통화패턴의 이상탐지를 통한 서비스 품질개선 방안 (CDR을 통한 기대효과 연구 ) Up ID

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통화패턴의 이상탐지를 통한 서비스 품질개선 방안 (CDR을 통한 기대효과 연구 )

통화패턴의 이상탐지를 통한 서비스 품질개선 방안 (CDR을 통한 기대효과 연구 )

산업시스템공학종합설계

통화패턴의 이상탐지를 통한 서비스 품질개선 방안

CDR을 통한 기대효과 연구

요약 : 데이터마이닝의 한 기법인 Random forest를 이용하여 CDR을 분석함으로써 고객 통화패턴의 이상을 탐지하고, 그 고객의 불만사항을 수집하여 문제를 해결한다. 이를 통해 통화 품질 및 기업의 이미지를 개선하고 잠재 이탈 고객을 이탈하지 않도록 할 수 있다.

목 차

1. 서론

1.1 문제정의

1.2 설계 주제 및 목적

2. 배경

2.1 관련 기술 동향

2.2 관련 기술의 수요 및 전망

3. 제한 요소

3.1 사용자의 요구사항

3.2 동장환경

3.3 개발환경

3.4 사회성

4. 현황분석

5. 선진 사례 분석

5.1 해외 선진 사례 분석

6. 설...

산업시스템공학종합설계

통화패턴의 이상탐지를 통한 서비스 품질개선 방안

CDR을 통한 기대효과 연구

요약 : 데이터마이닝의 한 기법인 Random forest를 이용하여 CDR을 분석함으로써 고객 통화패턴의 이상을 탐지하고, 그 고객의 불만사항을 수집하여 문제를 해결한다. 이를 통해 통화 품질 및 기업의 이미지를 개선하고 잠재 이탈 고객을 이탈하지 않도록 할 수 있다.

목 차

1. 서론

1.1 문제정의

1.2 설계 주제 및 목적

2. 배경

2.1 관련 기술 동향

2.2 관련 기술의 수요 및 전망

3. 제한 요소

3.1 사용자의 요구사항

3.2 동장환경

3.3 개발환경

3.4 사회성

4. 현황분석

5. 선진 사례 분석

5.1 해외 선진 사례 분석

6. 설계 명세

6.1 기능 요구 조건

6.2 프로젝트의 규격 조건

7. 설계

7.1 설계 목표

7.2 설계안

7.3 평가 항목 평가 방법

7.4 대안분석

8. 구현

8.1 구현 방법4

8.1.1 data mining

8.1.2 설문조사

8.2 구현도구

9. 결과

9.1 결과 및 분석

9.1.1 데이터 마이닝 결과

9.1.2 설문조사 결과

9.2 기대 효과

10. 결론

10.1 결론

10.2 결과 분석

10.3 추후 과제

11 참고문헌

1. 서론

1.1 문제정의

스마트폰 시대의 개막과 함께 통신사들 사이의 경쟁이 더욱 치열해 지고 있다. 최초의 휴대기기, 요금제, Wifi등 경쟁우위로 작용하던 요소들이 지금은 각 통신사들에게 평준화 되어 제 살 깎아먹기의 수준에 다다르고 있다. 그 중 KT는 스마트폰 판매 초기에는 iPhone 독점 판매 등의 요인에 힘입어 선두 그룹에 있었으나, 최근에는 LTE통신망 주파수 영역과 판매 기기 등의 영역에서 타 기업들에 비해 약세인 모습을 보이고 있다.

본 프로젝트에서는 이러한 상황에서 새로이 경쟁력을 획득하기 위해서는 기존의 경쟁 영역 외의 요소에서 길을 찾아야 한다고 보고, 해외 통신사들의 사례들을 답습하여 빅 데이터 분석에서 그 답을 찾고자한다.

1.2 설계 주제 및 목적

본 프로젝트는 빅 데이터를 적절한 데이터마이닝 기법을 사용하여 분석하고, 얻어낸 정보를 적절하게 활용하는 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다.

