초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 대량의 데이터를 효율적으로 처리, 분석할 수 있는 인공신경망과 위협요소를 역으로 예측하는 역설계 기술을 융합한 지능과학수사 기법을 개발하였다. 다양한 범행 도구를 사용한 위협 조건과 이에 따른 상흔과 손상을 체계적으로 분류하였으며, 이들 간의 인과관계를 규명하기 위하여 위협조건 및 상해/손상 정보로 구성된 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 아울러 인공신경망 이론을 활용하여 구축된 데이터베이스를 분석하고 위협조건에 따른 상흔간의 인과성을 식별하였고 통계학적 분석방법을 적용하여 이들 간의 관계를 판별하였

□ 연구개요
본 연구에서는 대량의 데이터를 효율적으로 처리, 분석할 수 있는 인공신경망과 위협요소를 역으로 예측하는 역설계 기술을 융합한 지능과학수사 기법을 개발하였다. 다양한 범행 도구를 사용한 위협 조건과 이에 따른 상흔과 손상을 체계적으로 분류하였으며, 이들 간의 인과관계를 규명하기 위하여 위협조건 및 상해/손상 정보로 구성된 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 아울러 인공신경망 이론을 활용하여 구축된 데이터베이스를 분석하고 위협조건에 따른 상흔간의 인과성을 식별하였고 통계학적 분석방법을 적용하여 이들 간의 관계를 판별하였다. 최종적으로 상해 및 손상 데이터에 기반하여 이들을 유발한 위협 도구 및 위협 조건을 역으로 추적할 수 있는 지능과학수사 기법을 개발하였다. 개발된 지능과학수사 기법은 사람과 사물을 대상으로 현장감식, 프로파일링, 첨단 범죄수사 등의 치안안전 분야에 법과학뿐 만 아니라 법공학적 관점으로 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 특히, 본 연구과제의 대표 연구결과인 머신러닝 알고리즘에 기반한 대량의 파편 분석 모델은 향후 인체의 출혈부가 범행 도구에 의해 타격 또는 위해를 당할 때 생성되는 충격비산혈흔 형태의 예측 또는 사물 충격에 따른 대상물의 파괴 등을 추정하는 과정에 적절히 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

□ 연구 목표대비 연구결과
○ 인체 및 보호구 소재 분류 및 체계화 완료
○ 인체 상해 및 보호구 손상 메커니즘 및 주요인자 규명 완료
○ 인체 및 보호구 상해/손상 시뮬레이션 해석모델 정립
○ 인체/보호구 구성소재 물성 획득 완료
○ 상해/손상 시뮬레이션 기법 검증 완료
○ 상해/손상데이터 획득 및 데이터베이스 구축기법 정립
○ 위협요소-손상/상해간 영향도 분석 완료
○ 인공신경망(ANN)기반 역설계 기술 개발

□ 연구개발결과의 중요성
○ 다양한 위협도구로 유발된 상해/손상 정보에 대한 데이터베이스 구축 방법과 이를 체계적으로 분석하기 위한 방법론을 제시
○ 치안분야 뿐만 아니라 생활안전 및 국방 분야로 확장 적용될 수 있는 빅데이터 구축 및 분석기술 제안
○ 머신러닝과 인공지능에 기반한 데이터 분석기술을 법공학적 분야에 적용하기 위한 방법론 제시
○ 시뮬레이션에 기반한 손상/상해 데이터 획득기술 정립

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구배경 ... 4
• 1.2 연구목표 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• 2.1 위협요소별 인과성 분석 및 상해/손상 매커니즘 분석/정립 ... 6
• 2.2 상해/손상 메커니즘 검증 ... 9
• 2.3 데이터베이스 구축기법 정립 ... 11
• 2.4 인공신경망 기반 이론 ... 13
• 2.5 역설계 기술 ... 14
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 17
• 4. 참고문헌 ... 19
• 5. 연구성과 ... 20
• 대표적 연구실적 ... 23
• 끝페이지 ... 59