침입절도 범죄 간 유사도 측정 알고리즘의 개발 및 응용에 관한 연구
Research on Developing a Similarity Measure among Break-in Burglary Crimes and its Applications
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초록
새로운 범죄 사건이 발생했을 때, 이에 대한 수사는 일반적으로 이전의 유사한 수법의 기존 범죄자에 대한 조사로부터 시작된다. 하지만 여기에서 말하는 “유사성”은 상당히 주관적인 용어로 실제 “가장 유사한 수법”에 대한 판단은 사람에 따라 달라지며, 따라서 수사관의 역량에 따라 이러한 수사의 효율이 심하게 달라질 수 있다. 하지만 기존의 텍스트 간 유사도 측정 방법론은 몇 가지 한계로 인하여 실제 수사 문서 분석에서는 활용되기 어려웠다. 본 연구에서는 인구학적 지표인 상이지수에서 착안한 수사 항목 간의 유사도를 바탕으로 실제 사건 간 유사도를 측정하는 방법론을 제시하였다. 이와 더불어 국내 침입절도 사건에 초점을 맞추어 2011년~2015년 사이 발생한 실제 침입절도 사건의 수사 보고서로부터 대규모 텍스트마이닝 작업에 의해 추출된 데이터에 적용하여 동일범에 의한 사건들이 그렇지 않은 사건들에 비해 더 높은 유사도를 가진다는 결론을 이끌어냄으로써 수법범죄로 분류되는 침입절도 사건의 성격에 부합하는 결과를 얻음으로써 본 연구에서 제시된 유사도 측정 방법론에 대한 실질적인 검증 역시 이루었다.
Abstract
When new crime occurs, the first thing people do is to analyse previous criminals with similar MO. The “similarity” is, however, too subjective to quantify, so it is not easy to define the most similar crime. That means, the efficiency of investigation depends too much on capabilities of investigators. However, previous researches for measuring similarity between crime cases have some limitation which makes it difficulty to be applied to real investigation document analysis. In this paper, we develop a new measure to quantify the similarity between two crimes by measuring similarities items related to investigation, come from the index of dissimilarity in demography. In addition, focused on break-in burglary, we apply this measure to the real data set which is extracted from investigation-related documents for real break-in burglary cases occurred in 2011~2015. We also achieve some proofs that the suggest measure makes sense in real cases as well by deducing the result that crimes occurred by the same offender are more similar than crimes occurred by different offenders, which corresponds to the characteristic of break-in burglary crimes.
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