• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.351-353
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• 2020

급변하는 현대사회에서 각종 범죄가 고도로 지능화, 전문화 되고 있을 뿐 만 아니라 매년 범죄율이 증가하고 있다. 범죄수사에서 범죄자를 검거하기 위해서는 '골든 타임'인 초기 단계가 가장 중요하다. 따라서 CCTV를 일일이 돌려보던 기존의 비효율적인 수사방식이 아닌, 얼굴인식기술을 활용해 골든타임 안에 범죄자를 검거 할 수 있도록 도와주는 얼굴인식기반 범죄수사 시스템을 제안한다. 얼굴인식 프로그램을 사용하여 CCTV 영상 속 범죄자가 있다면, 곧바로 얼굴을 인식해 표시 해줌으로써 단시간 안에 범죄자의 이동경로를 파악한다. 이후 이동경로 및 수사정보를 웹페이지를 통해 다른 경찰관들과 공유해 범죄자를 빠르게 검거하는 시스템을 제작하였다. 제작과정에서 얼굴인식관련 기술은 Deep Metric CNN(triplet), Resnet, Knn classification을 사용해 python으로 구현하였다. 통신을 위한 웹서버는 Bitnami를 통해 구축했으며, NAT, DHCP, Port Fowarding 기술을 사용했다. 마지막으로 웹페이지는 HTML, PHP, CSS 등을 통해 제작해 수사정보를 주고 받을 수 있게 제작하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.35-42
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• 2014

우리나라에서 해상에서 발생하는 살인, 강도, 마약밀매, 불법조업 등 해양범죄에 관한 일반적 수사관할권은 해양경찰에게 있다. 해양범죄는 육지에서 발생하는 일반범죄에 비해 희소성, 피해의 대형화, 증거물의 오염가능성을 띄고 있기 때문에 이러한 범죄를 다루는 수사관들이 평소 담당사건에 대한 고도의 전문성을 보유하고 있어야 한다. 그런데 현재 해양경찰은 범죄수사전문가가 부족하고, 경찰수사연수원 등 일반경찰의 교육기관에 수사교육을 위탁하는 등 자체적인 수사교육 역량이 부족한 실정이다. 이에 해양범죄에 관한 정보와 자료를 축적하고 수사전문가를 양성한 후, 해양범죄에 관한 전문교육기관을 설치하여 해양범죄 특유의 교육과정을 통해 해양범죄 수사역량을 강화할 것을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.81-87
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• 2015

본 논문에서는 최근 증가하고 있는 다양한 사이버범죄에 대한 대응강화를 위해 국내에서 발생하고 있는 사이버범죄의 발생현황과 경찰청의 디지털 포렌식 활용실태를 살펴 본 후 사이버범죄의 수사와 범인검거에 있어 좀 더 효율적으로 활용할 수 있는 사이버범죄 대응 디지털 포렌식 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 디지털 포렌식 분석기를 통하여 수집된 데이터를 언어지원시스템에 의해 다양한 개별언어를 표준화된 데이터로 처리하고, 처리된 데이터는 범죄혐의를 입증하는데 있어 법적 증명력이 있는지 여부를 검토하여 법적증명력이 있다고 분석된 데이터들은 다시 경찰 등의 수사기관에 알려주게 되어 신속한 수사를 가능하게 한다. 또한 수사기관은 파일시스템에 직접 접근하여 디지털 증거능력 여부를 조회 확인 할 수 있게 함으로써 보강수사에 대한 수사절차와 시간을 최소화 하고, 디지털 포렌식에 의해 분석된 데이터는 디지털 포렌식 저장기에 다시 저장하여 모아진 데이터를 통해 향후 범죄예측과 예방에 활용하게 함으로써 궁극적으로는 사이버범죄 감소의 효과를 가져 올 수 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.397-402
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• 2006

디지털 범죄 수사 능력은 디지털 포렌식 기술 개발 뿐만 아니라 정책적인 수사체계가 얼마나 잘되어 있느냐에 따라 달라진다. 점차 다양화 되고 지능화 되어가는 디지털 범죄를 수사하기 위해서는 디지털 범죄 수사 체계 모델링이 필요하다. 따라서 본고에서는 디지털 범죄의 종류와 그에 적합한 수사 절차를 언급하고, UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 디지털 범죄 수사 절차를 체계화하고 모델링하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.219-220
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• 2018

