• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-57
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• 2016

본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.74-81
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• 2021

Based on data provided by the science and technology knowledge infrastructure (ScienceON, 2017-2021), this paper reviews the research trends of domestic police services and related technologies, and describes the research and development direction of policing technology. For this purpose, the research was searched using the keywords science policing, smart policing, predictive policing, and policing. Policing technology is used for crime investigation (prevention), such as crime analysis and crime prediction. The collection of related data use urban infrastructure, the processing of data collected using technologies, such as artificial intelligence, and the utilization of data in police services (system) were summarized. In future, on-site support technology and crime investigation (prevention) technology for a preemptive correspondence to social threats and effective police activities must be developed. In addition, the quality of police services should be improved, a system to use police-related data should be developed, and the capabilities of police experts need to be strengthened.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.161-171
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• 2018

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.

• BMB Reports
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• 제50권11호
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• pp.546-553
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• 2017

Aging is a natural and gradual process in human life. It is influenced by heredity, environment, lifestyle, and disease. DNA methylation varies with age, and the ability to predict the age of donor using DNA from evidence materials at a crime scene is of considerable value in forensic investigations. Recently, many studies have reported age prediction models based on DNA methylation from various tissues and body fluids. Those models seem to be very promising because of their high prediction accuracies. In this review, the changes of age-associated DNA methylation and the age prediction models for various tissues and body fluids were examined, and then the applicability of the DNA methylation-based age prediction method to the forensic investigations was discussed. This will improve the understandings about DNA methylation markers and their potential to be used as biomarkers in the forensic field, as well as the clinical field.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1282-1290
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• 2017

Since the mitigation of fear of crime significantly enhances the consumptions in a city, studies focusing on urban safety analysis have received much attention as means of revitalizing the local economy. In addition, with the development of computer vision and machine learning technologies, efficient and automated analysis methods have been developed. Previous studies have used global features to predict the safety of cities, yet this method has limited ability in accurately predicting abstract information such as safety assessments. Therefore we used a Convolutional Context Neural Network (CCNN) that considered "context" as a decision criterion to accurately predict safety of cities. CCNN model is constructed by combining a stacked auto encoder with a fully connected network to find the context and use it in the CNN model to predict the score. We analyzed the RMSE and correlation of SVR, Alexnet, and Sharing models to compare with the performance of CCNN model. Our results indicate that our model has much better RMSE and Pearson/Spearman correlation coefficient.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.97-104
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• 2017

Location prediction has been successfully utilized to provide high quality of location-based services to customers in many applications. In its usual form, the conventional type of location prediction is to predict future locations based on user's past movement history. However, as location prediction needs are expanded into much complicated cases, it becomes necessary quite frequently to make inference on the locations that target user visited in the past. Typical cases include the identification of locations that infectious disease carriers may have visited before, and crime suspects may have dropped by on a certain day at a specific time-band. Therefore, primary goal of this study is to predict locations that users visited in the past. Information used for this purpose include user's demographic information and movement histories. Data mining classifiers such as Bayesian network, neural network, support vector machine, decision tree were adopted to analyze 6868 contextual dataset and compare classifiers' performance. Results show that general Bayesian network is the most robust classifier.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.253-277
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• 2019

4차 산업혁명시대를 맞아 데이터의 중요성은 심화되고 있으나, 개인정보보호 등의 문제로 데이터의 활용이 쉽지 않은 경우가 많이 있다. 형사사법정보는 범죄 예측 및 예방, 범죄수사 과학화, 양형합리화 등 다양한 활용가치가 예상됨에도 현재 개인정보보호와 형사사법정보 관련 법률적 해석 문제로 활용이 상당히 제한되고 있다. 본 연구는 형사사법정보의 구조화·범주화를 통해 '범죄데이터'로 전환하여 빅데이터로서 활용하도록 제안하였으며, '범죄데이터' 활용시 법률적 문제, 활용가치, 데이터 생성 및 활용시 고려사항을 전문가를 통해 검증하고 향후 전략적 발전방안을 도출하였다. 연구결과, '범죄데이터'는 개인정보보호문제는 해결된 것으로 보여지나, 형사사법정보 관련법에 명시할 필요는 있으며, 빅데이터 활용을 위해 분석 가능하도록 표준화된 형태로 정리되는 것이 시급함이 밝혀졌다. 향후 진행방향으로는 데이터 요소 도출, 용어사전 시소러스 구축, 데이터 등급화를 위한 개인민감정보 정의 및 등급지정, 비정형데이터의 정형화를 위한 알고리즘 개발 등을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.357-368
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• 2020

