범죄수사학 연구와 인공지능이 만나면?

 

 

한국통신학회를 갔다왔다.

 

 

얼마전, 1월 31일 ~ 2월 2일에 강원도 평창에서 열리는 한국통신학회에 참석하였다. 올해는 한국통신학회 창립 50주년이라 삼성전자 최성현 부사장, SKT 이종민 부사장를 비롯한 UCL의 Kai Kit Wong 교수 등 통신분야에서 저명한 사람들을 초청하였다. 나는 금요일 오후 3시에 도착하여, 호텔 체크인을 한 후 4시부터 학회 세션에 참가하였다.

 

내가 참가한 세션은 인공지능소사이어티 특별세션 2로

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- 효율적 신호등 인식을 위한 딥러닝 기반 카메라 IMU 융합 시스템 - Encoder- Decoder 아키텍쳐 종류에 따른 이미지 캡션 분석 - 긴급신고 범죄 접수 및 수사를 위한 인물 네트워크 생성 기반의 스마트 범죄 수사 기법 연구 ...

등이 있었다.

 

이중 내가 가장 흥미롭게 접했던 세션은 세번째, 긴급신고 범죄 접수와 관련된 연구 발표였다.

 

 

 

 

 

범죄수사학에도 인공지능을 적용할 수 있다!

 

 

세션 내용 요약

Graph-based SSL를 사용해서 연구 진행했다. 네트워크 종류로는 인물 네트워크, 범죄 네트워크가 있다. 인물 네트워크에서는 피의자, 피해자, 참고인 3명이 액터이고, 사건 네트워크는 두 네트워크를 하나의 네트워크로 통합해, 용의자 후보군을 추리하는 것이 최종 목표이다. 총 n명 중에서 100명 정도를 추론하한다. 현재 DB 안에 있는 인물 네트워크 안에서 다른 DB 안에 있는 인물네트워크까지 학습에 있는 것과 연관시켜서 결과를 도출하는 것은 지금 단계에서 하지 못한다.

 

위 연구 발표 내용이 매우 흥미롭게 다가온 나는 관련 연구에 대해 좀 더 찾아보았다. 실제로 22년도 경찰청 국가연구개발사업 추친계획 중 8번이 '과학적 범죄수사 고도화 기술개발'과 관련된 건이었고, 이중에 ' 긴급신고 범죄 접수 및 수사를 위한 인물 네트워크 생성 기반의 스마트 범죄 수사 기법 연구'와 관련된 내용이 나와있었다.

 

주요 성과로는 수사실무에 최적화된 대상 범죄 판결문 DB 스키마 설계 및 생성, 판결문의 반정형/비정형 자료에 대한 TEXT Analytics 및 구조화 모델 설계, 범죄 유형별 분석에 최적화된 데이터 분류 기준 가이드라인 설정 등이 있었다.

 

 

 

Graph-based SSL?

Graph-based SSL은 Graph Semi-Supervised Learning의 약자로, 그래프를 기반으로 한 반지도 학습 방법이다.

 

반지도 학습은 레이블이 지정된 일부 데이터와 레이블이 없는 다른 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법을 말하는데, 그래프는 데이터 간의 관계를 나타내는 구조로 사용되며, 이를 통해 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하는 것이 목표이다.

 

Graph-based SSL은 데이터 간의 유사성이 그래프로 표현될 수 있는 경우에 효과적으로 사용될 수 있다.

 

그래프를 통해 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터 간의 상호작용을 모델링하고, 이를 기반으로 레이블이 없는 데이터의 레이블을 추정한다. 일반적으로 Graph-based SSL은 그래프 생성과 그래프 신호 전파 두 가지 주요 단계로 구성된다. 먼저, 데이터 포인트 간의 유사성을 기반으로 그래프를 생성한다. 그런 다음, 레이블이 지정된 데이터의 정보를 레이블이 없는 데이터로 전파하여 레이블을 예측한다. Graph-based SSL은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 소셜 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 이 방법은 레이블이 부족한 상황에서도 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 도구로 알려져 있다.

 

 

 

인물 네트워크와 범죄 네트워크

 

인물 네트워크

사회 네트워크 분석(Social Network Analysis)의 한 분야로, 인물 간의 관계를 그래프로 표현하는 방법.

사회적 관계, 조직 구조, 정보의 흐름 등을 분석하여 인물 간의 상호작용과 영향력을 파악하는 데 사용된다. 이를 통해 사회적 네트워크의 특성과 구조를 이해하고, 정보 전달, 의사결정, 협력 등 다양한 사회적 현상을 연구할 수 있다.

사회학, 심리학, 경영학 등 다양한 분야에서 응용되며, 소셜미디어의 발전으로 인해 더욱 중요성을 갖고 있다.

 

범죄 네트워크

범죄와 관련된 인물 간의 연결과 관계를 그래프로 나타내는 개념.

범죄 네트워크는 범죄 조직, 범죄 그룹, 범죄자들 간의 관계를 분석하여 범죄 현상을 이해하고 예방하는 데 활용된다.

이를 통해 범죄 조직의 구조, 주요 인물, 정보의 흐름 등을 파악할 수 있으며, 범죄 예방 및 수사에 도움을 줄 수 있다.

범죄 네트워크 분석은 범죄학, 경찰학, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 정부와 국제기구에서도 범죄 예방을 위해 활용되는 중요한 도구이다.

 

인물 네트워크와 범죄 네트워크는 각각 사회적 관계와 범죄 현상을 이해하기 위해 그래프 기반의 분석 방법을 사용하는 개념이다. 사회적 상호작용과 범죄 현상을 네트워크로 모델링하여 그 관계를 파악하고 분석함으로써 보다 깊은 이해와 효과적인 대응이 가능해진다.