한국형 대화경찰 제도의 효과성 인식 및 그 영향요인에 관한 연구

홍세은(Hong, Se Eun),정제용(Jung, Je Yong),김학경(Kim, Hak Kyong) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2021 경찰학연구 Vol.21 No.2

본 연구는 2018년 10월부터 한국 경찰에 도입된 ‘대화경찰’ 제도의 효과성에 대한 인식과 이에 대한 영향요인을 조사하기 위해 수행되었다. 먼저 경찰관과 집회참가자 대상의 설문조사를 통해 대화경찰 활동에 대한 평가, 질서유지 및 집회 자유보장 측면에서의 효과성, 그리고 대화경찰 활동에 대한 만족도 등, 제도의 효과성에 대한 인식을 확인하였다. 그 결과, 집회참가자들이 인식하는 대화경찰 제도에 대한 효과성이 경찰관의 인식보다 더 긍정적임을 확인하였으며, 이러한 결과는 외부보다 경찰 내부에서 대화경찰 제도에 대한 회의적 시각이 더 강한 실정임을 보여준다. 이어서 대화경찰 제도에 대한 효과성 인식에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 분석결과, 경찰관의 효과성 인식에 영향을 미치는 요인은 근속연수, 대화경찰 업무수행 횟수 등이었으며, 반면에 집회참가자가 인식하는 효과성에 영향을 미치는 요인은 대화경찰과의 직접적인 소통 경험 유무, 경찰에 대한 평소 신뢰도 등이었다. 또한 경찰관과 집회참가자 모두 공통적으로, 집회현장에 배치되는 대화경찰이 적다고 인식할수록 효과성을 높게 인식하는 것으로 나타났고, 집회시위 자유 보장에 대한 당위성을 높게 인식할수록 대화경찰 제도에 대해 긍정적인 태도를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 연구자들은 대화경찰의 적극적인 활동을 촉구하고 집회시위 자유 보장 역할을 강조하는 등, 대화경찰 제도에 대한 인식개선 방안을 논의하였다. This study was conducted to investigate perception and its influencing factors of the effectiveness of the "Korean Dialogue Police" system introduced to the Korean national police since October 2018. First, each survey on police officers and protest participants attempted to confirm the perception of the effectiveness of the system, such as evaluation of dialogue police activities, effectiveness in maintaining order, effectiveness in ensuring freedom of demonstrations, and satisfaction with dialogue police activities. As a result, it was confirmed that the effectiveness of the dialogue police system perceived by the protest participants was more positive than that of the police officers, and these results demonstrated that skepticism about the dialogue police system was stronger inside the police than outside. The study then identified factors that influence the perception of effectiveness in the dialogue police system. According to the analysis, the factors that influence the police officer"s perception of effectiveness were the number of years on service and the number of times they performed as dialogue police. In contrast, the factors that affect the effectiveness of the rally participants were the experience of direct communication with the dialogue police. In addition, both police officers and participants were found to have higher perception of effectiveness if fewer dialogue police officers were deployed to protest sites. It was also found that the higher the legitimacy of the demonstration they perceive, the more positive they were toward the dialogue police system. Based on these results, the authors discussed the ways to improve awareness of the dialogue police system, such as encouraging active activities of the dialogue police and emphasizing the role of ensuring freedom of demonstrations.

112 신고 벡터화를 통한 텍스트 마이닝 기반의 군집분석과 이를 활용한 사건유형 간 유사성 탐색

홍세은(Hong, Se Eun),방준성(Bang, Jun Seong),김용진(Kim, Yong Jin),장광호(Jang, Kwang Ho) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2020 경찰학연구 Vol.20 No.3

