데요.
예를 들면, 서울에 이게 아주 짧은 시간 내에 이게... 한 5분, 10분 정도 차이로 관악구에서 한 번 ATM에서 이 결제가, 인출이 한 번 이루어지고 그다음에 그 부분이 다시 이제 연계가 돼서 저쪽 성동구에서 도저히 물리적으로 갈 수 없는 시간에서 다시 한번 인출이, 입금과 인출이 이루어지고 그다음에 다시 연계해서 성남의 어디 ATM기기에서 입금과 인출이 이루어지고, 이런 식으로 이게 정상적인 거래패턴이라고 보기 어려운 그러한 거래패턴들을 금융결제원에 집중된 거래정보를 가지고 비이상적인, 비정상적인 그런 거래정보 패턴을 분석을 해 내는 겁니다.  그래서 그런, 그걸 이제 머신러닝 기술이라고 이렇게 앞에 보면 표현이 되어 있는데요. 그래서 그런 패턴을 분석해서 그 방법을 가지고 금융사기 의심계좌를 추출해 내는 그런 방법이 되겠습니다.  그래서 그 8페이지에 보시면 그런 부분이 있는 거거든요. 그림에 보면 ‘다수의 AT... CD/ATM 경유 출금’ 해서요. 거기에 보면 여러 지역을 옮겨 다니면서 이게 거래가 이렇게 쭉 연결되는 이런 패턴을 찾아내는 하나의 샘플로 보면 이런 패턴을 찾아내는 방법도 있고, 그다음에 이제 이게 이런 짧은 거리가 아니고, 그다음에 서울하고 진주, 아주 먼 원격지 거리에서 짧은 시간에 이루어지는 이런 패턴이라든지 여러 가지 그런 비정상적인 패턴을 쭉 머신러닝 기술로 추출을 해 내는 그런 방법이 되겠습니다.