• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.97-98
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• 2024

4차 산업 혁명의 시작으로 인공지능이 빠르게 발달함에 따라 현재 생성형 인공지능이 주목받고 있다. 이에 따라 딥보이스 기술과 딥페이크 기술을 활용하여 다양한 범죄가 발생하고 있어 관련 사례와 이를 해결하기 위해 진행 중인 연구에 대해서 조사하였다. 딥보이스와 딥페이크를 탐지하는 연구는 지속되고 있지만 관련 기술이 상용화되어 있지 않아 범죄를 예방하기에는 부족한 실정이다. 범죄에 악용되는 속도가 빨라지고 있는 만큼 더 많은 연구가 신속하게 이루어져야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.207-215
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• 2009

최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.221-230
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• 2006

급격하게 변화하는 현대도시의 삶은 도시인의 평균 정주기간을 갈수록 짧아지게 하였으며 이것은 도시 주거지의 정체성을 약화시킴으로써 급격한 강력범죄 발생을 유도하였고 이에 따라 도시안전은 심각하게 저해되었다. 도시는 메크로 할 뿐만 아니라 마이크로 한 특성을 갖는 매우 복합적인 구조로써 범죄발생 또한 범죄자의 개인적인 동기를 포함하여 도시의 사회적, 경제적, 공간적 구성관계 속에서 나타나는 매우 복합적인 현상으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 급속히 증가하는 도시 내의 강력범죄 발생패턴을 사회적, 경제적, 공간적으로 분석하여 그 구조적 역학관계를 메크로하며 마이크로하게 규명함으로써 범죄발생을 유형적 시간적, 공간적으로 예측하는 범죄예측 프로그램의 개발이 필요함을 강조하였다. 나아가 범죄발생과 밀접하게 관련된 다양한 인자들을 도출한다면 도시범죄의 발생구조를 보다 명확히 규명할 수 있을 것이다.

• 정보화정책
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• 제25권2호
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• pp.3-19
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• 2018

경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.361-366
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• 2018

기존 연구에서는 범죄에 대한 두려움을 조사하기 위해 설문조사와 인터뷰를 사용하였다. 그러나 설문과 인터뷰를 이용한 방법은 과거 사건에 대한 범죄에 대한 두려움을 측정할 수 있을 뿐 현재 인지하는 범죄에 대한 두려움을 실시간으로 측정하지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 뇌파를 사용하여 범죄에 대한 두려움을 측정한다. 영상을 시청하는 연구대상자의 뇌파를 측정하고 분석하고, 연구대상자를 범죄에 대한 두려움 인지 정도에 따라 세 그룹으로 분류하여 각 그룹간의 차이를 확인한다. 그 결과, 범죄에 대한 두려움 인지 정도가 높은 그룹의 피험자가 범죄에 대한 두려움 영상을 시청할 때 약 2배 더 많은 베타파가 나타나고, 다른 그룹의 피험자들은 약 1.5배 더 많은 베타파가 나타난다. 범죄와 관련이 있는 영상은 모두 베타파가 증가하였지만, 경찰출동 영상은 적은 증가를 보였다. 이는 범죄와 관련이 있는 영상이라도 안전함을 인지하기 때문에 베타파가 적게 증가한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.57-62
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• 2014

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.600-608
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 P2E 게임 내 NFT를 이용해 일어나고 있는 범죄유형을 살펴보고, 이에 대한 정부와 기업간의 범죄예방 및 법적제재 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: P2E게임 내 NFT를 이용한 내 범죄유형 분류를 위해 선행연구 조사결과와 현재 발생하고 있는 사건사례 등을 통하여 범죄유형을 분석하였다. 연구결과: P2E게임 내 NFT를 통해 내 일어나고 있는 범죄는 대부분 해킹, 자금세탁, 저작권의 문제이다. 우리나라에서는 게임자체가 규제되고 있지만 향후 게임규제가 풀어지면 일어날 수 있는 범죄들이다. 따라서 해킹, 자금세탁, 탈세, 저작권문제, 게임의 사행성 등으로 범죄유형을 분류하였고 외국에서는 이미 다양한 피해사례도 발생하고 있다. 결론: 현재 우리나라에서는 게임규제로 인한 범죄발생피해가 일어나고 있지 않지만, 외국사례에서 보듯 거액의 해킹 및 NFT를 이용한 자금세탁이 이루어지고 있어서 우리나라에서는 기본적 규제완화와 향후 발생할 수 있는 범죄에 있어서의 정책 및 법개정이 마련되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.93-101
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• 2015

현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다. 본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20%이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.435-436
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• 2024

본 연구는 불특정 다수를 대상으로 한 범죄가 증가하면서 높아지고 있는 사회 불안을 해소하기 위해 서울시 10개 구를 선정하여 해당 구의 치안 강화를 위한 유용한 정보를 추출했다. 그리고 이를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 추가 대응 방안을 제시하였다. 서울지방경찰청의 2022년 치안 통계와 통계청의 2020년 사회조사 결과에 따르면 전체적으로 사회가 범죄에 대한 불안에 떨고 있음을 확인할 수 있었다. 안전서비스 설치와 범죄 발생 사이의 상관관계를 파악하고 범죄 발생에 미치는 요인들을 발견하여 추가적인 대응 방안을 설계한다면 우리 사회의 범죄 발생에 대한 불안을 해소할 수 있을 것으로 사료된다.