자연어 처리를 이용한 범죄행위 채팅 식별 기법 연구 = Research on Criminal Chat Identification Techniques using Natural Language Processing
저자
발행사항
서울 : 서울대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울대학교 대학원 : 수리정보과학과 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
DDC
510.285
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 95 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 서봉원
UCI식별코드
I804:11032-000000180787
DOI식별코드
소장기관
스마트폰에 저장되어있는 방대한 양의 데이터에는 혐의 관련 정보와 함께 사건과 무관한 개인의 내밀한 사적 데이터가 혼재되어 있다. 따라서, 우리 형사법 체계에서는 수사기관이 피고 사건과 유관한 정보만을 선별하여 압수하도록 하고 있다. 하지만, 저장장치의 대용량화 및 클라우드 기술의 보급으로 디지털 증거물에 저장되어 있는 정보가 방대하여 그 탐색 자체에 시간이 지나치게 오래 소요되므로 업무 처리 방식을 개선할 필요가 크다. 한편 최근 인공지능이 급속하게 발전하여 다양한 분야에 빠르게 영향력을 미치고 있다. 증거 기록을 사람이 직접 검토하여 대규모 시간 자원과 인력 자원을 소요하는 형사․사법 분야에서도 인공지능 기술의 도입이 임박한 것으로 보이나, 구체적으로 어떠한 방식으로 인공지능을 적용할 수 있는가에 대해서는 법리적, 기술적인 논의가 현재 진행 중인 상황이다. 이에 본고는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 범죄와 관련된 채팅 메시지를 식별하는 기법에 대해 탐구하였다. 구체적으로는 BERT 기반의 자연어 처리 모델을 활용하여 채팅 메시지의 선별 압수를 지원하는 이진 분류 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 국립국어원에서 제공하는 메신저 말뭉치를 활용하여 훈련 데이터를 구축하고, BERT 모델을 통해 채팅 메시지의 범죄 관련성을 판단하는 모델을 훈련하였다. 실험 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 범죄와 관련된 채팅 메시지를 높은 정확도로 식별할 수 있음을 보여주었다. 특히, 문맥 정보를 효과적 으로 활용함으로써 단순 키워드 검색 방법보다 우수한 성능을 달성하였다. 본 연구의 결과는 법 집행 기관이 더욱 신속하고 정확하게 디지털 증거를 처리할 수 있는 기반 기술을 제공하며, 피압수자의 인권 보호와 소송경제 실현에도 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 자연어 처리 기술을 활용한 범죄 채팅 식별 기법에 대한 이해를 돕고, 향후 다양한 응용 분야에 활용될 수 있는 기초를 제공한다. 주요어 : 자연어 처리, NLP, BERT, 선별 압수, 채팅 선별, 인권 보호 학 번 : 2022-23888
더보기The vast amount of data stored on smartphones contains a mix of incriminating information and intimate personal data that is not relevant to the case. As such, Korean criminal justice system requires law enforcement to selectively seize only information that is relevant to the defendant's case. However, due to the large storage capacity of storage devices and the spread of cloud technology, the information stored in digital evidence is vast and the search itself takes too much time, so there is a great need to improve the workflow.
Meanwhile, recent advances in artificial intelligence are rapidly impacting various fields. The introduction of AI technology is imminent in the criminal and judicial fields, where human review of evidence records consumes large amounts of time and manpower resources, but legal and technical discussions are currently underway on how AI can be applied in specific ways.
Therefore, this paper explored a technique for identifying chat messages related to crimes by utilizing natural language processing (NLP) technology. Specifically, I aimed to develop a binary classification model to support the selective seizure of chat messages using a BERT-based NLP model. To this end, I constructed training data using the messenger corpus provided by the National Language Institute, and trained a model to determine the crime-relatedness of chat messages using the BERT model.
Experimental results show that the model developed in this study can identify crime-related chat messages with high accuracy. In particular, by effectively utilizing contextual information, it outperforms simple keyword search methods. The results of this study provide a basic technology for law enforcement agencies to process digital evidence more quickly and accurately, and are expected to contribute to the protection of human rights of detainees and the realization of litigation economy.
This study provides a better understanding of criminal chat identification techniques using natural language processing technology and provides a basis for future applications.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)