• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.639-640
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• 2021

In this paper, we present a simulation program to learn how to deal with crime situations by realizing a virtual environment using VR. Currently, education on various crimes is increasing year by year, but the crime prevention rate is not decreasing. It was developed to help prevent crime by using VR to experience these problems in an environment similar to reality, learn how to use various tools that have not been used directly, and experience virtual experiences through the metaverse.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.152-161
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• 2013

본 연구는 도시지역의 사회구조적 특성이 범죄에 미치는 영향을 생태학적 범죄이론에 근거하여 검증하고자 했다. 이를 위해 서울시의 424개 행정동을 대상으로 살인범죄에 대한 음이항 회귀분석을 실시했다. 그 결과, 기초수급자비율이 높을수록, 세대당인구수가 적을수록, 숙박 음식업비율이 높을수록 살인범죄가 증가하는 것으로 드러났다. 이는 온전한 가족의 중요성을 다시 한 번 증명해보임과 동시에, 도시지역에서는 숙박 음식업비율과 기초수급자비율이 범죄유발요인으로 작용할 수 있음을 보여준 결과였다. 과거의 시군구 대상 연구들과 더불어 유추하면 지역 특성에 맞는 맞춤형 범죄예방책이 필요함을 알 수 있었다. 살인범죄에 국한되고 횡단적 연구설계가 이루어지는 등의 몇 가지 한계점들이 있었지만, 서울시의 전체 행정동을 분석단위로 한 최초의 범죄연구로서 향후 동 단위 연구의 활성화와 효과적인 범죄예방책 마련에 기여한 의미가 있다.

• 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.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.211-219
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• 2013

The purpose of this study is to propose the environmental planning guidelines of elementary school settings for a crime safety. The research methodologies To achieve the goal, the literature review analysis and the survey were used as main research methodologies. The survey is organized as follows. First, elementary education facilities were divided into 20 spaces based on the major space. Second, after analyzing the domestic and foreign CPTED Guidelines, elements of environmental planning were classified to fit in the space. Based on this, the expert survey was conducted. The results of this study are as follows; First, it is necessary to consider specific places such as 'toilets', 'parking lot', 'in-between space', 'main access road', 'sub-access road' and 'harmful facilities around school' for safer school environment. Second, it is significant to plan 'equipment facilities' and 'outdoor space in the school setting' with priority for elementary education environment. Third, environmental planning elements for safer elementary schools can be classified into 9 factors(types) including 'natural surveillance planning', 'territoriality reinforcement planning', 'mechanical surveillance planning', 'access control planning' and 'neighborhood reinforcement planning'. Forth, regarding 'indoor space', crime-free elementary school environment can be build through 'natural surveillance planning' and 'territoriality reinforcement planning'. Finally, regarding 'outdoor space', the crime can be prevented through 'natural surveillance planning' and 'access control planning'.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.119-130
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• 2022

Crime is a common social problem that affects the quality of life. As the number of crimes increases, it is necessary to build a model to predict the number of crimes that may occur in a given period, identify the characteristics of a person who may commit a particular crime, and identify places where a particular crime may occur. Data privacy is the main challenge that organizations face when building this type of predictive models. Federated learning (FL) is a promising approach that overcomes data security and privacy challenges, as it enables organizations to build a machine learning model based on distributed datasets without sharing raw data or violating data privacy. In this paper, a federated long short- term memory (LSTM) model is proposed and compared with a traditional LSTM model. Proposed model is developed using TensorFlow Federated (TFF) and the Keras API to predict the number of crimes. The proposed model is applied on the Boston crime dataset. The proposed model's parameters are fine tuned to obtain minimum loss and maximum accuracy. The proposed federated LSTM model is compared with the traditional LSTM model and found that the federated LSTM model achieved lower loss, better accuracy, and higher training time than the traditional LSTM model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1294-1299
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• 2018

