• 한국콘텐츠학회지
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• 제13권1호
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• pp.43-47
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• 2015

• 정보보호학회지
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• 제32권4호
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• pp.41-47
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• 2022

메타버스 플랫폼에 대한 관심 및 사용량의 증가에 따라 기존 사이버 범죄 유형인 정보통신망 침해 범죄, 정보통신망 이용 범죄, 불법 콘텐츠 범죄와 더불어 아바타에 대한 강간, 강제추행, 공연음란, 스토킹 등 새로운 유형의 범죄가 발생하고 있다. 이에 형사법적 관점에서의 대응 방안과 기술적 관점에서의 디지털 포렌식 연구가 시작되고 있다. 사용자의 몰입감을 증대하여 가상 환경이 현실이라고 느낄 정도의 실감 기술을 제공하는 메타버스의 특성으로 인해 메타버스 플랫폼에 대한 포렌식 분석은 기존의 전통적인 포렌식 연구와는 다른 접근이 요구된다. 이에 본 논문에서는 메타버스 범죄 사례들을 살펴보고 이에 대응하기 위한 연구 동향을 파악해 보았다. 또한 메타버스에 대한 포렌식 분석 시 기존 디지털 포렌식과는 다른 관점에서 접근해야 할 사항들을 정리하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.78-89
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• 2012

본 연구는 범죄발생 자료를 이용하여 시계열적으로 공간적 분포특성을 파악하고, 범죄발생 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 물리적인 환경 개선을 통한 범죄예방 가능성을 타진해 보는데 목적이 있다. 사례도시의 범죄자료는 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하여 사용하였다. 범죄발생의 공간분석을 통해 향후 범죄발생 지역의 변화를 확인하고, 환경설계나 도시계획으로 범죄를 예방할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 2008년과 2011년 2개년 동안 범죄발생의 공간적 분포 패턴을 분석해 본 결과 국지적인 핫스팟의 이동이 발견되었다. 또한 상업지역을 중심으로 도로를 따라 선형으로 범죄 다발지역이 형성되고, 블록의 내부보다 도로변의 환경개선과 범죄예방 전략이 중요함을 알 수 있었다. 이외에도 사례지역을 위험지역과 안전지역으로 분류하고, 안전한 도시 만들기를 위해 도시계획 관점에서 접근하는 것도 필요함을 지적하였다. 연구의 결과는 도시의 물리적 환경개선으로 근본적인 범죄예방을 도모하고 그 결과로서 안전도시를 만드는데 기여할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.221-229
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• 2015

개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.188-199
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• 2023

국내외 대표적인 범죄예방수단으로 CCTV가 활용되고 있지만, CCTV의 범죄예방효과에 관한 검증은 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 도시공간 내에서 CCTV가 방범에 유효한 위치에 설치되었는지, 범죄예방효과를 나타내고 있는지 S시를 사례로 분석해 보았다. 먼저 CCTV 위치 적절성 분석결과, 범죄발생이 없는 곳에 CCTV가 설치된 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한 주거·상업지역 등을 포함한 275개 케이스를 구성하여 CCTV의 범죄예방효과를 검증하였다. WDQ 지수를 적용하여 CCTV 감시면적과 주변지역에 미친 영향을 종합적으로 분석하여, 최종적인 범죄예방효과를 판단하였다. 분석결과 사례지역의 CCTV 설치는 주변지역에 범죄통제이익 '확산효과'가 나타난 케이스가 53.09%로, 전이효과가 나타난 경우보다 4배 가량 많게 나타났다. CCTV 설치로 인해 범죄발생이 다른 장소로 전이되는 것보다, 도시공간적으로 범죄예방효과가 확산된 것이다. 범죄예방효과를 확대하기 위해 CCTV 설치를 위한 가이드라인 마련이 요구되며, 실시간으로 축적되는 빅데이터를 적극적으로 활용하고, 범죄정보의 DB화, 분석을 통해 방범장비 설치 및 운영체계가 마련되어야 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1097-1104
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• 2015

급격한 사회 경제적인 성장은 긍정적인 결과를 가져왔지만 동시에 꾸준히 증가하는 범죄로 인하여 안전한 귀가에 대한 관심이 증가하였다. 범죄 동향 및 범죄 유형을 분석하고 이를 토대로 시민들의 안전을 보장하기 위한 연구가 진행되고 있다. 범죄 예방을 위한 대안이 큰 효과를 발휘하기 위해서 범죄위험도 산출에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문은 샌프란시스코 주정부에서 제공하는 범죄 데이터와 FBI (Federal Bureau of Investigation)의 피해자 데이터를 사용하여 범죄 위험도 계산식을 제안하고자 한다. 남자, 여자, 노인, 미성년자 등의 사용자 유형별로 범죄 유형을 분석하여 사용자에 따라 다른 가중치를 부여하고, 범죄 위험도를 계산하였다. 최종적으로 계산된 범죄 위험도에 따라 사용자 유형별로 다른 경로를 제안하게 된다.

• 정보보호학회지
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• 제4권2호
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• pp.47-57
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• 1994

본 논문에서는 컴퓨터 통신망에 관련된 범죄를 유형별로 구분하고 이에 대한 기술적 방지대책을 구체적으로 제시한다. 본 논문은 컴퓨터 범죄를 경험적 기준에 의하여 구분하며 방지대책과의 관계도 분석한다. 기술적 방지대책으로 전형적인 OSI 참조모델에 기초한 보호모델 구조와 컴퓨터 범죄의 각 유형에 대해서 대처할 수 있는 보호 서비스 및 메카니즘 그리고 적용 가능한 계층을 종합적으로 분석 제시한다. 또한 보호메카니즘을 구현하는데 사용되는 대표적 보호알고리듬의 수행시간에 관해서도 기술한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.12-25
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• 2009

본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.1-26
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• 2019

기존에 오프라인에서만 발생하던 범죄들이 이제 사이버 공간에서도 발생하게 되었다. 특히, 최근 스마트폰 보급에 힘입어 SNS 사용이 증가하면서, 사이버범죄가 증가하게 되었다. 현재 심각한 사회문제로 언급되고 있는 사이버범죄와 그 유형들을 이해하고, 각 사이버범죄의 범죄 관련 요인들을 파악함으로써 사이버범죄를 예방하는 구체적인 방안 제시가 필요하다. 하지만, 사이버범죄 관련 기존 연구들은 대부분 문헌연구 또는 간접적 접근을 통해서 이루어졌다. 그리하여, 본 연구에서는 실제 사이버범죄를 저지른 피의자(범죄자)를 대상으로 인터뷰를 실시하여 범죄 관련 요인들을 파악하고, 이를 기반으로 사이버범죄의 구체적인 예방 및 대응방안을 제시한다. 특히, 다양한 사이버범죄의 유형 중에서 본 연구에서는 최근 급증하며 문제가 되고 있는 정보통신망이용 범죄의 '거래'와 '금융', 그리고 불법콘텐츠 범죄의 '명예훼손·모욕'에 집중하여 조사하고자 한다. 본 연구는 인터뷰를 실시하고, 도출된 주요 요인들 간의 관계를 나타낸 것에 학술적 의의가 있으며 사회적으로는 사이버범죄의 예방 및 대응방안을 제시함으로써 사이버범죄의 피해를 줄이고 이를 해결하는데 기여할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.