판결문 분석을 통한 범죄 빅 데이터의 활용 가능성에 관한 소고
A Study on the Possibility of the Use of Criminal Big Data through the Analysis of Sentencing
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초록
이 연구는 판결문 분석을 바탕으로 범죄 빅 데이터의 치안 분야 활용 가능성을 논의하는 것을 목적으로 한다. 이와 같은 연구 목적을 바탕으로 과학기술과 정보통신기술의 발달로 그 중요성이 커진 빅 데이터에 대한 개념을 확인하고, 실제 수집한 빅 데이터에 대한 분석을 실시함으로써 빅 데이터를 다양한 분야에 활용할 수 있음을 확인하였다. 특히 범죄 관련 빅 데이터의 수집과 분석을 통해 경찰활동과 범죄예방활동, 그리고 범죄수사에까지 빅 데이터가 활용될 수 있음을 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 침입 범죄에 관한 판결문을 분석한 결과 대부분의 침입 범죄 사건이 유사한 경향성을 나타내는 것이 확인되었다. 다시 말해 침입 범죄의 경우 침입 범죄가 발생하는 지역과 시설, 수단과 방법 등에 있어 유사한 특징이 나타나는 것으로 확인되어 침입 범죄의 경향성을 확인할 수 있었다. 다음으로 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 범죄 관련 빅 데이터의 활용을 통해 유사 범죄 검색 시스템의 개발을 제안하였다. 유사한 특징을 확인할 수 있는 시스템의 개발을 통해 범죄예방은 물론 범죄수사에 해당 시스템을 적용시켜 치안활동의 효과성과 효율성을 담보할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다.
Abstract
Based on the analysis of the sentencing, the study aims to discuss the potential use of criminal big data in the security field. Research conducted for this purpose confirmed that big data can be used in various fields by identifying the concept of big data that has become more important due to the development of science and technology and information and communication technology and conducting analysis of big data collected in practice. In particular, the collection and analysis of big data related to crime confirmed that big data could be used for police activities, crime prevention activities, and criminal investigations. The results of the study are as follows: An analysis of the sentencing on intrusion crime confirmed that most of the intrusion crime cases indicated a similar tendencies. In other words, in the case of intrusion crimes, similar characteristics were found in the areas and facilities where intrusion crimes occurred, and the means and methods were found to confirm the tendency of intrusion crimes. Based on these findings, we then proposed the development of a similar crime search system through the use of crime-related big data. The development of a system that could identify similar characteristics could be expected to ensure the effectiveness and efficiency of policing activities by applying the system to criminal investigations as well as crime prevention.
참고문헌 (22)
- 고성환, "판결문의 텍스트언어학적 연구", 통합인문학연구, 10(1), pp.123~150 (2018)
- 권양섭, "범죄예방과 수사에 있어서 빅데이터 활용과 한계에 관한 연구", 법학연구, 17(1), pp.179~198 (2017), 한국법학회
- 김민선, "텍스트마이닝(Text Mining)을 통한 교육복지우선지원사업의 효과성 인식에 관한 연구", 청소년학연구, 26(2), pp.313~332 (2019), 한국청소년학회[DOI]
- 박시현, "판결문의 특성", 열린정신 인문학연구, 8, pp.179~194 (2007)
- 박은정, "KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지", 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집 (2014)
- 박종영, "TF-IDF 가중치 모델을 이용한 주택시장의 변화특성 분석", 부동산학보, (63), pp.46~58 (2015), 한국부동산학회
- 박진수, "112신고내용에 대한텍스트 마이닝 분석과 시사점", 한국치안행정논집, 15(3), pp.159~186 (2018), 한국치안행정학회[DOI]
- 선현석, "텍스트 마이닝 기법을 이용한 경찰청 업무 트렌드 분석", 응용통계연구, 32(2), pp.301~317 (2019), 한국통계학회
- 오세혁, "판결서의 구조와 양식에 관한 비교법적 고찰", 비교사법, 16(3), pp.631~675 (2009), 한국사법학회[DOI]
- 이말례, "신경 논리 망을 기반으로 한 퍼지 추론 망 구성", 인지과학, 13(1), pp.13~21 (2002), 한국인지과학회
- 임시영, "텍스트마이닝 기법을 이용한 U-City와 Smart City의 연구 동향에 대한 분석", 대한공간정보학회지, 22(3), pp.87~97 (2014), 대한공간정보학회[DOI]
- 차경현, "빅 데이터를 이용한 범죄패턴 분석 알고리즘의 구현", 한국위성정보통신학회논문지, 9(4), pp.57~62 (2014), 사단법인 한국위성정보통신학회
- 하지희, "문자열 정보를 활용한 텍스트 마이닝 기반 악성코드 분석 기술 연구", 인터넷정보학회논문지, 21(1), pp.45~55 (2020), 한국인터넷정보학회[DOI]
- 홍승표, "텍스트 마이닝 분석을 통한 테러리즘의 경향성 연구", 한국공안행정학회보, 28(3), pp.657~682 (2019), 한국공안행정학회[DOI]
- Chen, M. M. S., "Big Data: A Survey Mobile Networks and Application", ~ (2014)
- Dreisbach, C., "A systematic review of natural language processing and text mining of symptoms from electronic patient-authored text data", International journal of medical informatics, 125, pp.37~46 (2019)
- Guerreiro, J., "How to predict explicit recommendations in online reviews using text mining and sentiment analysis", Journal of Hospitality and Tourism Management, 43, pp.269~272 (2020)
- Li, B., "Distance weighted cosine similarity measure for text classification", International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning, pp.611~618 (2013), Springer
- Li, Y., "Guide to Big Data Applications", pp.83~104 (2018), Springer
- Snijders, C., "“Big Data”: big gaps of knowledge in the field of internet science", International journal of internet science, 7(1), pp.1~5 (2012)