'SMART 치안'이란 범죄통계 등 치안 관련 데이터베이스를 '전략적 관리', '분석과 연구', '과학기술'을 반영하여 수집 분석하고 활용함으로써 한정된 경찰력을 선택과 집중에 따라 운영하는 치안 활동을 의미한다. 최근 여성 1인 가구 증가에 따른 대검찰청의 '범죄분석'을 기준으로 성범죄 건수는 두 배 이상 증가하였다. 이러한 흐름 속에서 지역별 특성에 적합한 '여성안심특별시 3.0'의 성범죄 예방 프로그램을 구축하기 시작했다. 그러나 여성들에게 홍보 및 이용 실적이 저조하고, 실질적 효과성이 나타나기 위한 정책으로는 부족하였다. 앞으로 미래 경찰이 수행해야 할 시스템으로 ICT에 접목하여 자율주행차 또는 드론으로 경호를 하며, 안전하게 귀가를 담당 할 수 있는 범죄예방 시스템을 제안하였다. 이 시스템에 적용하기 위한 좁은 골목, 전깃줄 등 주변 환경이 자율주행자동차 및 드론을 운영하기에 어려운 점이 많으나, 인공지능 기술을 적용시 충분히 극복하여 운영할 수 있으리라 생각된다.

• Spatial Information Research
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• 제8권2호
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• pp.213-232
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• 2000

범죄발생 자료는 본질적으로 지리적인 속성을 내포하고 있기 때문에 범죄분석에 있어서 공간적 패턴을 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 GIS의 지도화 기능과 공간통계 기법을 접목하여 범죄발생의 공간적 양상을 규명할 수 있는 ¨범죄분석 지리정보시스템¨의 원형(prototype)을 제작하였다. 이 시스템은 DBMS와 GIS를 연동하는 구조로서 점 자료(point data)의 공간분포 탐색, 범죄다발지역(hot-spot)의 지도화, 범죄발생의 군집성 분석 그리고 면(area)단위 집계자료 분석 등의 기능들로 구성된다. 시스템의 설계와 구현 과정은 객체지향 방법론에 의거하였으며, 본 시스템 이외에도 현재 개발 중에 있는 웹 기반 3-Tier 구조의 시스템은 범죄분석과 인터넷 지리정보시스템에 있어서 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다.

• 대한가정학회지
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• 제50권1호
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• pp.41-50
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• 2012

The purpose of this study was to examine the response pattern of children of early childhood (ages 4 to 5) to strangers' luring behaviors that suggest imminent crime. Data were collected from registrants offered by four kindergartens and daycare centers. Individual interviews were performed (N = 100) by using a questionnaire. Results were as follows: First, children of early childhood responded unfavorably to strange adults' kindness and request for aids. However, it was found that they did not make the right decision in relation to strange adults' luring behaviors that lead to crime when family related clues were manipulated. Second, children of early childhood responded favorably to strange adults' luring behaviors that are suggestive of criminal intent when candy, ice cream, and toys were offered. Especially, youngsters were more prone to be deceived by these indices than the older children. Third, older children responded unfavorably to strange adults' luring behaviors that suggest a criminal intent In addition, youngsters did not respond cleverly to strange adults' luring behaviors that suggest a criminal intent while showing a reluctant response.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.760-773
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• 2020

When a crime occurs, the information necessary for solving the case, and various pieces of the evidence needed to prove the crime are collected from the crime scene. The tangible residues collected through scientific methods at the crime scene become evidence at trial and a clue to prove the facts directly against the offense of the suspect. Therefore, the scientific investigation and forensic handling for securing objective forensic in crime investigation is increasingly important. Today, digital systems, such as smartphones, CCTVs, black boxes, etc. are increasingly used as criminal information investigation clues, and digital forensic is becoming a decisive factor in investigation and trial. However, the systems have the risk that digital forensic may be damaged or manipulated by malicious insiders in the existing centralized management systems based on client/server structure. In this paper, we design and implement a blockchain based digital forensic management model using Hyperledger Fabric and Docker to guarantee the reliability and integrity of digital forensic. The proposed digital evidence management model allows only authorized participants in a distributed environment without a central management agency access the network to share and manage potential crime data. Therefore, it could be relatively safe from malicious internal attackers compared to the existing client/server model.