• 한국심리학회지:법
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• 제11권2호
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• pp.173-190
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• 2020

본 연구는 자서전적 암묵적 연합 검사(aIAT)를 이용하여 범죄 정보에 노출된 무고한 용의자와 유죄 용의자를 변별할 수 있는지 모의 범죄 패러다임을 통해 검증하고자 했다. 총 49명의 대학생을 유죄 집단, 무죄-범죄 정보 노출 집단, 무죄-범죄 정보 비노출 집단에 각각 무선 할당하였다. 참가자는 모의 범죄 또는 통제 과제 수행 후 용의자 색출을 위한 aIAT를 수행하였다. 유죄 및 무죄 문장과 진실 문장 간의 연합의 강도를 환산한 D 점수와 반응 시간을 통해 범죄 정보에 노출된 무고한 용의자와 유죄 용의자를 변별할 수 있는지 검증하였다. 분석 결과, 유죄 집단은 무죄-범죄 정보 노출 집단과 무죄-범죄 정보 비노출 집단보다 유의하게 높은 D 점수를 나타냈으며, 진실-무죄 조건보다 진실-유죄 조건에서 빠른 반응시간을 보였다. 이는 진실-유죄 조건의 연합이 진실-무죄 조건의 연합보다 크다는 것을 보여준다. 반면, 무죄-범죄 정보 노출 집단은 진실-유죄 조건보다 진실-무죄 조건에서 빠른 반응시간을 보였으며, 무죄-범죄 정보 비노출 집단은 두 조건 간 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이를 통해, 범죄 정보에 노출된 무고한 용의자가 유죄 집단에 비해 진실과 무죄 연합에서 빠른 반응속도를 보이는 aIAT 패턴에 따라 변별될 수 있음을 확인했다. 본 연구는 범죄 정보에 노출된 용의자를 aIAT를 활용하여 효과적으로 변별할 수 있음을 확인하였으며, 나아가 거짓말 탐지 분야에서 aIAT가 지닌 유용성과 가능성을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.397-402
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• 2022

익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.127-128
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• 2010

본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.3-12
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• 2021

대부분의 연구자들은 반응시간기반 숨긴정보검사(RT CIT)의 탐지 효율성을 평가하기 위하여 실험연구를 수행한다. 실험연구에서 거짓말하는 상황을 만들기 위하여 주로 두 가지 실험 패러다임이 사용된다. 한 가지는 모의 범죄 패러다임이며, 다른 한 가지는 개인적 항목 패러다임이다. 본 연구의 목적은 실험 패러다임에 관계없이 RT CIT의 탐지 효율성이 동일하게 추정되는지 검증하는 것이다. 연구 1에서는 선행 연구들에 대한 메타분석을 통하여 두 가지 실험 패러다임 간에 RT CIT의 효과크기가 다른지 검증하였다. 39개 연구에 대한 메타분석 결과, 모의 범죄 패러다임의 효과크기(Hedges의 g=1.330)가 개인적 항목 패러다임의 효과크기(g=1.145) 보다 약간 컸지만, 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 연구 2에서는 모의 범죄 패러다임 조건과 개인적 항목 패러다임 조건을 포함하는 실험연구를 수행하여, 실험 패러다임에 따라 RT CIT의 탐지 효율성이 다른지 검증하였다. 변량분석 결과, 관련자극과 무관련자극간의 반응시간 차이가 실험 패러다임에 따라 통계적으로 유의하게 다르지 않은 것으로 나타났다. 실험연구에서 모의 범죄 패러다임의 효과크기(Cohen의 d)는 1.638이었으며, 개인적 항목 패러다임의 효과크기는 1.535였다. RT CIT의 탐지 효율성이 실험 패러다임에 영향을 받지 않는 이유에 대하여 논의하였다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_2호
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• pp.43-51
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• 2015

범죄사건의 해결에 있어서 국민의 제보가 결정적인 역할을 하는 경우는 헤아릴 수없이 많다. 따라서 국가에서는 범죄 신고자에게 보상금을 지급하는 등의 방법으로 이를 적극적으로 유도하고 있다. 그러나 현재의 보상금지급 체계는 범죄사실의 신고와 범인검거에 초점이 맞추어져 있어서 증거제보에는 아무런 보상을 하지 않고 있다. 반면에 현재의 사법제도는 증거재판주의를 채택하고 있기 때문에 모든 사실의 인정은 증거에 의해서 이루어지도록 하고 있다. 그러나 수사기관의 수사능력만으로는 모든 증거를 확보하는 것이 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 범죄사실의 입증을 위한 국민들의 적극적인 증거제보가 절실하다고 하겠다. 증거확보를 위한 수단으로서 스마트폰, 차량용 블랙박스, cctv 등을 적극적으로 활용할 필요가 있다. 스마트폰이나 블랙박스, cctv에 녹화된 범죄증거를 수사기관에 제보하기 위해서는 제보자에게 범죄신고 보상금의 지급 등 다양한 유인책이 필요할 것이다. 국민들의 증거제보를 강화하기 위해서는 신고 보상금의 법제화, 스마트폰 앱 개발, 증거제보시 각종 인센티브의 제공 등이 필요할 것이다.

