• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.11-20
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• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.1-22
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• 2014

Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.250-251
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• 2013

본 논문에서는 이러한 범죄 행위인 흡연을 엘리베이터 내에서 행하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-$X^2$-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.89-95
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• 2013

엘리베이터 내의 흡연은 경범죄에 속하는 범죄 행위이다. 엘리베이터 내의 흡연은 커가는 우리 아이들과 약한 여성들에게 매우 치명적일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 이러한 범죄 행위인 흡연을 범하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-X2-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아 낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다. 실험에서는 장면 전환 검출 과정과 검출 수와 검색 시간별 검색된 비디오의 수가 나타나 있다. 추출된 흡연 영상은 경찰서나 법원에 증거 자료로 제출하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.237-242
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• 2008

본 연구는 사이버범죄에 대한 학제간 연구를 촉진하기 위해 법학자의 시각에서 공학자들에게 형사법상 이론적 기초를 제공하기 위해 연구되었다. 오늘날 사이버범죄에 대한 논의와 심각성은 차치(且置)하고라도 인터넷의 정보공유라는 순기능만을 강조해 온 채 역기능의 폐해는 방기되었다. 따라서 사이버 윤리의식의 강화, IT기술자들에 대한 법 준수의식 강화, 관리자의 보안철저, 웹하드 및 P2P업체 운영자의 적극적인 적법한 Contents 개발노력, 인터넷 이용범죄의 처벌규정의 강화등이 요청된다. 이러한 요청도 결국은 법적 규범의 이해가 전제 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터범죄와 인터넷 범죄에 대한 신규범을 형법상 해석론적으로 접근하여 컴퓨터 바이러스 침투행위등에 대한 형법적 규제조항을 중심으로 형법의 전통적 이론, 학설, 판례를 중심으로 해석상 기준제시 및 형법상 이론적 기초를 제공함으로 공학자들에게 작은 기초이론을 제공하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.723-736
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• 2022

스테가노그라피는 테러, 간첩 등 국가안보를 위협하는 범죄에 비밀통신 수단으로 활용되고 있다. 정보통신기술 발전에 따라 기술도 고도화되고 있고, 범죄자들은 자체적으로 프로그램을 제작하여 사용하고 있다. 하지만 스테가노그파리 관련내용이 공개되지 않아 수사기술 개발과 형사법적 대응에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스테가노그라피 수사를 위하여 탐지와 해독과정을 살펴보고 대법원에서 유죄판결 받은 김목사 간첩사건을 중심으로 수법을 분석하였다. 김목사 간첩사건은 사전에 약속된 스테고 키를 활용한 대칭 스테가노그라피를 사용하였고 다중보안장치를 사용한 고도화된 수법을 사용하고 있었다. 형사법적 쟁점은 ① 관련성, ② 참여권, ③ 공개재판 등 3가지 문제에 대하여 검토하였다. 본 연구가 수사기관이 스테가노그라피에 대한 분석기법을 발전시키는데 출발점이 되기를 기대한다.

• 분석과학
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• 제20권2호
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• pp.155-163
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• 2007

다공성 지류의 증거물은 문서위조, 유괴, 사기와 테러 등의 범죄현장에서 발견된다. 본 실험은 다공성 지류인 일반 프린트 용지와 신문지의 잠재지문 현출에 Ninhydrin, 1,8-diazafluoren-9-one (DFO) 그리고 Iodine fuming의 효과를 평가하고 지류에 따른 적절한 방법을 확인하고자 하였다. 일반 프린트 용지의 경우 Ninhydrin과 DFO의 처리보다 Iodine fuming법으로의 처리가 현출효율이 증대되었다. 신문지의 경우 Iodine fuming 법으로의 현출이 효과적이었으며 DFO로의 재처리와 blue light 광원에서 orange red filter의 사용으로 현출의 증가를 보였다. 또한 현출영상의 개선을 위해 Digital Imaging System(DIS)를 이용한 결과 효율의 증가를 확인할 수 있었다.

• 분석과학
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• 제23권2호
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• pp.216-223
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• 2010

Ag 분말 입자형태와 크기에 따른 효율성을 확인한 결과 flake, spherical 형태의 분말은 시판 회색 분말과 현출효율이 유사하였고, nAg (rod, $0.9\;{\mu}m$) 분말의 경우 다양한 잠재지문 현출효율 평가 실험에서 우수한 결과를 보였다. 그러나 1개월간 nAg 분말을 자연조건에서 방치하였을 때 분말의 산화 및 수분의 영향으로 현출효율이 낮게 확인되어 산화 및 수분 흡습 방지를 위한 연구가 제기되었다. 본 연구는 nAg 분말의 산화 및 수분 흡습의 단점을 보완하기위해 nAg 분말에 실리콘 오일을 다양한 수준으로 표면개질하여 비다공성 대상물질 표면인 유리, 플라스틱에서 현출지문의 동일한 영역에서 특징점 수, 이랑과 분말의 흡착정도, 현출지문의 contrast 등으로 nAg 분말과 표면개질 nAg 분말의 현출효율을 평가하여 유리, 플라스틱 대상물질에서 DC200 실리콘 오일 0.5%로 표면개질한 nAg 분말의 우수함과 산화 및 수분 흡습의 단점을 보완할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.520-537
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• 2019

This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.103-104
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• 2014

본 논문에서는 범죄 행위중 하나인 흡연을 엘리베이터 내에서 행하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-$X^2$ 히스토그램을를 이용하여 차이값을 추출하고 정규화를 수행한다. 그러고 나서 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아낸다. 끝으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다.