• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.35-36
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• 2005

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.99-105
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 흐름에 발맞춰 형사사법 분야에서는 효율적인 법률서비스 제공을 위해 인공지능을 활용한 리걸테크(Legaltech)에 주목하고 있다. 본 논문은 국내 형사사법 분야의 리걸테크 활용 가능성을 증대시키기 위해 순환신경망(RNN)을 적용할 수 있는 범죄 예측 모델을 제시한다. 이를 위하여 판결문상 기술된 범죄사실에 기반하여 스크립트 분석기법 활용을 통해 범행 과정을 전·중·후 단계로 구분하였다. 또한, 각 시점에 따라 범죄의 수법과 증거 등을 수사 8하원칙이 가지는 문장 구성 요소와 한국어 품사 구성에 기반하여 객체·행위·환경으로 분류하였다. 이 연구에서 도출된 사건 요약 분석 틀은 특정 범죄 수법의 전형적인 패턴을 파악하기에 용이하며 상황적 범죄예방 전략을 수립하는데 기여할 수 있다. 나아가 이 연구의 결과는 향후 후속연구에서의 RNN모델 기반 범죄 상황 예측 데이터 생성 연구에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제42권2호
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• pp.243-257
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• 2007

본 연구는 일상생활에서 사회-심리적으로 중요하게 여겨지는 범죄의 두려움을 지리적 관점에서 분석한 것이다. 특별히, 수원시 영통 지역을 사례로 범죄의 두려움의 공간적 패턴을 분석하였다. 첫째, 범죄 발생과 범죄의 두려움과의 상호 관련성을 살펴보았다. 실제 범죄 발생 장소와 두려움을 느끼는 장소는 어느 정도 일치하지만, 가장 두려움을 많이 느끼는 장소는 일치하지 않았다. 범죄의 두려움은 범죄의 발생뿐만 아니라 물리적 환경과 깊은 관련성이 있다. 두려움의 수준은 조명이 어둡고, 인적이 드문 길, 특히, 공원과 산 주변에서 높다. 범죄의 두려움에 영향을 미치는 여러 가지 요인들은 장소에 따라 다양하게 작용한다. 둘째, 범죄의 두려움을 측정하는 설문지를 계량 분석하였다. 범죄의 두려움을 측정하는데 있어서 설문 문항의 적절성 여부를 파악하고, 많은 양의 자료를 축소하기 위하여 요인 분석을 실시하였다. 요인 분석을 통하여 7개의 요인이 추출되었고, 무례한 행동(incivility)이 범죄의 두려움을 가장 많이 설명하는 요인(24.032%)으로 나타났다. 두려움에 영향을 주는 다른 요인들로는 공동체 유대, 주의, 범죄 발생, 피해자, 윤리의식, 공권력 등이 있다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.177-188
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• 2019

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.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.302-315
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• 2020

환경설계를 통한 범죄예방이론(Crime Prevention Through Environmental Design : CPTED)은 어떻게 지속 가능한 발전의 수요에 따라 융합할 것인가라는 문제에 있어서 아직 현단계 제3세대 이론의 발전 과정을 지속하고 있다. 게다가 국제적으로도 논쟁과 토론을 많이 일으키고 있다. 더욱 주목할 만한 것은 그 논쟁과 토론하는 관점이 이론 모델 및 이론 모델 속의 원칙 간의 상호 작용 관계에 무시 못 할 영향을 일으켰다는 것이다. 본 연구는 이론 발전의 전체적 맥락을 파악한 후 CPTED이론 발전의 정체성이 환경과 환경 사용자 상호 간에 다양한 이해의 차원과 교류의 방식을 제공한다. CPTED 이론 발전의 정체성을 기초로 해서 CPTED 범죄 예방 디자인 패턴은 지속 가능성의 다양한 차원을 연결시켜야 하며, 거주적합성을 디자인 목표의 출발점으로 삼고 Top-down 패턴에 의거하여 환경의 안전성에 대해 조정해야 한다는 관점을 명확히 했다. 그러나 단지 기존 물리적 설계 방법으로 상향식(Bottom-up)의 패턴을 사용해 환경을 개선해서는 안 된다. 그래서 본 연구는 정체성을 핵심으로 하향식의 범죄 예방 디자인 패턴을 결합해, 이를 이론 모델의 재구성으로 시각화 제안을 제기했다. 이는 어떤 단계의 성과나 원칙의 응용에 보충하는 것이 아니며, 따라서 CPTED의 이론적 모델과 지속 가능한 발전에 참고와 자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.207-215
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• 2009

최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1502-1505
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• 2015

디지털 처리 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 장치 및 소프트웨어의 활용도가 증가하고 있다. 특히 이들 장치 및 소프트웨어는 저비용으로 고품질 및 고성능을 갖는 형태로 발전하고 있다. 그러나 본래의 의도와 다르게 불법적인 목적으로 디지털 획득 장치를 이용하는 범죄가 증가하고 있으며, 본 연구팀에서는 이를 차단하기 위하여 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별 기술을 연구해오고 있다. 최근 다양한 범죄에 있어서 동영상이 증거 자료로 활용되고 있으며, 본 논문에서는 동영상에 적용이 가능한 디지털 영상 획득 장치 기술을 연구하는데 있어서 동영상이 갖고 있는 프레임별 특성에 따른 판별 성능에 대하여 실험하고 분석하였다. 실시간으로 촬영한 동영상의 경우 B 프레임이 포함되지 않아, I 프레임과 P 프레임, 그리고 두 프레임을 함께 사용하여 각각에 대한 판별 성능에 대한 비교를 수행하였다. 그 결과 I 프레임과 P 프레임의 차이에 의한 성능의 차이는 있었으나, 장치 판별에 대한 영향은 충분히 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.724-726
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• 2014

본 논문에서는 범죄 발생 전 빠른 상황판단과 효과적인 의사결정을 위한 방법으로 이상 행동을 분류, 분석하여 이상행동 패턴을 발견하고 이에 따라 발생 전 상황을 예상할 수 있는 예측하는 모델을 제시하였다. 이러한 행동분석과 패턴예측 모델은 CCTV로 부터 수집된 데이터를 단계별 DB를 통해 빠르고 정확한 분석할 수 있고, 과거에 축적 및 분석된 데이터를 유사한 상황에 직면했을 때 사전에 예방하기 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것이다.