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음성 분석을 통한 최근 보이스피싱의 음성 특징 규명
Identification of Voice Features for Recently Voice Fishing by Voice Analysis 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.10, 2016년, pp.1276 - 1283  

이범주 (Youngdong Fire Stations) ,  조동욱 (Chungbuk Provincial University) ,  정연만 (Gangneung-Wonju National University)

초록
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국가적 그리고 사회적 피해 방지 노력에도 불구하고 보이스피싱으로 인한 재산 피해의 규모가 좀처럼 줄지 않고 있는 실정이다. 이는 최근의 보이스피싱이 세련된 말투와 전문용어를 사용함으로써 범죄자를 인지하기 어렵게 만들기 때문이다. 더 나아가 개인정보 취득과 실제 관광서등에서 근무하는 종사자들이 실제 현장에서 사용하는 전문용어를 구사하여 젊은 층을 집중적으로 속이고 있는 실정이다. 이는 결과적으로 노년층보다 판단력이 있는 20~30대의 젊은 층의 피해가 급증하고 있는 상황과 직결된다. 이를 위해 본 논문에서는 실제 보이스피싱에 사용된 보이스피싱의 음원과 보이스 피싱 범죄자와 동년배의 일반 젊은 층을 대상으로 같은 문장을 읽고 이에 대한 음성을 비교. 분석을 행하였다. 실험은 2011년 이후 최근까지 보이스 피싱을 행한 범죄자 목소리의 음성적 특징이 무엇인가를 음성의 음높이와 그 대역폭, 음성에 실리는 에너지 및 발화속도, 음색 등을 기반으로 수행하였다. 실험 결과 음성에 실리는 에너지와 발화속도에 있어 의미 있는 차이가 있음을 규명해 낼 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The scale of financial damages on voice fishing has not been decreased despite of national and social efforts to reduce the amounts of voice fishing damage. One of these reasons is a sophisticated and vernacular speech style that makes it difficult to recognize the offenders. Furthermore, nowadays, ...

주제어

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문제 정의

  • 분석을 행하고자 한다. 둘째, 유튜브 등에서 평범하지만 일반적인 보이스피싱의 음성이라고 여겨질 수 있는 보이스 피싱 음원을 대상으로 보이스피싱을 행하는 범죄자들의 공통적인 음성 특징은 무엇인가에 대한 규명 작업을 행하고자 한다. 이 같은 두 가지 작업을 통해 일반인과 보이스 피싱 범죄자들 간의 음성 특징의 차이 그리고 보이스피싱 범죄자들이 가지고 있는 차별성 있는 음성 특징은 어떤 것인가에 대한 규명작업을 행하고자 하며 차후 이 같은 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징 규명을 통해 보이스피싱 예방 앱을 개발하고자 한다.
  • 그러나 이를 위한 기존의 연구는 전무한 실정이다. 따라서 이를 위해 본 논문에서는 최근의 보이스피싱의 음성적 특징은 어떤 특징이 있는지에 대한 규명 작업을 행하고자 한다. 이 같은 작업을 달성하고자 본 논문에서는 다음과 같은 두 가지 작업을 수행하고자 한다.
  • 본 논문에서는 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 보이스피싱의 음성 특징은 무엇이고 또 그 음성에는 어떠한 특징과 의미가 있는지를 분석 및 규명을 수행해 보는 연구를 수행하였다. 이를 위해 보이스피싱을 행한 범죄인들 그리고 그들과 동년배 사람들 간의 음성 차이가 무엇이 있는지에 대한 규명 연구 및 2011년부터 2015년까지 보이스 피싱을 행한 사람들의 음성 특징을 추출해 내는 연구를 수행하였다.
  • 둘째, 유튜브 등에서 평범하지만 일반적인 보이스피싱의 음성이라고 여겨질 수 있는 보이스 피싱 음원을 대상으로 보이스피싱을 행하는 범죄자들의 공통적인 음성 특징은 무엇인가에 대한 규명 작업을 행하고자 한다. 이 같은 두 가지 작업을 통해 일반인과 보이스 피싱 범죄자들 간의 음성 특징의 차이 그리고 보이스피싱 범죄자들이 가지고 있는 차별성 있는 음성 특징은 어떤 것인가에 대한 규명작업을 행하고자 하며 차후 이 같은 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징 규명을 통해 보이스피싱 예방 앱을 개발하고자 한다.
  • 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징을 규명하기 위해 유튜브에서 2011년부터 2015년까지 보이스피싱 범죄자들의 음원을 녹취하여 이에 대한 실험을 행하였다. 이 실험의 목적은 일반인을 배제하고 보이스피싱 범죄자들만의 음성 특징을 분석해 보고자 함이다. 이를 위해 실험을 수행한 결과 아래 표 10에 2011년부터 2015년까지의 실제 보이스피싱 범인들에 대한 실험 결과가 도출되었다.
  • 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징을 규명하기 위해서는 일단 이들의 음성과 연령대가 같고 성별이 같은 일반인들을 선정하여 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징 차이가 있는지 그리고 만일 있다면 어떤 요소에서 있는지를 규명해 보는 것이 가장 중요한 일이 된다. 이를 위해 유튜브에서 획득한 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징을 추출해 내고 범죄에 사용된 똑같은 문장을 동년배 및 같은 성별의 일반인들이 읽게 하여 음성 특징을 추출한 후 두 집단 간의 음성 특징 차이를 파악해내고자 한다. 첫 번째 실험 음원은 보이스 피싱 범죄자가 “최근 사회적으로 많은 문제가 되고 있는 개인 정보 유출에 해당 사항이 있으십니까?”라는 음성이고, 두 번째 음원은 “아, 저희가 이걸 여쭤보는 이유는 저희가 2014년 4월 25일 불법도박금융사기단 김형태 일당을 검거 했는데요”라는 음성이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
발화속도란 무엇인가? 발화속도란 1분 당 몇 음절을 말하느냐를 의미한다. 일반적으로 1분에 300음절대의 발화 속도를 보일 경우 보통 빠르기로 말하는 경우로 해석한다[7].
음색을 구성하는 요소에는 무엇이 있는가? 다시 말해 음색이 풍부할 경우 말하는 사람의 공신력이 높게 여겨지며, 역으로 음색의 거친 경우 발화자의 공신력이 떨어지는 소리로 들리게 된다. 일반적으로 음색을 구성하는 요소는 크게 지터[10] 와 짐머[11]그리고 NHR[12]등으로 구성되며 이 중 지터(Jitter)는 단위시간 안의 발음에서 성대의 진동인 피치의 변화가 얼마나 많은지를 나타내준다. 이에 비해 짐머(Shimmer) 분석 요소는 음성파형에서 각 지점의 진폭 값의 변화가 얼마나 규칙적인지를 나타내 주는 것으로, 성대진폭의 변이 양상을 보여주어 진폭의 정확도를 의미한다.
보이스피싱의 음성적 특징을 분석하기 위해 본 연구에서는 어떠한 작업을 수행하였는가? 이 같은 작업을 달성하고자 본 논문에서는 다음과 같은 두 가지 작업을 수행하고자 한다. 첫째, 보이스피싱을 행한 범죄자가 말한 문장을 동년배의 일반인이 똑 같이 해당 문장을 읽게 하여 그 실험 음성군의 음성 특징 차이가 어떤 것이 있는지에 대한 비교. 분석을 행하고자 한다. 둘째, 유튜브 등에서 평범하지만 일반적인 보이스피싱의 음성이라고 여겨질 수있는 보이스 피싱 음원을 대상으로 보이스피싱을 행하는 범죄자들의 공통적인 음성 특징은 무엇인가에 대한 규명 작업을 행하고자 한다. 이 같은 두 가지 작업을 통해 일반인과 보이스 피싱 범죄자들 간의 음성 특징의 차이 그리고 보이스피싱 범죄자들이 가지고 있는 차별성 있는 음성 특징은 어떤 것인가에 대한 규명작업을 행하고자 하며 차후 이 같은 보이스피싱 범죄자들의 음성 특징 규명을 통해 보이스피싱 예방 앱을 개발하고자 한다.
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참고문헌 (12)

