• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.455-460
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• 2016

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.

• 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.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.195-205
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• 2020

최근 4차 산업혁명 시대로 인한 기술 발전이 도래하게 되었으며, 이러한 변화로 인해 데이터가 광범위하게 사용되기 시작했다. 빅데이터는 국가의 행정, 치안, 보안 등 시민의 안위를 위해서도 자주 사용되고 있다. 이러한 치안 유지의 효율성을 높이기 위해서는 CCTV의 설치 현황을 파악하고, 구역별 인구수와 비교하여 CCTV의 설치 비율, 그리고 구역별 범죄율 등을 분석하여 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 CCTV, 여성 인구, 유흥업소 등과 같이 범죄 발생률과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 활용하여 CCTV의 효율적인 관리와 설치를 통해 범죄율을 줄이기 위한 공공 데이터 기반 빅데이터 분석 시스템을 개발한다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권1호
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• pp.139-150
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• 2014

최근 강력 범죄의 증가는 중요한 사회적인 이슈가 되고 있다. 현대 사회에서의 범죄 예방은 단순한 치안 유지만이 아니라, 국민 복지의 문제로 살펴야하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 범죄를 예방하기 위하여 범죄공간정보의 특성과 분석 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 이러한 연구결과를 이용하여 공간정보오픈플랫폼인 브이월드(Vworld)를 사용한 시범 시스템을 구현하였으며, 시범지역의 범죄공간정보 DB 링크시스템 및 분석 데이터를 주제도 이미지 지도 위에 Mesh-Up으로 표출한 우범지역관리 모니터링 시스템을 개발하고 순찰차 CCTV 최적 배치 등의 가상 시뮬레이션 모형을 제시하였다.

• 대한간호학회지
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• 제47권1호
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• pp.39-48
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to verify the relationships among social support, resilience and post traumatic stress disorder (PTSD), and especially to identify factors influencing PTSD in police crime scene investigators. Methods: A cross-sectional design was used, with a convenience sample of 226 police crime scene investigators from 7 Metropolitan Police Agencies. Data were collected through self-report questionnaires during July and August, 2015. Data were analyzed using t-test, ${\chi}^2$-test, Fisher's exact test, and binary logistic regression analysis with SPSS/WIN 21.0 program. Results: The mean score for PTSD in police crime scene investigators was 13.69 .11 points. Of the crime scene investigators 181 (80.1%) were in the low-risk group and 45 (19.9%) in high-risk group. Social support (t=5.68, p<.001) and resilience (t=5.47, p<.001) were higher in the low-risk group compared to the high-risk group. Logistic regression analysis showed that resilience (OR=4.74, 95% CI: 1.57~14.35), and social support (OR=2.13, 95% CI: 1.23~3.69) are effect factors for PTSD low group. Conclusion: For effective improvement of PTSD in police crime scene investigators, intervention programs including social support and strategies to increase should be established.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1113-1122
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• 2020

최근 묻지마식의 강력범죄가 계속 일어나면서 여성 및 노약자들의 피해가 심각해지고 있다. 기존 시스템으로는 CCTV는 많이 설치되어 있으나 범죄가 일어난 후 사후 조치에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많이 발생하고 있는 바 아파트나 빌딩등 음영지역과 폐쇄 공간등에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄를 방지하고자 본 기술을 연구하여 제품과 소프트웨어를 개발한다. 범죄로 예상되는 행위,행동의 움직임의 특정 대상을 영상분석 빅데이터 기술과 융합 센서 기술을 이용하여 운영되고 있는 CCTV 장치 혹은 경보의 이벤트를 받고자 하는 특정장소에 통신기술을 이용하여 경보 신호를 보내주는 장치 개발한다. 본 개발 장치는 범죄 발생을 사전에 예측하여 실시간으로 범죄발생을 경보 신호로 처리하여 전송해주는 장치로 사용되는 소비자들에게 본 장치를 연구 개발하여 저가의 장치를 공급하며 단독형 장치와 서버를 구성하여 연결되는 장치를 제공하게 된다.

