통계조사 또는 실태조사는 '어떤 조사자가?', '어떤 목적으로?', 그리고 '어떻게?' 작성되었는가에 따라 왜곡의 가능성이 있는 것이 사실이다. 심지어는 통계결과는 '거짓말' 더 나아가서 범죄 또는 비행 등에 관한 통계는 '새빨간 거짓말'로 불리기도 한다. 범죄나 비행에 관한 통계를 신뢰하지 못하는 이유는 여러 가지를 들 수 있겠지만 그 중 대표적인 원인중의 하나가 숨은 범죄(Hidden Crime) 또는 형사사법기관에 보고되지 않는 범죄(Unreported Crime)가 존재한다는 것이다. 이러한 숨은 범죄문제를 보완하기 위해 피해자조사 또는 자기보고식 조사 등의 방법이 사용되고 있으나, 이 또한 범죄의 유형에 따라 과소보고 또는 과대보고의 문제가 있다. 범죄와 비행 그리고 일탈행동에 대한 조사는 매우 민감한 사항들이기 때문에, 조사대상자들은 심리적 부담을 가지게 된다. 이처럼 조사대상자들의 경험을 밝히는 것이 부담스러운 민감한 내용에 대해 진실한 답변을 유도할 수 있는 방법으로 통계학 분야에서 확률화응답모형(randomized response model)이 개발되어 사용되어왔다. 이 기법은 피해자조사 또는 자기보고식 조사의 문제점을 해결할 수 있는 매우 유용한 방법임에도 불구하고, 우리나라에서 범죄학 분야의 조사에서 사용된 경우는 매우 적다. 따라서 이 연구에서는 범죄학 분야연구에 있어 확률화응답모형의 적용가능성을 타진하기 위하여, 확률화응답모형을 활용하여 대학생들을 대상으로 성매매에 대한 내용을 실제로 측정해 보고, 확률화응답모형의 유용성을 확인해 보았다.
현대사회의 시민들은 쾌적하고 안전한 생활공간과 환경을 희망한다. 그러나 현대사회로 접어들수록 급격하고 복잡한 변화를 맞이함으로써 지능적이고 고도화된 범죄가 빈번히 발생하고 있으며, 그 범죄들에 대응하기 위하여 다각적으로 노력이 행해지고 있다. 특히, 실생활에서 가장 많이 발생하고 두려움을 갖게 되는 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 폭력, 절도)는 매우 위협적인 요소로 과학적인 대응방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산광역시 금정구일대의 범죄 자료들을 바탕으로 5대 범죄에 대응하기 위하여 범죄유형별 빈도수를 분석하고 상관분석과 회귀분석을 이용하여 범죄 요인과 범죄 사이의 공간적 특성을 분석하였다.
최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.
컴퓨터 범죄는 급격히 증가하고 있으나 일반적인 범죄에서와는 달리 컴퓨터 파일과 같은 무형의 정보는 증거물로 확보하는 것이 어렵기 때문에 기술적인 측면과 함께 법적 효력을 갖춘 증거물을 확보하기 위한 수집, 확보 및 효과적인 분석 기법이 제시되어야 한다. 이에 본 연구에서는 컴퓨터 포렌식스 기술을 정의하고 유형별로 분류하며, 컴퓨터 범죄 등에 대한 증거물 확보와 분석을 위한 절차 및 방법론 등을 고찰한다. 또한 효율적인 분석을 위해 국외에서 개발된 컴퓨터 포렌식스 도구에 대해 고찰하여, 인터넷 기술이 발전하고 정보화가 급속도로 확산되면서 그 중요성이 날로 증대하고 있는 컴퓨터 포렌식스 기술의 발전 방향을 제시하고자 한다.
최근 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 절도, 폭력) 발생은 장기적인 경기침체와 불황으로 꾸준히 증가하고 있다. 지금까지 분석된 5대 범죄의 발생특성을 살펴보면, 그 발생지가 치안환경에 열악한 우범지역이라는 공통점이 있어, 우범 지역에서의 범죄 발생률을 낮추기 위해 CPTED의 활용이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 CPTED 감시요소와 기존의 범죄발생자료를 활용하여, 범죄취약지등급도 작성 방안을 제시하였다. 특히, 감시요소 중 치안센터를 요점 순찰과 정선순찰 등으로 나누어 CCTV, 가로등과 함께 3단계의 감시등급으로 나누어 시각화하였다. 또한, 연구지역에서 발생한 범죄발생통계자료를 통해 용도지역별 범죄율을 확인하고 범죄발생 현황도를 구축하였다. 구축된 감시요소와 발생지의 용도지역에 대한 AHP분석을 통해 가중치를 산정하고, 각각의 요소를 중첩하여 감시단계별 범죄치약지도를 작성한 결과 범죄로부터 취약한 1등급지가 감시 3단계에서 1단계에 비해 절도 약 60%, 폭력 약 52%, 강간 약 33%가 감소함을 확인 할 수 있었다.
