Hawala는 전통적이지만 비공식적인 송금 시스템으로, 자금세탁과 같은 범죄를 포함하여 전 세계 여러 지역에서 널리 사용되어 왔다. 금융기관이 취한 규제 조치에도 불구하고, Hawala는 여전히 테러 자금조달 계획에서 핵심적인 노드로 기능하며 그 오용의 규모는 알려져 있지 않다. Hawala의 거래가 은폐되어 있고 이에 관한 정보가 제한적이기 때문에, 각국의 금융정보분석기구(FIU)와 같은 법 집행 당국이 Hawala 네트워크를 탐지하고 조사하기는 어렵다. 본 논문에서는 그래프 마이닝 기법을 사용하여 금융 거래 데이터 스트림에서 잠재적 Hawala 사례를 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. Hawala의 특성을 반영하기 위해 그래프 중심성, Blackhole metric, Hidden link metric과 같은 그래프 마이닝 방법뿐만 아니라 그래프 컨볼루션 네트워크를 활용한 이상탐지 방법을 적용한다. 실험 결과, 제안된 방법은 Hawala 네트워크 탐지에 있어 의미 있는 성과를 보였으며, 기존의 거래 모니터링 체계를 보완하는 도구로 활용될 수 있음을 확인하였다. • Hawala 네트워크의 특성. • Hawala 네트워크 탐지를 위한 요구사항 분석. • 그래프 마이닝을 통한 Hawala 네트워크 탐지.

실내 공간이 일상생활에서 차지하는 중요성이 커짐에 따라 실내 공간을 위한 디지털 트윈을 구축하려는 수요도 그에 비례하여 증가하고 있다. 그러나 실내 공간의 특성은 실외 공간과 다르므로, 실내 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 서로 다른 접근 방법을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 병원 전반 및 특히 대형 병원을 대상으로 한 사용 사례를 통해, 가장 복잡한 유형 중 하나로 간주될 수 있는 실내 디지털 트윈 구축을 위한 프레임워크를 제안한다. 본 연구의 목표 중 하나는 표준에 기반하여 실내 디지털 트윈을 구축하기 위한 프레임워크를 정립하는 것이며, 본 프레임워크는 실내 데이터 모델과 실내 공간 데이터 인코딩 방식을 위한 표준인 OGC IndoorGML에서 출발한다. 본 논문에서는 프레임워크의 각 단계를 제시하고, 병원 내 공간 디지털 트윈 구축을 위해 COVID-19 전파에 대한 전염병 분석이라는 사용 사례에 초점을 맞춘다. 사례 연구는 요구사항 분석, 데이터 모델링, 실내 공간 데이터 구축을 거쳐 COVID-19 전파 분석의 개발에 이르기까지 실내 공간 응용의 전 생애주기를 포괄한다. 본 연구는 OGC IndoorGML 표준에 기반한 실내 디지털 트윈의 사용 사례를 제시하며, 궁극적으로 실내 디지털 트윈 구축을 위한 프레임워크 및 참고 자료로 활용될 수 있다. 본 연구는 주로 병원 디지털 트윈의 구축에 초점을 두고 있으므로, COVID-19 감염 모델 자체에 대한 연구는 본 논문에서 제한적으로 다루어진다. 감염 모델의 개선과 검증은 향후 연구의 다음 단계가 될 것이다. 또한 본 사용 사례에서는 HVAC(난방, 환기 및 공조)가 충분히 고려되지 않았으므로, 공조 시스템을 포함하여 공기 흐름 동역학 분석에 적용한다면 사용 사례를 강화할 수 있을 것으로 기대한다.