본 연구는 비정형 텍스트 데이터인 112 신고내용을 각각의 사건유형별로 벡터화하고 유사도에 따라 군집하여, 신고내용 상에서 유사한 특성을 가지는 사건유형이 무엇인지 확인하고자 하였다. 분석을 위하여 A 지역의 지방경찰청에서 약 1년간 수집한 약 425만여 건의 112 신고 자료 중 전처리과정을 통해 178만여 건을 추출하였으며 ‘신고내용’과 ‘종결 시 사건코드’를 활용하였다. 신고내용을 벡터화하여 유사성 거리에 기반한 군집분석을 실시한 결과 6개의 군집이 구성되었다. 아동학대, 스토킹 등이 살인과 같은 중대범죄와 함께 한 군집으로 분류되었으며 가정폭력과 데이트폭력은 주거침입, 협박과 함께 군집되었다. 기타경찰업무로 분류되는 실종, 가출, 납치감금 유형은 변사자 유형과 동일한 군집으로 분류되었으며 살인, 강도 등 범죄 유형과는 근접하게 분포하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가벼운 유형의 사건으로 분류된 신고와 심각한 사건으로 분류된 신고가 내용상으로는 유사할 가능성을 시사하며, 따라서 초기대응 시 사건유형의 유사성을 고려하여 대응 범위를 설정해야 할 필요성이 있음을 의미한다. 본 연구는 신고내용이 유사한 사건유형들을 군집하여 경찰 초기대응의 범위를 설정하는 데 도움을 줄 수 있다는 점과 일부 사건유형이 심각한 사건으로 확대될 가능성을 고려하여 면밀한 대응을 할 수 있도록 지원한다는 점에서 의의가 있다. This study was conducted to explore the similarity between incident types through vectorizing the unstructured text data of emergency call reports and clustering them based on the similarity. The emergency call reports of 1.78 million, which was analyzed in this study, were selected out of that of 4.25 million, and were pre-processed to extract the data of ‘incident type’, ‘incident content text’, and "emergency code". As a result of the cluster analysis based on similarity distance, six clusters were formed. Child abuse and stalking were grouped together with serious crimes such as murder, while domestic violence and violence in close relationship were grouped together with home invasion and intimidation. The types of missing, runaway, and kidnapping/detention were classified as the same clusters as those of the ‘dead by unknown reason’ and were found to be distributed in close proximity to types of crimes such as murder and robbery. These results suggest that reports classified as minor types of incidents may be similar to those classified as critical incidents in terms of reported contents. Therefore, it is necessary to establish the scope of police response in consideration of the similarity of the type of incident when the they respond in the early stages of the incident. This study is meaningful in that it helps police set the scope to respond initially by clustering similar types of incidents, and supports them to respond meticulously in consideration of the possibility that some cases may escalate into critical cases.

군집분석을 활용한 개인, 친구, 부모 특성에 따른 아동 · 청소년 하위집단 구분

홍세은(Hong, Se-eun),노성훈(Roh, Sung-hoon) 한국형사법무정책연구원 2019 형사정책연구 Vol.119 No.-

부하전류를 이용한 직류급전계통 고장점표정장치 연구

홍세은(Se-eun Hong),한문섭(Mun-seop Han),창상훈(Sang-hun Chang),박종국(Jong-gook Park),양일동(Il-dong Yang) 한국철도학회 2012 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2012 No.10

직류전기철도는 수송밀도가 높아 사고가 발생하였을 경우 열차지연 및 수송장애가 발생하여 사회적으로 큰 문제가 된다. 또한 직류급전회로에서 사고가 발생하였을 경우, 고장 점을 도보에 의한 현장순회에 따라 탐색하고 고장복구를 실시하고 있지만 이 방법은 시간이 많이 걸려 신속한 고장복구의 과제가 되고 있다. 이전부터 국외에서 고장점표정 장치의 연구개발이 실시되어 왔지만 현재 국내에서는 실용화되고 있지 않다. 직류급전회로의 고장점표정 방법은 중요한 기술이며, 그 필요성이 높다. 본 연구를 통하여 개발하고자 하는 방법은 급전선로의 양단 변전소의 부하전류를 이용하여 신속하고 정확하게 고장점을 표정할 수 있으며 신속한 유지보수 체계를 통해 열차지연 및 수송장애를 극복할 수 있다. Since DC electric railway has high freight density, it causes train delay and bottleneck transportation from accident and social problems from the failure effect. Also, we have restored fault point on foot when fault occurred. However, this fault localization method requires long time and it becomes obstacle to quick and smart fault restoration. Although research on fault locator has been conducted abroad in advance, this technology is not in practical use. Fault locator for DC power dispatch system is important technology with high necessity. With this developing technology from the research, fault point would be quickly and accurately localized by utilizing load current from substations beside catenary line, and train delay and bottleneck transportation would be conquered by quick maintenance system.

