• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.99-106
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• 2023

Now a days, large volumes of data is accumulating in every field due to increase in capacity of storage devices. These large volumes of data can be applied with data mining for finding useful patterns which can be used for business growth, improving services, improving health conditions etc. Data from different sources can be combined before applying data mining. The data thus gathered can be misused for identity theft, fake credit/debit card transactions, etc. To overcome this, data mining techniques which provide privacy are required. There are several privacy preserving data mining techniques available in literature like randomization, perturbation, anonymization etc. This paper proposes an Enhanced Hybrid Privacy Preserving Data Mining(EHPPDM) technique. The proposed technique provides more privacy of data than existing techniques while providing better classification accuracy. The experimental results show that classification accuracies have increased using EHPPDM technique.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.129-130
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• 2020

공중장소에서 충전기에 꽂힌 상태로 무방비로 도난의 위협에 방치되어있는 스마트폰들을 아주 쉽게 발견할 수 있다. 잃어버린 스마트폰은 다시 구매하면 되지만 혹시라도 미처 백업하지 못한 자료나 연락처 등의 소중한 정보의 손실로 인해 피해는 클 것이다. 공중장소에서 충전중인 스마트폰을 절도를 목적으로 무단으로 전원에서 분리할 가능성에 대비하여 경고화면을 보여주는 한편, 만일 무단으로 충전기에서 뽑거나 케이블을 절단하면 경보를 울리는 한편, 현재 위치의 위도와 경도를 SMS기능을 사용해 지정한 전화번호로 해당 정보를 전송하는 기능을 안드로이드에 구현하였다. 이를 통해 도난이 되더라도 스마트폰을 잃어버린 위치와 시간을 특정 할 수 있게 도와 줄 수 있기 때문에, 도난이 의심되는 해당 시설 또는 근처의 CCTV영상을 확보하여 범인을 빨리 특정할 수 있게 함으로써 최대한 빠르게 스마트폰을 되찾을 수 있는 확률을 높여주고, 스마트폰에 대한 절도억제 효과도 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1140-1143
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• 2021

예부터 최근까지 세계적으로 해마다 자전거 도난의 문제가 빈번히 발생하고 있고 자전거 자물쇠를 지니고 다녀야 하는 번거로움 또한 발생하고 있다. 현재 자전거 절도가 가장 생활범죄에서 1순위를 차지하고 국가적으로 봐도 많은 도난이 발생하고 있는 나라가 우리나라이지만, 이에 대한 해결책이 미비하며 국가에서의 관심이 턱없이 부족하여, 효율적인 해결방안이 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 현대인에 맞는 스마트한 IOT 자전거 도난 방지 시스템을 제안하고 개발한다. 개발한 시스템은 상황에 맞는 대처 및 시스템 실시간 관리를 통해 사람들이 많이 지니고 다니는 스마트폰에 애플리케이션을 이용하여 긴급상황에 적절하게 대처하여 안전 운행을 가능하게 한다. 또한 현시대에 맞게 휴대성을 위하여 최대한 소형화하고 이에 걸맞은 보안 시스템을 개발함으로써 차후 다양한 분야에 상용화하는 발전 가능성을 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.394-396
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• 2022

코로나19 이후 특정 시간대에 무인 매장으로 운영되는 하이브리드 매장이 확산되고 이들 매장에 대한 절도 범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인상점의 심야시간대에 발생하는 범죄를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있도록 기존의 무인상점 장치를 충분히 활용한 지능형 방범시스템을 제안한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권4호
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• pp.14-39
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• 2023

Cybercrime is a significant threat to Internet users, involving crimes committed using computers or computer networks. The landscape of cyberspace presents a complex terrain, making the task of tracing the origins of sensitive data a formidable and often elusive endeavor. However, tracing the source of sensitive data in online cyberspace is critically challenging, and detecting cyber-criminals on the other hand remains a time-consuming process, especially in social networks. Cyber-criminals target individuals for financial gain or to cause harm to their assets, resulting in the loss or theft of millions of user data over the past few decades. Forensic professionals play a vital role in conducting successful investigations and acquiring legally acceptable evidence admissible in court proceedings using modern techniques. This study aims to provide an overview of forensic investigation methods for extracting digital evidence from computer systems and mobile devices to combat persistent cybercrime. It also discusses current cybercrime issues and mitigation procedures.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.581-582
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• 2023