활용할 데이터로는 통신사에서 가장 많이 축적할 수 있고 고객의 생활 곳곳에 밀접하게 맞닿아 있어 생활양식을 파악 할 수 있는 CDR(Call Detail Record)을 선택하였다.

CDR의 분석방법은 현재도 다양하게 연구되고 있으며, 이번 프로젝트에서는 통화시간을 기계학습을 통해 패턴을 읽어내고 추후의 CDR이 입력되었을 때 이상 유무를 판단하는 이상 탐지를 적용시켰다. 여기서 이상 탐지의 정확성은 기존의 SPC(Statistical Process Control)에서 사용하던 다변량 분석 기법보다 나은 결과를 목표로 한다.

이상이 탐지된 후에 고객에게 제공되어야 할 서비스를 설계하여 분석단계 이후의 활용 방안을 제시한다. 고려 사항으로는 요금제 및 부가서비스의 추천 또는 통화품질의 불만족에 관한 해결책을 제시할 수 있고, 마지막으로 서비스에 대한 불만사항을 고객 측에서 알려오기 전에 먼저 다가가 물음으로써 불만사항을 조기에 파악할 수 있도록 한다.

2. 배경

2.1 관련 기술 동향

통신업계에서는 매일 수많은 통화 기록이 수집된다. 하지만 종전의 기술력으로는 한 달에 5TB이상 늘어나는 데이터를 저장할 공간도 충분치 않았고, 방대한 데이터를 연산처리할 역량이 부족하여 일정 기간 데이터가 수집되면 오래된 데이터는 폐기하여 빅 데이터라고 보기에는 다소 적합하지 않았다.

최근 하둡(Hadoop)이라는 기술이 개발되며 데이터마이닝 분야는 다소 다른 양상을 보이게 된다. 하둡은 오픈소스 기반의 분산 컴퓨팅 플랫폼으로써, 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 처리할 수 있게 한다. 이를 통해 종전에 부족했던 연산속도와 처리속도가 향상되어 빅 데이터라는 이름에 걸맞는 데이터 마이닝이 가능하게 되었다. 또한 부족했던 저장공간 또한 기술의 발달으로 용량 대비 하드웨어 설치비용이 줄어가는 추세를 보임에 따라 데이터 축적이 용이해지고 있다.

그림 하둡(hadoop)의 분산 파일시스템(HDFS) 처리구조

데이터 마이닝 기법은 목적과 데이터의 형태에 따라 다양하게 나누어져 있다. 최근 이슈가 되고 있는 기법은 군집화(Clustering)와 관련된 것들이 많다.

AT&T 에서는 통신사에 축적된 CDR을 분석하여 신빙성 있는 근거로 고객의 군집을 나누고, 각 군집의 특성을 파악하는 연구를 실시하였다. MIT에서 발행하는 잡지인 technology review에서는 AT&T의 연구에 대해 평하며 CDR을 ‘Gold Mine’으로 비유하였고, 전 세계에 걸쳐 수많은 사람들이 휴대전화를 항상 가지고 다니기 때문에 생활 패턴에 관한 방대한 정보를 획득할 수 있다는 기사를 개제하였다.

그림 2는 AT&T의 연구중 도출된 그래프로 아래에는 주중, 윗 부분은 주말의 각 군집 별 통화 이용 사항을 그래프화 한 것이다.

그림 AT&T의 Clustering 도표

군집화와 관련한 활용 사례로써 SKT가 제작한 어플리케이션 ‘지오비전’을 들 수 있다.

지오비전 은 CDR을 분석하여 연령대와 직군으로 군집을 나눈 후에 포인트 카드 등의 사용 내역 등의 정보와 통합하여 특정 상권의 소비자 군집 별 소비 양식을 제공하여 준다.

그림 technology review의 MIT 연구 관련 기사

2.2 관련 기술의 수요 및 전망

앞서 말한 하둡이 현재 데이터마이닝 업계에서 떠오르는 기술로써, 그 확산 속도와 형식이 리눅스가 비슷한 양상을 보인다. 이것은

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