머신러닝을 활용한 범죄 수법에 따른 마약류 종류 분류

• 영문명: A Classification of Drug Types Based on Crime Modus Operandi Using Machine Learning
• 발행기관: 한국범죄심리학회
• 저자명: 조은비(Eunbi Cho) 김광훈(Kwanghoon Pio Kim)
• 간행물 정보: 『한국범죄심리연구』제20권 제4호, 279~292쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 사회과학 > 심리학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

본 연구는 판결문을 활용하여 범죄 수법에 따라 마약의 종류를 분류하고자 한다. 판결문에서 추출된 105개의 마약 거래 사례 를 이용하며 각 사례에는 범죄 수법인 접촉방법, 대가지불방법, 거래장소, 전달방법과 마약류 종류가 포함된다. 이러한 데이터를 랜덤포레스트, XGBoost, 서포트벡터머신의 세 가지 머신러닝 모델을 이용하여 범죄 수법에 따른 마약류 종류를 분류하고 모델 의 성능을 정확도, 정밀도, 재현율, F1-스코어를 활용해 평가하였다. 또한 SHAP와 LIME을 통해 각 범죄 수법이 모델의 예측 에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 세 가지 머신러닝 모델 모두 높은 예측 성능을 보였으나 SVM 모델은 상대적으로 주 요 변수들을 해석하는 데에는 한계를 가지는 것으로 나타났다. 랜덤포레스트 모델과 XGBoost 모델에서는 접촉방법과 전달방식 이 주요한 예측변수인 것으로 나타났다.

영문 초록

This study adopts a judgment-based approach to classify drug types based on their associated criminal modus operandi. A total of 105 drug transaction cases, extracted from legal judgments, were analyzed. Each case includes key variables such as the method of contact, payment method, transaction location, delivery method, and the specific type of drug involved. Three machine learning models—Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine (SVM)—were employed to classify drug types according to crime methods. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. Additionally, SHAP (SHapley Additive exPlanations) and LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) were used to interpret the influence of each crime method on the model's predictions. The results demonstrated that all three machine learning models exhibited strong predictive performance, with Random Forest and XGBoost achieving particularly high accuracy. These models identified the methods of contact and delivery as the most influential predictors. However, the SVM model, while comparable in predictive accuracy, showed limitations in its ability to interpret key variables effectively.

목차

1. 서 론

2. 이론적 배경 및 선행연구 검토

3. 연구방법

4. 분석결과

5. 결 론

참고문헌

키워드

마약·마약류 마약거래 범죄수법 머신러닝 분류예측 Drug Drug Transaction Criminal Modus Operandi Machin Learning Classification Prediction

참고문헌

• 한국셉테드학회지
• 범죄수사학연구
• 한국 범죄학
• 환경디자인과 안전
• Classics in Environmental Criminology
• The British Journal of Criminology
• Crime and Justice: A Review of Research
• Crime prevention studies
• Environmental criminology and crime analysis
• Aggression and violent behavior
• Global Crime
• Global Crime
• Crime Science
• Journal of Research in Crime and Delinquency
• European Journal of Theoretical and Applied Sciences
• Journal of Research in Crime and Delinquency
• Crime & Delinquency
• Machine learning
• R news
• International Journal of Distributed Sensor Networks
• Machine Learning
• Cambridge University Press