• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.15-20
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• 2019

초반의 디지털 수사가 형성될 무렵, 디스크 이미징과 같은 디지털 포렌식 수사의 기초적인 과정이 개발되었다. 디지털 포렌식 수사의 과정과 절차가 점점 발달함에 따라, 수사의 데이터 처리 및 분석 단계를 도와주는 기본적인 툴들은 초반과 동일하게 유지되었다. 본 연구는 현대 디지털 포렌식 이미징 소프트웨어 툴에 대한 연구이다. 그 중에서도, 기본적인 툴 개발 패턴을 이해하기 위해 현대 디지털 포렌식 이미징 툴의 특징과 개발 및 출시 주기와 개발 패턴에 집중하였다. 해당 설문 조사를 바탕으로 현재의 디지털 수사의 기본 소프트웨어 개발 및 유지 보수의 취약점을 보여준다. 또한 기본 툴들을 개선할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.187-190
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• 2008

디지털 영상기기의 발달과 함께 디지털 영상은 우리의 생활의 일부가 되었다. 이러한 디지털 영상이 생활의 일부가 되면서 범죄자들은 범죄현장의 흔적을 디지털 영상으로 저장하기도 하며, 디지털 영상으로 저장된 CCTV를 통하여 범죄의 현장을 재현하기도 한다[5][6]. 이러한 디지털 영상은 사건을 해결하는데 중요한 역할을 하기에 사건을 수사하는데 있어 수집하여야 할 중요한 대상중의 하나이다. 이러한 디지털 영상은 하나의 분석대상에 다수의 파일로 존재할 수 있으며, 이러한 다수의 디지털 영상 속에서 사건 해결에 도움을 줄 수 있는 중요한 영상을 구분하기 위해서는 많은 시간과 인력이 필요하다. 따라서 다수의 영상 증거물을 디지털 영상 포렌식의 한 분야인 디지털 영상 분류기법을 통하여 수사의 편리함과 정확성을 향상시켜야 할 필요가 있다. 하지만 디지털 영상의 수사를 돕기 위한 디지털 영상의 분류기법은 디지털 영상 포렌식의 영역 중에서 연구가 이루어져 있지 않은 영역중의 하나이며, 연구가 진행되고 있는 방식도 국내가 아닌 국외의 법과 수사 환경을 중심으로 연구되어지고 있다. 따라서 국내의 법과 수사 환경에 적용할 수 있는 디지털 영상 분류기법에 대하여 연구할 필요성이 있다. 이에 대해 본 논문에서는 디지털 영상 포렌식 중 하나의 분야인 디지털 영상 분류기법의 연구현황을 확인하며, 디지털 영상 분류기법의 필요성에 대하여 설명하도록 하겠다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2018

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 시공간적으로 매우 불규칙한 강우가 발생하고 있으며, 홍수피해 및 극심한 가뭄으로 수자원개발 및 관리 환경이 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 특히 우리나라는 하천수사용허가 기준유량의 원천이 되는 강수량의 계절별 편차가 매우 크고 연 강수량의 2/3 이상이 여름철에 집중된다. 하천수사용허가 기준유량은 하천유지유량이 고시되지 않은 지점은 10년 빈도의 갈수량인 기준갈수량과 같고, 하천유지유량이 고시된 지점은 기준갈수량에서 하천유지유량을 감한 양이다. 하지만 하천 유량의 변동성이 계절에 따라 매우 큼에도 불구하고 갈수기의 한정적인 기준갈수량으로 연중 전 기간의 하천수사용허가 기준유량을 설정하면 가용한 하천수량을 과소 산정할 우려가 있다. 따라서 계절성을 고려하여 기간에 맞는 기준갈수량을 산정하는 것이 안정적인 하천수의 사용과 하천관리에 필요한 유량을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.본 연구에서는 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토하기 위해 지역별 계절성을 고려한 갈수량 검토를 실시하였다. 갈수량 산정을 위한 자연유량은 TANK모형을 이용하여 우리나라 112개 중권역에 대해 50년 간 일별 자연유량을 모의하였다. 모의된 자연유량을 바탕으로 112개 중권역에 대해 유황분석을 실시하여 평균갈수량과 기준갈수량을 검토하였으며, 계절별 갈수량을 검토하기 위해 기간을 여름철(5~10월)과 겨울철(11~4월) 두 개의 시기로 구분하여 여름과 겨울 갈수량을 산정하였다. 또한, 계절성 분석을 위해 세 가지 계절성 지표를 검토하였다. 첫째, 여름과 겨울 갈수량의 비율인 SR(Seasonality Ratio), 둘째, 갈수량의 평균시기를 나타내는 주기적 계절성 지수 SI(Seasonality Index), 셋째, 갈수량의 월간 분포를 나타내는 SH(Seasonality Histogram)이다. 이러한 계절성 지표를 바탕으로 공간적 패턴을 분석하고 여름과 겨울 갈수량의 기초가 되는 수문학적 근거를 판단하였다. 따라서 유역의 계절성 지표를 바탕으로 기간을 분리하고 기간별 갈수량 검토를 통해 보다 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.829-839
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• 2014

