본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
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.
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.
최근 우리나라 뿐 아니라 많은 국가들에서 장애인을 포함한 특정 집단에 대한 혐오감이 범죄로 이어지는 사건이 늘어나면서 증오범죄(hate crime)가 새로운 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구는 관련 사전 연구는 물론, 관련 기관의 국내외 통계 보고서 및 범죄사건 신문 자료들을 검토하여 지속적으로 증가하고 있는 증오범죄의 개념 및 국내외 현황을 알아보고, 장애인에 대한 사회적 태도에 대한 고찰 및 장애인 대상 증오범죄의 실태를 살펴보았다. 마지막으로 이러한 범죄를 줄일 수 있는 방법에 대해 몇 가지 복지적 관점에서의 제언을 하였다.
범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.
본 현대사회는 문명적, 기술적, 산업적으로 발전함에 따라 그에 상응하는 절도, 폭행, 살인 등 중대범죄의 범위를 벗어나 이념과 국가, 종교, 등 가치관과 사상에 따른 테러 사건 등 국제적인 범죄도 증가하고 있는 추세이며, 국제사회는 중대범죄 및 전쟁의 공포보다 예측 불가능, 막대한 대량 피해를 불러오는 테러에 의한 공포심을 더 비중 있게 대하는 현실에 직면했다. 테러범죄는 개인을 넘어 다중에게 피해를 입힐 수 있는 범죄인만큼 대중에게 경각심과 위험성을 알리기 위해선 구체적이고 손쉽게 이해할 수 있는 명확성이 필요하다. 테러는 수년간 다양한 방식과 개념들이 증식했으며 피해 또한 더 이상 소규모인원, 특정인을 향한 계획적인 범행에서 불특정 다수를 향한 뉴테러리즘식의 테러로 발전하고 있어 안보의 개념에도 영향을 미치고 있다. 따라서 대한민국 역시 언제까지나 테러의 위험성으로부터 안전을 확신할 수 없기 때문에 국내 정서에 맞는 테러 대응방안과 시스템 구축을 통해 뉴테러리즘의 발생 가능성을 염두 하고 대비할 필요가있다.
멀티미디어 포렌식 분야에서 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 연구가 지속되어 왔다. 점점 고도화되는 범죄 중에 불법 촬영 등의 범죄는 카메라가 소형화됨에 따라 피해자가 알아차리기 어렵기 때문에 높은 범죄 발생 건수를 차지하고 있다. 따라서 특정 영상이 어느 카메라로 촬영되었는지를 특정할 수 있는 기술이 사용된다면 범죄자가 자신의 범죄 행위를 부정할 때, 범죄 혐의를 입증할 증거로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 4개의 컨볼루션 계층과 2개의 전연결 계층으로 구성되었으며, 데이터 전처리를 위한 필터로 High Pass Filter를 사용하였다. 제안한 모델의 성능 검증을 위하여 Dresden Image Database를 활용하였고, 데이터셋은 순차분할 방식을 적용하여 생성하였다. 제안하는 모델을 3 계층 모델과 GLCM 적용 모델 등 기존 연구들과 비교 분석을 수행하여 우수성을 보였고, 최신 연구 결과에서 제시하는 수준의 98% 정확도를 달성하였다.
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.
현대사회에서 시민들의 안전과 삶의 질적 측면을 적극 고려하는 범죄예방활동은 범죄의 발생을 사전에 방지하고, 효과적인 범죄예방 전략을 통해 사회구성원들의 관심을 이끌어내고 가치를 부여하는 것이 상당히 중요하다고 할 수 있다. 범죄예방을 위한 정책과 기법들은 시간이 흐를수록 보다 과학적이고 최첨단적인 방법으로 이루어지고 있다. 특히 오늘날 대표적인 범죄예방의 최첨단 전략이 민간경비영역에 많이 도입되고 있다. 그러나 민간경비에 첨단기술이 많아지면서 비용이 상승하고 투자대비 효과에 대한 의문도 일부 제기되고 있다. 이러한 현실을 극복하기 위한 방법 중 하나가 환경설계를 통한 범죄예방(CPTED) 전략이다. 이는 적은 비용으로 범죄를 예방할 수 있도록 주위의 환경을 개선하는 것으로 자연적 감시원리, 접근통제, 영역성, 감시강화 활동의 지원, 유지 및 관리의 원리를 강조하는 다각적인 범죄예방 접근이라고 할 수 있다. 범죄예방과 관련된 방어공간의 영역설정은 민간경비와 CPTED의 영역과 활동의 영역을 결정지으며, 현실적으로 범죄에 대한 예방과 방어공간을 고려해야 한다. 범죄의 사전적 예방이 강조되고 있는 현대사회에서 범죄예방을 위한 접근 시각과 방법을 달리하는 민간경비와 CPTED의 이질적인 측면과 기술적이고 전문적인 영역에서 어느 정도 중첩이 되는 동질적인 측면이 있으며, 궁극적으로는 범죄에 대한 공간과 환경적인 접근을 통해 예방을 하는 것이다. 이러한 민간경비와 CPTED는 범죄예방활동과 관련해서 범죄가 발생할 수 있는 기회를 감소시키기 위한 공간적인 시각과 다각적인 접근을 의미하고, 특정행동에 해당하는 범행과 그 기회를 억제하거나 유인하기 위한 범죄예방 정책이라 할 수 있다. 결국, 범죄의 사전적 예방이 강조되고 이와 관련된 전략이 요구되는 가운데 민간경비와 CPTED의 상호의존성과 관련하여 다음과 같은 사항을 고려해야 한다. 첫째, 범죄예방에 대한 접근 방법과 주체 그리고 규모의 다양성, 둘째, 민간경비와 CPTED의 특성과 한계를 고려한 영역 설정, 셋째, 상호의존적인 민간경비의 첨단적이고 과학적인 발전과 범죄예방에 대한 CPTED의 방어공간영역을 전문적으로 연구하여 접목하는 것이 바람직할 것이다.
현재 컴퓨터와 인터넷, 정보기술의 발전은 사용자에게 편리함을 가져다 주었으나, 사이버 범죄라는 새로운 역기능을 가지게 되었다. 결국 이는 특정 목적을 가진 범죄자를 낳게되고 정보화 사회의 발전을 저해하는 커다란 걸림돌로 작용하게 되었으며, 이에 대응하는 정보보호기술은 개인의 사생활 보호와 국가 경쟁력을 판단하는 척도로 자리잡게 되었고, 현대에는 정보보호 기술 자체가 국가 간 정보전 형태를 띠면서 그 중요성은 매우 커지고 있다. 이러한 정보보호 기술은 방화벽과 침입탐지 시스템의 꾸준한 개발로 이어졌으나, 아직 컴퓨터 범죄를 다루는 피해 시스템의 증거수집, 복구 및 분석을 하는 컴퓨터 포렌식 기술은 아직 활발히 연구되지는 않고 있다. 본 연구에서는 로그파일이 기록되는 시간의 웹 URL 페이지 이미지를 저장하여 이미지 로그파일을 만드는 멀티 쓰레드 TCP 서버를 구현하여 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로서 디지털 포렌식인 이미지 로그파일을 제안하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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