• 지역연구
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• 제31권4호
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• pp.3-24
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• 2015

한국의 범죄 발생 건수가 지속적으로 증가함에 따라 이에 대한 위험성이 증가하고 있다. 현재 범죄의 원인을 분석하는 접근 방법의 한계를 극복하기 위하여 범죄 발생에 영향을 미치는 요소들을 기존의 관점뿐만 아니라 새로운 관점에서 파악할 필요성이 있다. 사회적 지원 이론은 범죄 발생과 연관이 있을 뿐만 아니라 범죄 발생을 억제 할 수 있는 역할을 수행 할 수 있다는 점에서 최근 주목을 받고 있는 요소이다. 본 연구는 공간 계량 모형과 최소자승모형을 통해 사회적 해체이론, 도시계획 등의 기존 관점의 요소와 사회적지원 요소가 세 가지 범죄(흉악, 절도, 폭력) 에 미치는 영향을 분석해보았다. 그 결과 거의 모든 기존 관점의 요소들이 유의한 가운데 가족으로부터의 사회적지원 요소의 대리 변수 중 하나인 1인 가구는 모든 범죄에서 유효한 영향을 미치고 있었으며, 폭력에서는 다른 대리 변수인 이혼율 또한 유의하게 나타났다. 지방 정부로부터의 사회지원 요소는 재산 범죄인 절도에서만 유의미하였고 공간계량 모형은 흉악 범죄에서만 유의하게 나타났다. 이렇게 각 요소의 효과가 다르게 나타나는 것은 각 범죄의 다른 특성에서 비롯된 것으로 보인다. 본 연구는 가족으로부터의 사회적지원 요소의 부족이 범죄의 증가로 이어질 수 있다는 결과를 이끌어내고 사회복지 예산의 긍정적 외부 효과를 밝혀내었다는 점에서 정책적 시사점을 제공한다. 이는 방범 서비스, CCTV 등의 요소뿐만이 아니라 가족으로부터의 사회적 지원 요소와 사회복지 예산 또한 범죄 방지 방안의 하나로 고려될 수 있는 이론적 근거를 제공할 것이다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.61-72
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• 2018

범죄현장에 오직 범인과 수사관만 알 수 있는 범죄와 관련된 사항들이 있는 경우에 숨긴정보검사를 이용하여 용의자가 범인인지 또는 범인이 아닌지 평가할 수 있다. 그러나 범죄와 관련된 사항이 용의자에게 노출되어 숨긴정보검사를 사용하지 못하는 경우가 많이 발생한다. 범죄관련 사항들에 대한 범인의 기억은 일화기억에 해당하는 반면, 범죄관련 사항들을 우연히 알게 된 용의자의 기억은 일화기억보다는 의미기억에 가까울 수 있다. 일화기억의 인출은 세타파와 관련이 있고 의미기억은 알파파와 관련이 있으므로, 이를 이용하여 범인을 가려낼 수 있을 것이다. 본 연구에서는 모의 범죄를 수행한 유죄조건의 실험참가자와 모의 범죄의 내용을 들어서 알게 된 무죄조건의 실험참가자에게 P300-기반 숨긴정보검사를 실시하였다. 실험결과 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭 차이는 유죄조건과 무죄조건 간에 다르지 않았다. 예상한 바와 같이 유죄조건에서 낮은 대역의 세타 파워는 무관련자극보다 관련자극에서 더 크게 나타났으며, 무죄조건에서 세타 파워는 자극 간에 차이가 없었다. 그리고 무죄조건에서 높은 대역의 알파 파워는 무관련자극보다 관련자극에서 더 작게 나타났으며, 유죄조건에서 알파 파워는 자극 간에 차이가 없었다. 알파 파워와 세타 파워를 이용한 거짓말 탐지의 가능성에 대하여 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1638-1641
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• 2015

최근 다양한 공공 데이터가 속속 개방되고 있지만, 지역 내의 범죄 데이터는 통계 데이터 이외에는 공개되지 않고 있다. 이처럼 공공 데이터의 확보가 어려운 경우에는 해당 지역 내의 범죄 관련 모든 온라인 뉴스 기사를 주기적으로 수집하고 범죄 현황에 관한 정보를 자동으로 추출하여 맵(map)에 시각화 하여 보여주는 프레임워크의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 프레임워크 개발에 필요한 주요 알고리즘들과 효과적인 시각화 방안을 제안한다. 또한 이미 공개된 군산시의 범죄 발생 통계 자료를 비교하여 제안 시스템의 효용성을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.163-172
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• 2012

현대 사회는 다양한 강력 범죄들이 발생하고 있다. 모든 범죄들은 발생한 후에 대처를 하는 것보다 사전에 범죄를 예방하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 다양한 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만 기존 연구 방법들은 사회학적, 심리학적인 요인들을 분석하여 범죄의 발생 확률과 발생 동기 등을 분석하여 예방하고자 하는 노력이 대부분이다. 그러므로 본 논문에서는 마코프 체인 방식을 사용하여 시간에 따른 범죄를 예측하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 5대 강력 범죄인 강도, 살인, 강간, 절도, 폭력에 대하여 수집된 범죄 발생 건수 자료를 사용해 범죄 유형별 시간에 따른 범죄 발생 예측을 위한 모델링을 구현한다. 그리고 범죄 발생 유형별 범죄 발생 예측 값과 실제 발생 값을 비교해 본 논문에서 제안한 시간에 따른 범죄 발생 예측 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 논문에서 제안한 범죄 발생 예측 기법이 실제로 강도, 살인, 강간 등과 같은 강력 범죄에 대해서는 최대 값을 임계값으로 적용하고, 나머지 범죄에 대해서는 평균값을 적용하는 방식을 사용함으로써 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있을 것으로 연구되었다. 향후 범죄 유형별로 시간에 따른 범죄발생 예측율과 실제 값이 다르게 적용되는 사례들을 추가 조사하여 연구의 폭을 넓히고자 한다.