사회연결망 분석원리의 범죄 수사상 활용방안에 관한 연구

김지온

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김지온 (경찰대학)

저널정보: 한국디지털포렌식학회 디지털포렌식연구 디지털 포렌식 연구 제13권 제2호

발행연도: 2019.6

수록면: 89 - 109 (21page)

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범죄 수사를 함에 있어 수사관은 범인을 특정하고 범죄혐의를 증명하기 위해 추론과 논증의 과정을 거치게 된다. 이때 통화 · 계좌내역등 다양하고 방대하고 다양한 데이터에 대한 분석을 통해 가설을 수립하고 증명해나가는 ‘수사정보 분석’을 시행하게 된다. 최근 5G, IoT등 4차 산업 혁명시대로 접어들면서 데이터 분석이 더욱 중요해졌으며 이이 따라 경험칙과 논리법칙에 의한 표준화된 분석 기법이 더욱 필요한 상황이다. 데이터 기반의 정보분석 방법론으로는 크게 연결(관계) 분석(Link Analysis), 이벤트 차트(Event Charting), 흐름분석(Flow Analysis)이 있다. 이때 관계분석과 관련하여 핵심 방법론이 바로 사회연결망 분석(SNA) 원리이다. 사회 연결망 분석 원리란 사회 구성원 간의 관계에 분석의 초점을 맞추어 이들 관계의 패턴으로부터 의미 있는 시사점을 도출하는 방법론이다. 경찰청에서 2015년에 도입하여 활용중인 정보분석 프로그램인 i2에는 중심성 원리와 하위집단 분석원리를 중심으로 총 6가지 SNA 분석 알고리즘이 반영되어 있다. 주로 개체의 중심성을 식별할 때 사용되는 연결 · 매개 · 근접 · 위세 중심성과 응집력 있는 하위그룹을 식별할 때 사용되는 k-core와 클러스터 찾기가 있다. SNA 원리가 수사정보 분석 시 활용되는 사례를 분석한 결과, 첫째 범인을 검거하거나 특정하기 위한 단서를 찾을 때, 둘째 아직까지 확인되지 않은 공범을 식별해야 할 때, 셋째 대용량 데이터 안에서 중요한 증거이자 단서를 찾아 범죄혐의를 증명해야 할 때 주로 적용되는 것으로 확인되었다. 앞으로는 현재 i2에 반영되어 있지 않은 역할 분석, 2-mode 네트워크 분석기법등에 대한 연구가 필요하고 분석 효과를 극대화하기 위해서 데이터를 DB화하여 빅데이터 분석을 할 수 있도록 법적 근거 마련도 시급하다. 아울러 수사의 합목적성과 더불어 개인정보보호를 위해 SNA 알고리즘을 활용한다면 수사기관의 무분별한 개인정보 수집을 방지할 수 있을 것이다.

When it comes to conducting a criminal investigation, an investigator identifies the suspect and get into investigation reasoning to prove the allegations of the crime. At this time, "Investigation Intelligence Analysis" is conducted to examine the hypotheses through analyzing high-volume data, including call phone data and account transaction. Data analysis has become more important as the 4th industry revolution takes place and standardized analysis techniques based on empirical rules and logic laws are needed more with time. Data-based intelligence analysis includes link analysis, event charting, and flow analysis and one of the core methodologies in intelligence analysis is the Social Network Analysis (SNA) principle. Social network analysis principle is a methodology that derives meaningful implications from the patterns of these relationships by focusing on the analysis of the relationship between the social members. i2, an intelligence analysis program introduced by the Korea National Police Agency in 2015, reflects six SNA analysis algorithms, focusing on the Centrality and the Cohesive sub-group. There are Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector centrality when used to analyze the centrality of an individual node and k-core, clustering used to analyze cohesive subgroup There are three main cases in which the SNA principle is utilized in ‘Investigation Intelligence Analysis. First, it is used to find out the clues to arrest or identify criminal. Second, to identify the unconfirmed accomplices, and the third is to find important evidence and clues in the large data to prove a criminal charge. In the future, it is necessary to study the role and 2-mode network analysis techniques that are not reflected in i2. And In order to maximize the analytical effect, it is urgent to establish a legal basis so that the data can be DataBase and big data analysis can be done. In addition, if the SNA algorithm is used to protect Privacy in addition to the intentions of investigation, it will be possible to prevent irresponsible collecting of personal information by investigative agencies.

#수사정보 분석 #사회 연결망 분석 #중심성 #응집적 하위 그룹 #개인정보보호 #Investigation Intelligence Analysis #Social Network Analysis #Centrality #Cohesive Subgroup #Privacy

참고문헌 (12)

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Ro Seop Park / 2013 / CRIMINAL INVESTIGATION / Korea National Police University PRESS :112

Ro Seop Park / 2012 / A Study on the Reconstitution of Crime and the Role of Hypothetic reasoning (Abduction) / Police journal 11:12

United Nations Office on Drugs and Crime / 2011 / Criminal Intelligence –Manual for Analysts / United Nations publication Printed in Austria :35~58

Yong Hak Kim / 2016 / Social Network Analysis / PAKYOUNGSA :5

Yong Hak Kim / 1995 / Social Network Analysis; A Non-technical Introduction / Korean Association of Child Studies :32

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