• 시큐리티연구
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• 제48호
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• pp.147-176
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• 2016

한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있는 지정학적 특성으로 인해 수출입 물동량의 97% 이상을 해양을 통하여 교류하고 있으며, 세계화 국제화 추세에 따라 외국적 선박 및 국제 여객선을 통한 외국여행객들의 출입이 증가하는 추세에 있다. 또한 국민소득 향상과 해양에 대한 관심도 높아짐에 따라 해양 레저객이 급증하고 있어 해양에서의 사건, 사고가 연간 끊임없이 발생하고 있다. 해양에서 치안을 담당하는 해양경비안전본부의 관할 면적은 국토의 약4.5배에 달하며, 해안선의 길이는 도서지역 포함하여 14,963km, 안전센터 1개소 당 94km를 관장하고 있으며, 경비함정 1척당 $24,068km^2$를 담당하고 있어 효율적인 순찰 및 방범활동이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 해양경비안전본부에서 취급하는 해양 범죄의 현황과 추세를 분석하여 보다 효율적인 순찰, 방범 방안을 제시하고자 한다. 증가하는 해양 범죄에 효율적으로 대응하기 위한 방안으로 1900년대 초 미국에서 개발되어 활용하고 있는 지리적 프로파일링 기법의 도입을 제안하였다. 지리적 프로파일링은 공간분석과 지도화를 응용하여 범죄 위험 지역을 예측하고 상습적으로 발생하는 지역에 대해 특별관리 하는 핫스팟 분석 등 다양한 기법으로 활용되고 있으며, 국내에서도 경찰청에서 2008년부터 도입하여 죄종별, 시간대별, 지역별, 범죄 다발지, 범죄 발생 우려지 등으로 구분하여 일상화된 순찰 개념이 아닌 고도화된 분석에 의한 순찰과 방범활동에 활용하고 있다. 이러한 지리적 프로파일링을 해양에서도 도입하여 해양 범죄를 유형별, 장소별, 시기별, 기간별 등으로 세분화하여 분석, "해양 범죄 지도"를 작성하고, 이를 토대로 살인, 강도, 절도, 실종, 변사, 충돌 등 중요범죄에 대한 위험발생 지역을 "범죄 지점" 일명, 크리미널 포인트(Criminal Point)로 지정 하고 이 지역을 중심으로 시기별, 시간대별로 구분하여 경비함정을 배치하고 정기 또는 수시 경비활동과 방범활동 등을 전개한다면 해양 범죄 및 해양 사고 대응력이 향상될 것으로 기대한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.32-38
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• 2021

The purpose of this study is to examine the spatial characteristics of violent and burglary crimes in South Korea. Violent crimes and burglary crimes depend on a spatial setting with good conditions for their criminal purposes. This study defines population density, racial heterogeneity, types of houses, and density of commercial facilities as variables of place affecting crime in cities and counties. The study collects data from 229 cities in Korea to analyze the effect of spatial characteristics on crime. We conduct additional analyses to meet the statistical requisites of the spatial econometrics model using the open-source software R and GeoDa 1.12.1.129. From the analytical result, population density, racial heterogeneity, apartments, and commercial areas relate to crime occurrence. We suggest the implication of the theoretical and practical contributions to the relationship between place and crime.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.361-366
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• 2018

기존 연구에서는 범죄에 대한 두려움을 조사하기 위해 설문조사와 인터뷰를 사용하였다. 그러나 설문과 인터뷰를 이용한 방법은 과거 사건에 대한 범죄에 대한 두려움을 측정할 수 있을 뿐 현재 인지하는 범죄에 대한 두려움을 실시간으로 측정하지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 뇌파를 사용하여 범죄에 대한 두려움을 측정한다. 영상을 시청하는 연구대상자의 뇌파를 측정하고 분석하고, 연구대상자를 범죄에 대한 두려움 인지 정도에 따라 세 그룹으로 분류하여 각 그룹간의 차이를 확인한다. 그 결과, 범죄에 대한 두려움 인지 정도가 높은 그룹의 피험자가 범죄에 대한 두려움 영상을 시청할 때 약 2배 더 많은 베타파가 나타나고, 다른 그룹의 피험자들은 약 1.5배 더 많은 베타파가 나타난다. 범죄와 관련이 있는 영상은 모두 베타파가 증가하였지만, 경찰출동 영상은 적은 증가를 보였다. 이는 범죄와 관련이 있는 영상이라도 안전함을 인지하기 때문에 베타파가 적게 증가한다.