숙련도 시험용 표준 지문 데이터베이스의 구축 및 활용 방안
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 과학수사학과 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Construction of a Korean standard fingerprint database (KSFD) for forensic proficiency testing
형태사항
90 p. : 삽화 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 임시근
참고문헌: p. 74-84
UCI식별코드
I804:11040-000000174441
DOI식별코드
소장기관
지문은 한 번 생성된 구조가 영구적으로 변하지 않고, 동일한 융선 구조를 가진 사람이 없다는 특징 때문에 현재 신원 확인 등에 유용하게 사용되고 있는 수사 자료 중 하나이다. 현재 매체 등을 통해 알려진 지문 감정은 신원 불상의 지문 이미지를 프로그램에 등록하면 1:1 로 매칭된 지문 주인의 신원이 바로 나타나는 것처럼 보인다. 그러나 대부분의 지문 감정은 비교할 특정 인물의 대조지문이 존재하지 않을 경우 지문자동검색시스템인 AFIS(Automatic Fingerprint Identification System)를 통해 1:N 검색 기능으로 유사한 지문을 가진 몇몇의 인물을 추려내는 것이 프로그램이 하는 역할의 전부이다. 실제로 신원 불상의 지문을 식별하기 위해서는 지문 감정관이 직접 비교 및 대조를 통해 감정하는 단계를 거치게 된다. 현재 지문 감정에서 주로 사용하고 있는 기법은 ACE-V 이다. 이는 지문 감정관이 지문을 분석하고 특징을 추출하는 분석(analysis) 단계, 각 지문들을 비교(comparison) 하는 단계, 지문 유사도를 평가(evaluation) 하는 단계를 거쳐 다른 지문 감정관이 동일한 ACE 단계를 거쳐 검증(verification)하는 단계로 수행되고 있다. 이러한 절차는 각 단계 별 사람에 의한 기술적 실수 또는 편향에 따른 오류가 발생할 가능성이 있기 때문에 지문 감정관의 역량 즉, 숙련도가 감정 결과에 아주 중요한 영향을 끼친다.
따라서 이 논문에서는 지문 감정관의 숙련도를 향상시켜 지문의 과학적 신뢰성을 제고할 수 있는 실무적인 방안을 제시하고자 하였다. 국내 자체적인 숙련도 시험의 시행을 위해 2021년 5월부터 2022년10월까지 매년 500명씩 총 1000 명의 한국인 피험자로부터 총 98,000 점의 지문 이미지 데이터를 제작하였다. 지문 데이터의 종류는 회전문으로 유류된 대조지문 1 종, 정상, 부분, 비틂의 유류 방식 별로 구성된 현재지문 3 종, 다공성(porous), 반다공성(semi-porous), 비다공성(non-porous)의 표면 특성 별로 구성된 잠재지문 3 종으로 총 7 종이다. 최종적으로 남성 493 명, 여성 507 명으로부터 수집한 지문을 피험자 별로 분류하여 이미지 데이터로 저장하였다. 데이터는 종류 별, 지문 별, 품질 별로 그 현황을 분석하여 추후 빅데이터 기반의 데이터베이스 구축 시 적용할 수 있는 분류 체계를 제시하였다. 지문 데이터의 궁극적인 제작 목적인 숙련도 시험에서의 활용을 위하여 동일 시험 및 배제 시험과 같은 낮은 난이도의 간단한 숙련도 시험 의 예시 문항을 제시하였고, 후속 연구를 위해 수집한 지역, 키, 몸무게, 혈액형 등의 정보도 간략하게 분류하였다. 본 연구에서 제작한 지문 이미지 데이터를 활용하여 숙련도 시험 뿐만 아니라 한국인을 대상으로 한 지문의 융선 밀도(ridge density) 또는 화이트라인(white line)과 같은 형태학적 연구와 거주지, 비만도, 혈액 응집원과 지문의 분류학적 특성에 대한 다양한 후속 연구가 가능할 것으로 기대된다.
Fingerprints are one of the investigative data that is currently useful for identity verification because once generated, the structure does not change permanently and no one has the same ridge structure. In the fingerprint appraisal known through the current media, etc., when a fingerprint image of an unidentified person is registered in a program, the identity of the owner of the fingerprint matched 1:1 seems to appear immediately. However, in most fingerprint appraisals, if there is no control fingerprint of a specific person to compare, the program selects several people with similar fingerprints through 1:N search function through AFIS (Automatic Fingerprint Identification System), an automatic fingerprint search system. That is all the role AFIS plays in personal identification. In fact, in order to identify an unknown fingerprint, a fingerprint analyst goes through a step of analysis through direct comparison and contrast. Currently, the technique mainly used in fingerprint identification is ACE-V. This is performed by a fingerprint analyst analyzing fingerprints and extracting minutiae, going through the ACE step of comparing each fingerprint and evaluating fingerprint similarity, and finally another fingerprint analyst going through the same ACE step and verifying it. Because these procedures are likely to cause technical mistakes or bias errors by people at each stage, the ability of fingerprint analysts, or proficiency, has a very important influence on the analysis results.
Therefore, this paper attempted to present practical measures to improve the scientific reliability of fingerprints by improving the proficiency of fingerprint analysts. A total of 98,000 fingerprint image data were produced from a total of 1,000 Korean participants, 500 people per year from May 2021 to October 2022. There are a total of seven types of fingerprint data: types of fingerprint data include one type of control fingerprint collected by rotation, three types of patent fingerprints composed of normal, partial, and twisted fingerprints by collection method, and porous, semi-porous, and non-porous fingerprints composed by surface characteristics. Finally, fingerprints collected from 493 men and 507 women were classified by subject and stored as image data. The current status of data was analyzed by type, finger, and quality, and a classification system that can be applied in the future when constructing a big data-based database was presented. In order to utilize fingerprint data in the proficiency test, simple example examinations of low difficulty were presented, and information such as collected region, height, weight, and blood type was also briefly classified. Using the fingerprint image data produced in this study, it is expected that not only proficiency tests, but also morphological studies such as ridge density or white line of fingerprints in Koreans, as well as various follow-up studies on the taxonomic properties of residence, obesity, blood agglutinogen and fingerprints.
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