경찰은 2015년 '범죄피해자 보호 원년'을 선포하고 전국 경찰서에 피해자전담경찰관을 배치하는 등 지속적인 보호조치를 실시하였고, 2018년에는 경찰법과 경찰관직무집행법의 경찰 임무와 경찰관 직무 범위에 '범죄피해자 보호'를 명시해서 범죄피해자 보호를 강화하고 있지만, 강력사건에 피해자전담경찰관이 현장 출동자와 동행하도록하는 등 현재보다 경찰의 범죄피해자 보호제도가 더 확충되어야 하며, 사건의 가해자에 대한 철저한 수사도 필요하다. 경찰은 범죄가 발생하지 않도록 예방하여야 하고, 범죄가 발생한 경우에는 수사 전과정에서 범죄피해자 보호중심으로 수사하여야 국민의 신뢰도 얻고 실체진실발견에도 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.622-625
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• 2021

본 논문에서 제안한 주요 범죄사실 개요 분석을 통한 범죄사실 타임라인 자동 작성 시스템은 범죄를 수사하는 현장 수사관들이 수사과정에서 취득한 수사문건 중 범죄사실 파트에 기재된 문장들을 자연어분석을 통해 주요 범죄사실을 파악하는데 필요한 요소들을 자동으로 알아내고, 이 요소들을 타임 라인 상에 시간 순으로 표시함으로써 주요범죄사실 개용을 쉽게 이해 할수 있도록 타임라인을 자동 만들어 내는 시스템에 관한 연구이다. 이를 위해 수사문건에 포함된 범죄사실 개요 범위를 자동으로 알아내고, 그 범위내 포함된 문장들 속에서 주요행위자, 관심을 둬야 하는 시각, 그 시각에 벌어진 주요 행위들을 자동으로 분석하는 연구를 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1687-1692
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• 2009

사이버 포렌식은 사이버 공간에서 일어나는 범죄 수사로 디지털 포렌식의 처리 절차와 기술적 방법을 그대로 사용한다. 사이버 범죄에는 사이버 테러와 사이버 공간을 이용한 일반사이버 범죄로 나눌 수 있는데 대부분 서로 연관되어 있다. 그리고 사이버 테러 수사에는 높은 수준의 조사 기법과 시스템 환경, 분야별 전문가가 필요하며, 일반 사이버 범죄는 사이버 공간에서의 디지털 증거에 의해 일반 범죄와 연결되어 있다. 그래서 관련 범죄 유형 판단이나 증거 수집, 법적 증거 능력 확보에 많은 어려움이 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버 범죄 분류, 사이버 공간에서의 증거 수집, 사이버 범죄 관련 법 적용 등에 초점을 두었고, 효율적인 사이버 범죄 수사를 위한 사이버 범죄에 대한 개념 통합이 필요하여 사이버 범죄 분류, 관련 법률, 증거, 피의자, 사건 정보 등의 개념과 속성과 관련도를 이용한 개념망으로 사이버 포렌식 범주 온톨리지를 구축하였다. 이 온톨로지는 사이버 사건 수사 절차와 범죄 유형, 사건, 증거, 용의자 등의 분류, 클러스터링, 연관 검색, 탐지 등의 데이터 마이닝에 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.161-169
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• 2014

디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.767-780
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• 2015

최근 몇 년간 스마트폰의 보급률이 폭발적으로 증가하면서 사이버범죄는 기존의 수사체계의 한계를 넘어서는 새로운 형태의 수사단서들을 쏟아내고 있다. 일선 경찰관서에서는 사건 접수 시 피해자로부터 이러한 형태의 수사단서를 수집하여 방대하게 축적하고 있으나, 이를 체계적으로 관리하고 있지 않아 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치는 경우가 많다. 사이버범죄에서 주 범행 도구인 컴퓨터 시스템의 특성상 기계적이고 복잡한 단서가 대량 생성되므로, 수집된 수사단서를 체계적으로 분류, 단순화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내에서 발생되는 사이버범죄 유형에 따른 수사단서를 체계적으로 분류, 단순화하여 주요수사단서를 선정하고, 데이터 마이닝 및 시각화를 통해 사건 수사단서 간 상호 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 사이버범죄 데이터 활용을 통해 범죄 조기차단 및 중복수사를 방지하여 수사의 효율성을 증대하고 사이버범죄 예방을 도모하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.