디지털성범죄 예방을 위한 RNN 기반 취약군 선별 체계 연구

Abstract

정보통신 기술의 발달로 ‘n번방 사건’과 같은 새로운 유형의 성범죄가 성행하고 있다. 일반적으로 사이버 범죄를 예방하는 연구들은 범죄자 혹은 범죄 조직을 식별하는 프로파일링 기법을 제시하였다. 그러나 익명성을 보장하는 해외 SNS 및 메신저를 통해 피해자의 심리상태를 교묘하게 이용하여 성착취하는 디지털성범죄의 특성으로 인해 가해자의 특징을 파악할 수 있는 데이터 자체를 확보하기 어렵다. 또한, 잠재적 범죄자를 선별하는 것은 인권 침해와 관련한 문제를 야기할 수 있을 뿐만 아니라, 프로파일링 과정에서의 1종 오류는 무고한 시민을 잠재적 범죄자로 오인하여 억울한 피해자를 발생시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존 연구와는 달리 디지털성범죄를 대표적인 범죄피해 이론인 일상활동이론으로 분석하여 디지털성범죄 취약군을 선별함으로써 범죄를 예방하는 프레임워크를 제시한다. 피해자들의 SNS 게시글을 학습하여 RNN 기반의 취약군 분류기를 만들고 이를 실무적으로 활용할 수 있는 방안을 소개한다. 취약군에게 성범죄에 노출되어 있다는 사실을 인지시킴으로써 범죄자의 접근으로부터 회피할 수 있도록 유도하고 범죄 발생 시 대응 방안을 안내함으로써 증거를 빠르게 수집하고 가해자를 검거하는 데 도움이 될 수 있도록 한다.