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공개출처데이터 (Open Source Intelligence)를 통한 테러리즘과 범죄 데이터베이스 구축 = Construction of Database for Terrorism and Crime through OSINT(Open Source Intelligence)
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발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
-주제어
KDC
360
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KCI등재
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학술저널
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113-136(24쪽)
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6
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최근 들어 점증하는 테러공격과 폭력적 극단주의, 그리고 폭력범죄에 대응하는 하나의 효과적인 대응 방안으로 OSINT에 기초한 체계적이고 논리적인 데이터베이스의 구축이 주목받고 있다. 미국과 싱가포르의 선례는 이러한 방안이 테러공격이나 폭력범죄와 같은 위협을 예측하고 대응하는데 매우 효과적인 수단을 제공하고 있음을 보여준다. 이런 맥락에서 국내에서도 국내환경과 상황에 부합하는 체계적이고 논리적이며 효과적인 데이터베이스 구축을 시도할 필요가 있다. 이 연구는 국내실정을 고려한 효과적인 데이터베이스 구축을 위한 첫걸음에 해당한다. 미국의 사례에서 알 수 있듯이 데이터베이스 구축작업의 초기단계에서 가장 까다롭고 어려운 문제가 주요한 요인과 범주, 변수의 논리적, 실용적 추출과 분류이다. 이 연구는 그러한 문제에 대한 방안을 제시하고 있다. 여기서 제시하는 주요한 요인들과 범주, 변수들은 기존의 미국과 싱가포르 등의 해외사례에서 참조한 변수들과 그 간 테러리스트와 테러리즘 연구, 그리고 다양한 폭력범죄 연구와 공격성과 관련된 사회심리학 연구의 결과물들에서 파악된 다양한 변수들을 참조하여 구성하였다. 이 연구에서는 공개출처정보에 기반을 둔 테러리즘과 폭력범죄 데이터베이스를 구축하는 방안을 제시한다. 최근의 경향변화에 대응하기 위해 보다 행동과학적인 분석과 예측이 이루어져야 한다. 여기서 제시하는 구체적인 데이터분류 방법과 데이터베이스구축에 사용될 변수들을 토대로 한 데이터베이스 구축방안은 본격적인 행동과학적 분석을 위한 출발점이 될 것이다.
더보기Recently, the construction of OSINT-based systematic and logical database is emphasized as an effective response to the growing terrorist attacks and violent crimes. Precedents of the U.S. and Singapore show that such measure provides a highly effective means to predict and respond to terrorist attacks and violent crimes. In this context, the South Korea needs to build a systematic and effective database adjusting to the South Korean context. This study is a step toward the construction of database adjusting the South Korean circumstance. As seen in the U.S. case, the most challenging task in the initial stage of the database building is definition and classification of categories and variables. This study proposes examples of such challenges. Categories and variables proposed in this study are drawn from precedents of the existing overseas examples such as the U.S. and Singapore and research findings of behavioral and psychological studies. This study suggests how to construct database of terrorism and violent crime based on open source intelligence. Responding to the recent change of trends, more behavioral scientific analysis and predictions should be conducted. How to construct database based on data classification and variables suggested here could be the starting point for the full-scale behavioral scientific analysis.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.95 | 0.95 | 1.14 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.1 | 1.05 | 1.468 | 0.06 |
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