• 시큐리티연구
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• 제51호
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• pp.199-219
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• 2017

이 연구는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV가 범죄를 감소하는 효과가 있는지를 검증하였다. 이를 위해 춘천시에 설치된 9개의 방범용CCTV의 위치와 종류에 관한 데이터 및 춘천시의 범죄데이터가 수집되었다. 분석단위로 월 단위가 사용되었으며, 날짜, 월평균 온도, 범죄 추이를 통제한 후 포아송 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 초등학교 주변에 설치된 방범용CCTV로 인해 전체범죄와 중범죄가 감소하였음을 보여주었다. 그러나 경범죄에서는 그러한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 방범용CCTV가 초등학교 인근에 설치되었을 때 중범죄율과 전체범죄율을 낮추는 데 도움을 줄 수 있음을 시사한다.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.1-26
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• 2019

기존에 오프라인에서만 발생하던 범죄들이 이제 사이버 공간에서도 발생하게 되었다. 특히, 최근 스마트폰 보급에 힘입어 SNS 사용이 증가하면서, 사이버범죄가 증가하게 되었다. 현재 심각한 사회문제로 언급되고 있는 사이버범죄와 그 유형들을 이해하고, 각 사이버범죄의 범죄 관련 요인들을 파악함으로써 사이버범죄를 예방하는 구체적인 방안 제시가 필요하다. 하지만, 사이버범죄 관련 기존 연구들은 대부분 문헌연구 또는 간접적 접근을 통해서 이루어졌다. 그리하여, 본 연구에서는 실제 사이버범죄를 저지른 피의자(범죄자)를 대상으로 인터뷰를 실시하여 범죄 관련 요인들을 파악하고, 이를 기반으로 사이버범죄의 구체적인 예방 및 대응방안을 제시한다. 특히, 다양한 사이버범죄의 유형 중에서 본 연구에서는 최근 급증하며 문제가 되고 있는 정보통신망이용 범죄의 '거래'와 '금융', 그리고 불법콘텐츠 범죄의 '명예훼손·모욕'에 집중하여 조사하고자 한다. 본 연구는 인터뷰를 실시하고, 도출된 주요 요인들 간의 관계를 나타낸 것에 학술적 의의가 있으며 사회적으로는 사이버범죄의 예방 및 대응방안을 제시함으로써 사이버범죄의 피해를 줄이고 이를 해결하는데 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.720-722
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• 2013

최근 발생하는 성폭력 범죄는 그 유형이 다양하고 꾸준한 증가추세를 보이고 있다. 성폭력 범죄는 재범과 다른 범죄로 이어질 가능성이 높아 범죄의 심각성을 나타내고 있다. 성폭력 범죄는 범죄의 발생 장소나 시간, 유형이 다양하고 복잡하지만 이들 관계를 효과적으로 표현하는 온톨로지를 설계한다면 적절한 대처방안을 고려 할 수 있는 도움을 줄 수 있을 것이다. 이를 위한 성폭력 범죄를 방지하는 접근법과 효과적인 대처방안을 제시하는 지원체계가 필요하다. 본 논문에서는 성폭력 범죄의 실태를 알아보며 성폭력 범죄 분석을 위한 용어들을 개념화하고 연관 관계를 정의하여 온톨로지를 설계하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.760-773
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• 2020

When a crime occurs, the information necessary for solving the case, and various pieces of the evidence needed to prove the crime are collected from the crime scene. The tangible residues collected through scientific methods at the crime scene become evidence at trial and a clue to prove the facts directly against the offense of the suspect. Therefore, the scientific investigation and forensic handling for securing objective forensic in crime investigation is increasingly important. Today, digital systems, such as smartphones, CCTVs, black boxes, etc. are increasingly used as criminal information investigation clues, and digital forensic is becoming a decisive factor in investigation and trial. However, the systems have the risk that digital forensic may be damaged or manipulated by malicious insiders in the existing centralized management systems based on client/server structure. In this paper, we design and implement a blockchain based digital forensic management model using Hyperledger Fabric and Docker to guarantee the reliability and integrity of digital forensic. The proposed digital evidence management model allows only authorized participants in a distributed environment without a central management agency access the network to share and manage potential crime data. Therefore, it could be relatively safe from malicious internal attackers compared to the existing client/server model.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1097-1104
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• 2015