본 연구의 목적은 한국의 한 대학에 개설된 영작문 수업에서 수사 패턴과 의미 구성을 통해 학생들의 영작문 전략을 살펴보는 것이다. 참여자는 선택 과목으로 개설된 영작문 수업의 교사와 학생들이며, 학생들이 작성한 영어 의견문과 교사와의 인터뷰가 주된 데이터이다. 데이터 분석을 위해 '주장-근거' 패턴이 사용되었다. 분석 결과, 89%의 학생들이 주장, 근거, 그리고 결론의 요소를 사용하였으며, 또한 89%의 학생들은 수업 시간에 사용된 교과서에 등장하는 모델 글의 내용을 그대로 모방하거나 혹은 미미한 수준으로 발전시켜 자신들의 글 내용을 구성하였다. 이는 작문에서 창조성과 상상력을 가장 중요시하는 교수자의 수업의도와는 매우 동떨어진 것이었다. 이러한 결과는 대학 수업에서 좋은 점수를 얻기 위한 학생들의 '수용'전략으로 해석되어질 수 있다. 본 연구의 결론은 학생들은 교사의 수업 의도와는 상관없이 재설정된 환경에서의 성공을 위해 자신들의 방식으로 영어 작문을 위한 나름의 전략을 구사한다는 것을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.189-193
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• 2007

필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.

• 한국화재조사학회지
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• 제6권1호
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• pp.42-48
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• 2005

연소의 특성으로 대부분의 화재현장에서 상단 부위에 존재하는 가연물은 대류현상 등에 의해 소실되어 연소 후 나타나는 흔적을 식별하기 곤란하며, 바닥 부분의 바닥재 등의 경우는 화재발생 이후 상승 연소하는 화염에 의해 소훼된 가연물 등이 소락하여 질식소화되므로 비교적 초기의 연소패턴을 유지하고 있는 점을 착안하여, 바닥에서 나타나는 흔적 등을 비교 검토하여 연소의 촉매제로 사용된 물질의 종류를 추론함으로써 초기에 진행되는 수사에 많은 도움을 줄 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.165-168
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• 2001

자동차 전조등에서 얻을 수 있는 자료는 차량마다 가지는 각각의 다양한 패턴과 문자 숫자 및 특수문자이탈 문자나 숫자 그리고 특수문자의 경우는 저장된 데이터베이스의 활용으로 그 차량에 대한 정보를 검색할 수 있다. 하지만 전조등의 경우에는 부분적인 패턴만이 있다면 숫자나 문자들의 정보에 의존할 수 없게 된다. 본 논문에서는 무늬가 가지는 특징의 추출을 이용하여 발생하고 있는 교통사고나 기타 사건의 발생시 부분적인 영상만이 획득되더라도 정색을 통한 후보 차량의 정색이 가능하도록 영상의 특성 값들을 구성하러 조합하였다. 본 시스템은 사고차량의 추적 및 교통사고에서보다 효율그인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.