스마트폰 사용자 수가 증가함에 따라 스미싱, 몸캠피싱, 메신저 피싱과 같은 정보통신망을 이용한 범죄가 큰 폭으로 증가하고 있다. 이러한 범죄 피해는 다양한 연령층에서 발생하고 있다. 본 논문에서는 국내 모바일 운영체제 점유율이 가장 높은 안드로이드 운영체제를 대상으로 하는 패킹된 악성 앱 언패킹을 수행하고 시그니처 기반 탐지 도구인 Yara 를 통해 악성 앱에 사용된 패커를 식별하는 통합 악성 앱 언패킹 시스템을 제공하여 악성 앱을 이용한 범죄 대응에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 실제 범죄발생 장소와 범죄 두려움을 느끼는 장소를 비교하여 서로 일치하거나 다르게 나타나는 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 환경 개선을 통해 범죄예방의 가능성을 타진해 보고자 한다. 연구의 방법으로는 첫째, 범죄관련 사례연구와 이론적 고찰을 통해 연구의 내용적 범위와 방법을 정립하였다. 둘째, 방범은 경찰력만으로 대처하기 어려우므로 전 시민이 언제, 어디서나, 협력적으로 범죄예방에 참여할 수 있도록 온라인으로 작동하는 시민 참여형 방범시스템(Citizen Participation System for Crime Prevention, CPSCP)을 개발하였다. 셋째, CPSCP를 활용하여 시민이 공간상에서 범죄두려움을 느끼는 장소를 직접 표시하게 하여 지역 내 두려움을 느끼는 장소에 대한 데이터를 수집하였다. 넷째, 실제 범죄발생 장소와 범죄 두려움을 느끼는 장소를 중첩 분석하여 두 장소의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과로 범죄를 예방하고 범죄에 대한 두려움을 해소하기 위해서는 도시공간의 물리적 환경을 개선하는 환경설계(environmental design)가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 CPSCP는 향후 시스템을 고도화 하여 U-City의 U-방범시스템으로 활용함으로써 시민이 자기 동네를 자주적으로 스마트 안전도시로 만들어 나가는데 크게 기여할 것이다.
최근 인터넷의 급속한 발전을 기반으로 국경을 초월하여 인터넷을 이용한 각종 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 각종 침해사고로부터 시스템, 네트워크 및 중요한 정보를 보호하기 위한 다양한 보안 강화 시스템이 개발되어 적용 운용되고 있지만, 현재 적용되어 사용되고 있는 보안 강화 시스템들은 해킹, 공격 및 범죄가 발생된 후 이를 막기 위한 방법으로 수동적인 기능으로 사용되고 있다. 그 결과 해킹, 사이버 공격 및 범죄를 사전에 미리 방지하는 데는 한계를 갖고 있는 것이 사실이다. 때문에, 현재 역추적 분야에서는 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 발생할 경우 능동적이고 실시간으로 빠른 추적이 가능한 보안 강화 시스템을 목표로 하는 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 TCP/IP 기반의 다양한 역추적 기술을 각각 분석하고 역추적 기술을 발전시키기 위한 요구사항을 분석하여 연구동향에 관하여 살펴보고자 한다. 본 논문은 참고문헌 [16]의 결과를 활용해 작성했으나, 표준화 동향과 요구사항, 요구사항에 근거한 기존 방식들의 특징을 제시하였다.
최근 국가적인 차원에서 사회 안전에 대한 관심도가 증가하면서 범죄를 효율적으로 예방할 수 있는 다양한 활동을 수행하고 있다. 기존의 범죄관련 지도는 주로 범죄발생 현황에 대한 정보를 행정구역 단위로 사용자에게 제공하기 때문에 정작 여성 및 밤길을 이용하는 보행자가 안전한 도로를 사전에 파악할 수는 없었다. 이에 본 연구에서는 수치지도 2.0을 이용하여 손쉽게 범죄에 위험한 지역을 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 수치지도 2.0에서 범죄발생에 위험한 지역을 찾기 위해서 도로중심선과 건물 레이어의 위치정보와 속성정보를 사용하였다. 도로중심선 레이어에서는 포장재질, 도로폭의 속성정보와 도로와 도로가 교차하는 교차각 정보를 부가적으로 추출하여 활용하였다. 건물 레이어에서는 건물종류에 대한 속성정보를 사용하였다. 도로중심선과 도로교차점에 포장재질, 도로폭, 도로교차각, 건물종류 등을 고려하였을 경우의 위험점수를 모두 합산하여 설정된 임계값을 벗어나는 지역을 범죄발생이 일어날 수 있는 위험지역으로 추출하였다. 본 연구에서 개발한 방법론을 검증하기 위해서 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 수치지도 2.0의 도로와 건물 레이어만을 이용하여 공간적인 측면에서 범죄 발생에 지역을 추출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 범죄 예방의 행정적인 측면에서는 식별된 범죄 발생에 취약한 지역에 대해 가로등, 보안등과 같은 안전시설물을 추가적으로 설치함으로 위험지역의 안전도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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