인공지능 기반 개체명 인식 모델의 보이스피싱 여죄 분석 활용에 관한 연구

김희두(Kim, Hee Dou),김종윤(Kim, Jong Yun),김대희(Kim, Dae Hee),홍세은(Hong, Se Eun) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2020 경찰학연구 Vol.20 No.4

최근 데이터가 급격히 늘어나고 이를 처리할 기술과 수단이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 빅데이터와 인공지능을 활용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 맥락에서 범죄의 예방과 수사의 측면에서 적절한 대응을 하기 위해 대용량 비정형 텍스트 데이터 내에서 정보추출(Information Extraction)하는 기술을 활용하는 것도 경찰의 주된 관심사 중 하나이다. 본 연구는 보이스피싱 수법으로 분류된 범죄사실 비정형 텍스트에, 딥러닝 기술의 발달로 최근 정확도가 크게 향상된 자연어 처리의 응용 분야인 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 모델을 적용하여 사칭기관, 사칭이름, 사칭직급, 범행이용계좌 은행명 등의 정보를 자동으로 추출하는 실험을 수행하였다. 이와 같은 인공지능 기술을 활용한 비정형 텍스트 분석을 통해, 본 연구는 현재 보이스피싱 수사의 피의자 여죄 추적에 즉각적인 도움을 주고자 하였다. 실험을 위해 개체명 인식에 정확도가 높다고 알려진 Bidirectional LSTM-CRF 신경망 모델을 적용한 결과, micro-avg f1 스코어가 88.6%로 도출되고 micro-avg precision 스코어와 micro-avg recall 스코어는 각각 90%, 88%로 나타나, 적은 수의 데이터에 대해서도 높은 정확도로 개체명이 인식되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 범죄 수사 분야에서 개체명 인식 모델의 생성을 최초로 제안하였으며, 연구의 결과는 향후 수사 데이터에 대한 정보검색 시스템의 성능 향상과, 챗봇, 질의응답 등 범죄 예방 및 수사 실무에 도움을 줄 것으로 예상되는 여러 자연어 처리 기반 시스템 개발에 필요한 선행연구로 활용될 수 있을 것이다. With the recent rapid increase in data and the development of technologies and means to deal with it, interest in utilizing big data and artificial intelligence in various fields is increasing. In this context, one of the main concerns of the police is the use of information extraction technology within large unstructured text data to make appropriate responses in terms of crime prevention and investigation. This study carried out an experiment in which information such as fake agencies, names used by impostors, fake positions, and bank name of crime-used accounts was automatically extracted by applying Named Entity Registration(NER) model, which is an application of natural language processing that greatly improved accuracy through the development of deep learning technology. By using this unstructured text analysis using artificial intelligence technology, this study was intended to provide immediate help in tracking down the suspect"s other crimes in the voice phishing investigation currently in progress. As a result of applying the Bidirectional LSTM-CRF neural network model, which is known to have high accuracy in named entity recognition for experimentation, the micro-avg f1 score was derived at 88.6%, and the micro-avg precision score and micro-avg recall score were shown at 90% and 88%, respectively, confirming that the entity name was also recognized with high accuracy for a small number of data. This study was the first to propose the creation of an NER model in the field of criminal investigation, and the results of the study could be used as a preliminary study necessary for the development of various natural language processing-based systems that are expected to help crime prevention and investigation practices by improving performance of information retrieval system, chatbot and Q&A for police data in the future.

WRB 분류체계에 의한 우리나라 토양의 특성

김근태(Keun-Tae Kim),손연규(Yeon-Kyu Sonn),현병근(Byung-Keun Hyun),임민산(Min-San Im),홍세은(Se-Eun Hong) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.10

전라북도 지역을 대상으로 한 토양특성자원 정보산출기법 연구

손연규(Yeon-Kyu Sonn),김근태(Keun-Tae Kim),현병근(Byung-Keun Hyun),임민산(Min-San Im),홍세은(Se-Eun Hong) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.10

전라북도 지역에서의 토양화학성에 대한 Global Soil Map 작성

손연규(Yeon-Kyu Sonn),김근태(Keun-Tae, Kim),현병근(Byung-Keun Hyun),조현준(Hyun-Jun Cho),임민산(Min-san Im),곽우리(Woo-Ri Kwak),홍세은(Se-Eun Hong) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.3

토양통 이해도 향상을 위한 토양특성 도식화 연구

현병근(Byung-Keun Hyun),손연규(Yeon-Kyu Sonn),조현준(Hyun-Jun Cho),김근태(Keun-tae Kim),정석재(Sug-Jae Jung),최정원(Jung-won Choi),김운순(Woon-Sun Kim),홍세은(Se-Eun Hong) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.10

호주의 토양분류에 관한 고찰

현병근(Byung-Keun Hyun),손연규(Yeon-Kyu Sonn),조현준(Hyun-Jun Cho),정강호(Kangho Jung),최정원(Jung-won Choi),정석재(Sug-Jae Jung),곽우리(Woo-Ri Kwak),김운순(Woon-Sun Kim),홍세은(Se-Eun Hong) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.3