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유혜진 (동국대학교) 박아현 (동국대학교) 박윤지 (동국대학교) 이지원 (동국대학교) 주다빈 (동국대학교) 최혜인 (한국산업기술보호협회) 정두원 (동국대학교)
저널정보
한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제16권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
118 - 130 (13page)

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정보통신 기술의 발달로 ‘n번방 사건’과 같은 새로운 유형의 성범죄가 성행하고 있다. 일반적으로 사이버 범죄를 예방하는 연구들은 범죄자 혹은 범죄 조직을 식별하는 프로파일링 기법을 제시하였다. 그러나 익명성을 보장하는 해외 SNS 및 메신저를 통해 피해자의 심리상태를 교묘하게 이용하여 성착취하는 디지털성범죄의 특성으로 인해 가해자의 특징을 파악할 수 있는 데이터 자체를 확보하기 어렵다. 또한, 잠재적 범죄자를 선별하는 것은 인권 침해와 관련한 문제를 야기할 수 있을 뿐만 아니라, 프로파일링 과정에서의 1종 오류는 무고한 시민을 잠재적 범죄자로 오인하여 억울한 피해자를 발생시킬 수 있다.
이에 본 논문에서는 기존 연구와는 달리 디지털성범죄를 대표적인 범죄피해 이론인 일상활동이론으로 분석하여 디지털성범죄 취약군을 선별함으로써 범죄를 예방하는 프레임워크를 제시한다. 피해자들의 SNS 게시글을 학습하여 RNN 기반의 취약군 분류기를 만들고 이를 실무적으로 활용할 수 있는 방안을 소개한다. 취약군에게 성범죄에 노출되어 있다는 사실을 인지시킴으로써 범죄자의 접근으로부터 회피할 수 있도록 유도하고 범죄 발생 시 대응 방안을 안내함으로써 증거를 빠르게 수집하고 가해자를 검거하는 데 도움이 될 수 있도록 한다.
#디지털성범죄 #범죄예방 #일상활동이론 #딥러닝 #순환신경망 #Digital Sexual Crime #Crime Prevention #Routine Activity Theory #Deep Learning #Recurrent Neural Network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 일상활동이론 기반 디지털성범죄 분석
Ⅲ. 디지털성범죄 취약군 선별을 위한 프레임워크 제안
Ⅳ. 취약군 선별 모델 구현
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

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