기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.
최근 강도, 성폭력과 같은 중범죄들의 수위가 높아짐에 따라 범죄 예측 및 예방에 대한 중요성이 강조되고 있다. 정확한 범죄예측을 위해서는 과거 범죄기록 데이터를 기반으로 정확도 높은 범죄분류모델을 만드는 작업이 필요하며, 신속한 범죄 대응을 위한 시스템 인터페이스가 요구된다. 그러나 기존의 범죄 요소 분석 연구는 데이터 전처리에 대한 난해함으로 인해 정확도 측면에서 한계를 보이며, 범죄 모니터링 시스템은 방대한 양의 범죄 사건기록 분석 결과를 단순 제공함으로써 사용자에게 효과적인 모니터링 기능을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 실시간 범죄 예측을 위한 랜덤 포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 시스템 인터페이스 디자인 요소를 제안한다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 모델이 단순히 범죄기록 데이터만으로 범죄유형을 분류하는 모델 보다 우수함을 입증하였고, 기존의 범죄 모니터링 시스템 분석을 통해 실시간 범죄 모니터링을 위한 시스템 인터페이스를 설계 및 구현하였다.
4차산업혁명 이후, 빅 데이터 분석, 로봇공학, 사물인터넷, 인공지능 등의 핵심 기술들이 여러 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 빅 데이터 기술은 방대한 데이터를 모으고, 분석하고 처리하며, 공급하는 단계를 갖는 것으로 이해되고 있다. 유용한 방대한 데이터 중에 하나인 범죄 기록은 현재까지는 범죄가 일어난 후 수사 정보를 획득하는데 이용이 되고 있다. 방대한 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄를 예측하는 데 사용할 경우 범죄의 발생 빈도를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서는 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄 발생 확률을 스마트 기기 사용자에게 제공하는 스마트 시스템을 제안한다. 구체적으로 기기상의 전자지도에 범죄 발생 확률을 나타내어 안전한 이동 경로를 안내하는 시스템을 의미한다. 소규모 지역을 다루는 스마트 앱으로 실험한 결과 범죄 예방에 있어서 활용성이 비교적 좋은 것으로 판단된다.
범인의 음성을 녹취하여 본격적으로 컴퓨터를 이용하여 음향분석을 하는 것은 스펙트로그래프가 등장하는 1940년대 말 이전에는 없었다고 해도 과언이 아니다. 그러나 청지각적인 문제는 아마 수 백년 전부터 법정에서 논란이 있었을 것으로 추정한다. 영국에서는 이미 1660년에 법정에서 청지각적인 검사를 시행하였다는 기록이 있으며, 미국에서는 20세기 초엽에 플로리다 주에서 이미 청지각적인 증거를 법정에서 채택하였다는 기록이 있다. 오늘날 범죄음성에 대한 연구는 무고한 어린이의 유괴와 폭발물 설치협박 등과 같은 죄질이 무거운 범죄에 이용되기 때문에 문제가 심각한 실정이다. (중략)
본 연구에서는 현재 발생한 범죄와 과거 유사 범죄의 기록을 조사하여 용의선상에 오른 자들과 전과자들를 비교 분석하여 범인를 예측하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 용의자들과 전과자들의 안면을 비교하기 위하여 조건부 생성 적대 네트워크를 포함하는 퍼지 매칭으로 예상 범인을 선별하는 인공 지능 기반 알고리즘 범죄 예측 시스템(CPS)입니다. 유효성을 증명하기 위하여동 티모르. 범죄 기록의 데이터를 활용하였습니다. 구축 된 알고리즘은 증언을 바탕으로 몽타쥬를 작성하여 범죄 기록상의 전과자 안면과 비교됩니다. 제안 된 알고리즘과 CPS의 결과는 범죄를 처리하는 경찰관의 시간과 노력을 최소화될 뿐만 아니라 신속한 결과를 얻었으므로 유용하다는 것을 확인했습니다. 특히, 동 티므로와 같이 부족한 인적 자원과 예산으로 사회 안전망을 유지하는 것이 어려운 국가에 제안된 시스템의 적용은 미해결 범죄의 감소와 신속한 범죄 수사에 기여할 수 있다.
컴퓨터가 우리 생활에 밀접하게 관련된 만큼 각종 범죄에서도 컴퓨터와 관련된 사건이 증가하고 있다. 범죄와 관련된 컴퓨터에서 법정에 제출하기 위해 증거를 분석하고 제출하는 과정을 디지털 포렌식이라 한다. 대표적인 포렌식으로는 사용자의 행위를 기록한 로그 분석이 있다. 반대로 증거 분석을 방해하는 과정을 안티 디지털 포렌식이라 한다. 본 논문에서는 시스템 시간을 변경해 로그 기록시간을 허위로 기록할 수 있는 가능성과 해결 방안을 알아본다.