급격한 사회 경제적인 성장은 긍정적인 결과를 가져왔지만 동시에 꾸준히 증가하는 범죄로 인하여 안전한 귀가에 대한 관심이 증가하였다. 범죄 동향 및 범죄 유형을 분석하고 이를 토대로 시민들의 안전을 보장하기 위한 연구가 진행되고 있다. 범죄 예방을 위한 대안이 큰 효과를 발휘하기 위해서 범죄위험도 산출에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문은 샌프란시스코 주정부에서 제공하는 범죄 데이터와 FBI (Federal Bureau of Investigation)의 피해자 데이터를 사용하여 범죄 위험도 계산식을 제안하고자 한다. 남자, 여자, 노인, 미성년자 등의 사용자 유형별로 범죄 유형을 분석하여 사용자에 따라 다른 가중치를 부여하고, 범죄 위험도를 계산하였다. 최종적으로 계산된 범죄 위험도에 따라 사용자 유형별로 다른 경로를 제안하게 된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.194-207
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• 2011

본 연구는 실제 범죄발생 장소와 범죄 두려움을 느끼는 장소를 비교하여 서로 일치하거나 다르게 나타나는 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 환경 개선을 통해 범죄예방의 가능성을 타진해 보고자 한다. 연구의 방법으로는 첫째, 범죄관련 사례연구와 이론적 고찰을 통해 연구의 내용적 범위와 방법을 정립하였다. 둘째, 방범은 경찰력만으로 대처하기 어려우므로 전 시민이 언제, 어디서나, 협력적으로 범죄예방에 참여할 수 있도록 온라인으로 작동하는 시민 참여형 방범시스템(Citizen Participation System for Crime Prevention, CPSCP)을 개발하였다. 셋째, CPSCP를 활용하여 시민이 공간상에서 범죄두려움을 느끼는 장소를 직접 표시하게 하여 지역 내 두려움을 느끼는 장소에 대한 데이터를 수집하였다. 넷째, 실제 범죄발생 장소와 범죄 두려움을 느끼는 장소를 중첩 분석하여 두 장소의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과로 범죄를 예방하고 범죄에 대한 두려움을 해소하기 위해서는 도시공간의 물리적 환경을 개선하는 환경설계(environmental design)가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 CPSCP는 향후 시스템을 고도화 하여 U-City의 U-방범시스템으로 활용함으로써 시민이 자기 동네를 자주적으로 스마트 안전도시로 만들어 나가는데 크게 기여할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.967-969
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• 2010

본 논문에서는 청소년들의 사이버 범죄에 대한 정보통신윤리교육의 효과에 대해 살펴본다. 이를 위해 고등학생 97명을 대상으로 약 30분간 사이버 범죄 및 이에 관한 법률적 지식에 대해 정보통신윤리 교육을 실시한다. 그리고, 사전설문조사와 사후설문조사를 비교하여 법률적 지식을 중점으로 한 정보통신윤리 교육의 효과를 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.115-128
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• 2016

Recently, converging Big Data and IoT(Internet of Things)has become mainstream, and public sector is no exception. In particular, this combinationis applicable to crime prevention in Korea. Crime prevention has evolved from CPTED (Crime Prevention through Environmental Design) to ubiquitous crime prevention;however, such a physical engineering method has the limitation, for instance, unexpected exposureby CCTV installed on the street, and doesn't have the function that automatically alarms passengers who pass through a criminal zone.To overcome that, this paper offers a crime prevention method using Big Data from public organizations along with IoT. We expect this work will help construct an intelligent crime-prevention system to protect the weak in our society.