최근 사회적 공분을 불러일으킨 텔레그램 성착취 사건(일명 n번방 사건)을 통해 디지털 성범죄 양상이 변화하고 있음을 전 사회가 인지하게 되었고, 이 사건의 피해자뿐만 아니라 가해자 중 미성년자가 적지 않았다는 사실이 밝혀지면서 논란은 더욱 커졌다. 디지털 성범죄 특성상 피해의 지속성과 확장성이 크므로 정부와 국회, 시민단체 등의 초협력적인 법적, 사회적, 정책적 대책 마련이 시급하다. 이번 '텔레그램 성착취' 사건으로 국회는 발 빠르게 관련 법안을 발의하며 노력하고 있지만, 아직 '디지털 성범죄'에 대한 명확한 개념과 정의조차 이루어지지 않은 것이 현실이다. 피해자를 위한 실효성 있는 지원 제도도 미비하다. 따라서 본 논문은 우리나라와 해외 주요국의 디지털 성범죄에 대한 제도적 대응 방안을 비교·분석하여 아동 성착취 관련 문제점으로 지적되는 부분을 보완하고 범죄 근절을 위한 체계적인 정책방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 먼저 아동 성착취의 정의와 개념을 알아보고 특징, 발생원인 및 실태를 들여다볼 것이다. 이에 더해 국내외 플랫폼 디지털 성범죄 유통 및 삭제 현황을 살피고, 미국을 비롯한 해외 주요국이 빅데이터와 인공지능 기술을 피해자 보호와 가해자 추적에 적극 활용하는 사례를 통해 디지털 성범죄 문제 해결의 시사점을 제시하였다는데 의의를 갖는다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.77-82
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• 2015

본 논문은 빅 데이터 분석을 이용하여 산악 안전사고를 예방하기 위하여 사고 예측 모델을 제시하였다. 산악 안전사고의 축적된 데이터를 파악하기 쉽게 그래프로 나타내었다. 사고가 발생하는 패턴을 알기 위하여 산악 안전사고 발생 건수의 연도별 분석, 연간 월별 사고 발생 건수, 요일별, 시간대별 분석을 수행하였다. 나타낸 그래프를 이용하여 산악 안전사고의 영향을 미치는 변수들을 가중치 모델링을 통하여 사고 예측 모델을 구성하였다. 산악 지역의 사고 다발 구역에 제시한 모델을 적용하여 예측 모델의 성능을 검정하였다.

• 융합경영연구
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• 제10권6호
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• pp.17-26
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• 2022

Purpose: This study analyzes advanced cases of overseas smart cities and examines policy implications related to the creation of smart cities in Korea. Research design, data, and methodology: Analysis standards were established through the analysis of best practices. Analysis criteria include Technology, Privacy, Security, and Governance. Results: In terms of technology, U-City construction experience and communication infrastructure are strengths. Korea's ICT technology is inferior to major countries. On the other hand, mobile communication, IoT, Internet, and public data are at the highest level. The privacy section created six principles: legality, purpose limitation, transparency, safety, control, and accountability. Security issues enable urban crime, disaster and catastrophe prediction and security through the establishment of an integrated platform. Governance issues are handled by the Smart Special Committee, which serves as policy advisory to the central government for legal system, standardization, and external cooperation in the district. Conclusions: Private technology improvement and participation are necessary for privacy and urban security. Citizens should participate in smart city governance.