온톨로지는 특정 분야의 특정 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 복합 구조 사전이다. 국내외로 다양한 온톨로지 구축의 시도가 있었으나 대규모의 범죄 수사기록을 온톨로지로 구축하고 이를 통한 서비스를 구현한 사례는 존재하지 않았다. 따라서 본 논문은 비정형 데이터인 범죄 수사기록 문서 중 침입 절도 분야로부터 추출한 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 온톨로지 기반의 검색 서비스와 범행 장소 추천 서비스를 구현하는 과정을 설명한다. 검색 서비스의 성능을 파악하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정을 실험하였고, 실험 집합에 대하여 최대 93.52%의 정확도를 얻었다. 또한, 범행 장소 추천 서비스의 성능을 파악하기 위한 실험 결과, 실험 데이터셋의 전체에 대해 적합한 단서 필드 조합을 얻어냈으며, F1-measure 76.19%의 성능으로 데이터베이스 내의 범행 장소 필드 정보를 교정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 서울시의 범죄와 기상변화 및 불쾌지수를 상관관계분석을 하고 회귀분석을 통해 예측식을 제시하였다. 본 연구에서 사용된 데이터들은 서울지방경찰청 2008년 1월부터 2012년 12월까지의 범죄데이터와 포털사이트를 통해 기상청에 기록된 기상기록 및 불쾌지수를 사용하였다. 이 데이터를 토대로 범죄와 기상변화 및 불쾌지수의 상관관계분석과 회귀분석을 하기 위해 SPSS 18.0을 활용하였고, 분석을 통해 예측식을 도출하고 도출된 예측식을 통해 얻어진 예측값에 따라 위험지수를 5단계로 나타내었다. 이 같이 구분된 5단계의 위험지수를 통해 범죄예방활동에 중요한 자료로 활용될 것이라 판단된다.
본 연구는 수사절차상 범죄피해자나 유족에게 수사기록의 열람 등사권의 허용범위를 설정하고 피의자의 진술내용을 조기에 파악하여 적절하게 대처하는데 도움을 주고자 하였다. 최근 범죄피해로 인해 고통받는 이들에 대해 사회적 배려가 확대되고 있는 실정에 있다. 수사절차상 수사기록의 열람 등사와 관련하여 하위법령을 중심으로 피의자 변호인에게는 그 허용범위를 설정하고 있다. 이와 병행하여 피해자 변호사나 유족에게도 함께 적용할 필요가 있는 부분이다. 이는 범죄피해자에게 소송기록 열람등사권의 인정 취지와 부합되며 궁극적으로 허용범위와 관련된 목적이 있는 부분이다. 수사결과에 대해 각 단계별로 제공받을 수 있는 권한이지만 제대로 활용되지 않고 있는 실정에 있다. 특히 수사가 왜곡되게 진행되는 경우, 피의자가 불기소되는 경우 등에는 피해자의 입장에서는 억울한 상태에 놓일 수도 있다. 중요시 되는 부분은 피해자 변호사의 수사절차상 수사기록의 열람 등사권의 허용여부의 문제로 축약해 볼 수 있다. 이 부분에 대해서 현행 실정법을 중심으로 살펴보았으며 그 기능적 측면을 강조하여 법률환경에 부합되게 개정되어야 할 것으로 보인다. 이러한 연구결과는 향후 피해자 권리확보에 기여할 것이며 형사소송법 개정 등 입법과정에서의 중요자료로 활용될 것이다.
최근 IoT 산업 중 하나인 드론을 사용한 범죄가 지속적으로 보고되고 있다. 특히 드론은 손쉽게 접근하여 자유롭게 움직이는 특징이 있어 폭발물 운반, 마약 운반, 불법 촬영 등 다양한 범죄에 사용된다. 이러한 범죄행위를 분석하고 수사하기 위해 드론 포렌식 연구가 매우 강조되는 상황이다. 드론에서 획득할 수 있는 대표적인 디지털 포렌식 아티팩트로는 미디어 데이터, PII, 비행기록 등이 있으며 특히 비행기록은 드론의 행적을 추적할 수 있는 중요한 아티팩트가 된다. 따라서 본 논문에서는 DJI 드론의 삭제된 비행기록 파일이 갖는 특징을 제시하고 특징의 차이점이 발생하는 세 가지 드론인 Phantom3, Phantom4, Mini2 드론을 이용하여 검증하였다. 또한 비행기록 파일이 갖는 특징을 이용하여 파일 카빙 기법을 통해 복구 정도를 분석하고 최종적으로 드론 모델별로 비행기록의 복구가능성이 존재하는 드론과 그렇지 않은 드론 모델들을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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