익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 범죄가 증가함에 따라 범죄를 예측하고 예방하는 것은 사회의 중요한 이슈이며 정부 및 지자체는 다양한 방법론을 활용하여 범죄를 사전에 막고자 노력하고 있다. 데이터마이닝은 범죄예측 및 예방에 활용되는 대표적인 방법론이며, 범죄 패턴 분석, 범죄 발생 예측 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 그러나 데이터마이닝의 결과가 범죄학에서의 범죄 환경요소와 어떤 관련이 있는지 혹은, 사건해결에 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대한 연구는 이루어지고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는, 범죄학에서 범죄의 발생과 범죄 환경요소들의 상호 관련성을 보이고 범죄 발생과 관련된 환경요소와 데이터마이닝에 활용되는 변수 간의 관계를 정의하고자 하였다. 또한, 국내 보호관찰소에서 보관되고 있는 절도범죄 데이터를 사용하여 실제로 데이터마이닝의 결과가 범죄 환경요소와 어떤 관련이 있는지를 보이기 위해 군집분석을 적용하였다. 그 결과 각 군집별로 범죄가 발생하는 환경에 차이가 있었으며, 이를 활용하여 데이터마이닝이 범죄학관점에서 범죄 예측 및 예방 활용에 유의미함을 보였다.
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.
국내외 대표적인 범죄예방수단으로 CCTV가 활용되고 있지만, CCTV의 범죄예방효과에 관한 검증은 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 도시공간 내에서 CCTV가 방범에 유효한 위치에 설치되었는지, 범죄예방효과를 나타내고 있는지 S시를 사례로 분석해 보았다. 먼저 CCTV 위치 적절성 분석결과, 범죄발생이 없는 곳에 CCTV가 설치된 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한 주거·상업지역 등을 포함한 275개 케이스를 구성하여 CCTV의 범죄예방효과를 검증하였다. WDQ 지수를 적용하여 CCTV 감시면적과 주변지역에 미친 영향을 종합적으로 분석하여, 최종적인 범죄예방효과를 판단하였다. 분석결과 사례지역의 CCTV 설치는 주변지역에 범죄통제이익 '확산효과'가 나타난 케이스가 53.09%로, 전이효과가 나타난 경우보다 4배 가량 많게 나타났다. CCTV 설치로 인해 범죄발생이 다른 장소로 전이되는 것보다, 도시공간적으로 범죄예방효과가 확산된 것이다. 범죄예방효과를 확대하기 위해 CCTV 설치를 위한 가이드라인 마련이 요구되며, 실시간으로 축적되는 빅데이터를 적극적으로 활용하고, 범죄정보의 DB화, 분석을 통해 방범장비 설치 및 운영체계가 마련되어야 할 것이다.
강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 효과적인 범죄자 검거의 필요성이 증가되고 있다. 범죄자의 정보 중에서 가장 많이 알려지는 것은 얼굴이다. 따라서 등록되어 있는 범죄자의 얼굴을 자동으로 인식할 수 있는 기술의 연구가 중요해지고 있다. 본 연구는 범죄자 얼굴 인식 시스템에 관한 것이다. 우리는 기존 얼굴인식 알고리즘의 단점인 조명을 개선하여, 범죄자 얼굴 인식률을 향상시키는데 연구를 집중하였다. 제안된 알고리즘의 유용성은 실험을 통하여 검증하였다.
사이버 공간의 발전과 우리 일상생활과의 상호작용이 증가함에 따라 사이버 범죄는 최근 몇 년 동안 꾸준한 증가세를 보이며 심각한 사회 문제로서 그 양상이 더욱 두드러지고 있다. 특히, '4대 악성 사이버 범죄'로 분류되는 사이버 금융범죄, 사이버 사기, 사이버 성폭력와 사이버 도박은 주목해야 할 대상 중 하나이다. 심각한 사회문제 중 하나인 사이버 범죄의 피해를 최소화하기 위해 사이버 범죄의 유형 별 특성을 심층적으로 파악하고 원인과 예방 및 대처 방안을 구체적으로 제시할 필요성이 있다. 그러나 기존 사이버 범죄 관련 연구에서는 통계 자료나 피해자, 일반 대중을 대상으로 자료를 수집하는 간접적인 방법을 활용하여 접근해왔다. 따라서 본 연구는 사이버 범죄 중 최근 범행 건수가 급증하며 범죄의 심각성이 강조되는 정보통신망이용 범죄의 '저작권 침해'와 정보통신망이용 불법콘텐츠 범죄의 '도박' 및 '음란물' 유형에 대하여 사이버 범죄 피의자를 대상으로 직접 인터뷰를 실시하고 코딩 분석과 텍스트마이닝을 통해 결과를 분석함으로써 사이버 범죄의 특성과 발생 원인을 밝히고 예방 및 대책 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 범죄 피의자와의 인터뷰를 통해 얻은 결과를 분석하고 주요 요인들 간의 관계를 탐구함으로써, 사이버 범죄에 대한 깊은 이해와 통찰력을 제공한다. 더하여 예방 및 대응 방안을 제안함으로써 심각한 사회 문제인 사이버 범죄의 피해를 최소화하기 위한 제도적 마련에 핵심 자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.
본 연구는 범죄예방을 강조하는 환경범죄학의 입장에서 특정 지역의 범죄발생의 원인에 대한 접근보다는 해당 지역의 공간적 범위의 범죄발생을 분석하였다. 그리고 범죄분포가 어떻게 이루어지고 있는지를 관찰함으로써 현실적으로 범죄문제에 대응할 수 있는 범죄예방전략을 모색하고자 하였다. 이를 위해 광주광역시에서 2004년도에 발생한 도시범죄를 대상으로 도시를 6개 구역으로 세분화하여, 범죄발생 현황별, 범죄유형별, 범죄발생 위치별, 건물용도별, 침입자 유형별, 침입형태별로 구분하여 범죄빈도에 대한 기본자료를 분석하였다. 연구결과 지역범죄예방을 위한 지역사회 경찰활동의 활성화방안의 필요성을 제시하였다.
본 연구는 범죄발생 자료를 이용하여 시계열적으로 공간적 분포특성을 파악하고, 범죄발생 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 물리적인 환경 개선을 통한 범죄예방 가능성을 타진해 보는데 목적이 있다. 사례도시의 범죄자료는 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하여 사용하였다. 범죄발생의 공간분석을 통해 향후 범죄발생 지역의 변화를 확인하고, 환경설계나 도시계획으로 범죄를 예방할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 2008년과 2011년 2개년 동안 범죄발생의 공간적 분포 패턴을 분석해 본 결과 국지적인 핫스팟의 이동이 발견되었다. 또한 상업지역을 중심으로 도로를 따라 선형으로 범죄 다발지역이 형성되고, 블록의 내부보다 도로변의 환경개선과 범죄예방 전략이 중요함을 알 수 있었다. 이외에도 사례지역을 위험지역과 안전지역으로 분류하고, 안전한 도시 만들기를 위해 도시계획 관점에서 접근하는 것도 필요함을 지적하였다. 연구의 결과는 도시의 물리적 환경개선으로 근본적인 범죄예방을 도모하고 그 결과로서 안전도시를 만드는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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