  1. M. H. Yang, et al., "Features identification of 'Voice Fishing' voice by using voice analysis," in Proc. KICS Conf. 2015(KICS Fall Conf. 2015), Seoul National Univ., Korea, Nov. 2015 

  2. S. K. Lim(Member of the National Assembly in Korea), Voice fishing statistics, 2015. 

  3. B. G. Yang, Theory and Reality of Voice Analysis Using Praat, ManSu Publishing Co., 2003. 

  4. D. U. Cho, et al., "Application of vocal fold vibration analysis parameter for infant congential heart diseases diagnosis," J. Korea Acad.-Ind. Cooperation Soc., vol. 10, no. 10, pp. 2708-2714, Oct. 2009. 

  5. D. U. Cho and B. H. Kim, "Application of preference for Korean pop music by applying acoustic signal analysis techniques," J. KIPS, vol. 19-D, no. 3, pp. 211-219, Jun. 2012. 

  6. D. U. Cho and B. H. Kim, "Pronunciation influence analysis of carbonate drink and eucalyptus fragrance by applying speech signal processing techniques," J. KICS, vol. 37-C, no. 5, pp. 420-428, May 2012. 

  7. D. U. Cho, et al., "Voice features extraction of lung diseases based on the analysis of speech rates and intensity," J. KIPS, vol. 16-B, no. 6, pp. 471-478, Dec. 2009. 

  8. R. H. Park, "A study on the communication effect of voice analysis elements," J. Speech & Commun., vol. 11, no. 11, pp. 293-327, Dec. 2009. 

  9. D. U. Cho, "The communicability observations of broadcasting programs MC by extracting voice feature," J. KBS, vol. 59, no. 6, pp. 36-73, Dec. 2009. 

  10. B. H. Kim, et al., "Variation measurement and analysis of jitter and shimmer parameter value by hemodialysis in diabetic and hypertensive," J. KICS, vol. 36-C, no. 7, pp. 834-840, Jul. 2012. 

  11. H. B. Kang, et al., "Identification of voice features changes by era of representative announcer," in Proc. KICS Conf. Commun., Jeju Island, Korea, Jun. 2015. 

  12. Y. M. Jeong, et al., "Voice features analysis of broadcaster by applying ICT technologies," in Proc. KICS Conf. Commun., Jeju Island, Korea, Jun. 2015. 

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