코로나 19 이후 무인매장에 대한 수요가 꾸준히 증가하며 빠른 시장 규모 성장을 보이고 있다. 그러나 관리자의 부재로 감시가 어렵고 즉각적인 대응이 불가능한 환경으로 인해 도난 문제 또한 꾸준히 발생하고 있다. 본 논문은 YOLO 객체인식 기술을 활용한 무인매장 도난 감지 시스템과 실시간 메일 알림 기능을 제안한다. 이를 통해 무인매장에서 발생하는 도난 범죄를 예방하고, 즉각적인 조치를 가능하게 함으로써 보다 안전하고 효율적으로 무인매장을 관리할 수 있게 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권4호
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• pp.857-889
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• 2022

Home theft and burglary are prevalent in Dhaka city. Internet of things (IoT), in contrast, is commonly recognized as among the most advanced home security systems. However, the factors that attract young people to use IoT for household security have yet to be examined. Consequently, the purpose of this article is to validate the attitude-social influence-self-efficacy (ASE) model with personal innovativeness and perceived trust. We collected data from Dhaka citizens aged 15 to 24 using a purposive sample technique and 370 valid responses were chosen for the study. According to the analysis, all of our proposed hypotheses were found significant with a 73.6% variance. Furthermore, the effects of attitude and social influence were shown to be the highest and lowest, respectively, and trust and innovativeness were both nearly strong main predictors of ASE. Significantly, since this is one of the few studies in the technology adoption domain using this model, a solid foundation for IoT adoption for security purposes is established.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.1-10
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• 2024

In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.

• 지역연구
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• 제31권4호
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• pp.3-24
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• 2015

한국의 범죄 발생 건수가 지속적으로 증가함에 따라 이에 대한 위험성이 증가하고 있다. 현재 범죄의 원인을 분석하는 접근 방법의 한계를 극복하기 위하여 범죄 발생에 영향을 미치는 요소들을 기존의 관점뿐만 아니라 새로운 관점에서 파악할 필요성이 있다. 사회적 지원 이론은 범죄 발생과 연관이 있을 뿐만 아니라 범죄 발생을 억제 할 수 있는 역할을 수행 할 수 있다는 점에서 최근 주목을 받고 있는 요소이다. 본 연구는 공간 계량 모형과 최소자승모형을 통해 사회적 해체이론, 도시계획 등의 기존 관점의 요소와 사회적지원 요소가 세 가지 범죄(흉악, 절도, 폭력) 에 미치는 영향을 분석해보았다. 그 결과 거의 모든 기존 관점의 요소들이 유의한 가운데 가족으로부터의 사회적지원 요소의 대리 변수 중 하나인 1인 가구는 모든 범죄에서 유효한 영향을 미치고 있었으며, 폭력에서는 다른 대리 변수인 이혼율 또한 유의하게 나타났다. 지방 정부로부터의 사회지원 요소는 재산 범죄인 절도에서만 유의미하였고 공간계량 모형은 흉악 범죄에서만 유의하게 나타났다. 이렇게 각 요소의 효과가 다르게 나타나는 것은 각 범죄의 다른 특성에서 비롯된 것으로 보인다. 본 연구는 가족으로부터의 사회적지원 요소의 부족이 범죄의 증가로 이어질 수 있다는 결과를 이끌어내고 사회복지 예산의 긍정적 외부 효과를 밝혀내었다는 점에서 정책적 시사점을 제공한다. 이는 방범 서비스, CCTV 등의 요소뿐만이 아니라 가족으로부터의 사회적 지원 요소와 사회복지 예산 또한 범죄 방지 방안의 하나로 고려될 수 있는 이론적 근거를 제공할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.145-150
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• 2015

주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.