디지털 기록 증거에서 멱함수를 이용한 범죄특성 도출 사례 연구

Abstract

복잡계는 수많은 구성 요소들이 존재하고 구성 요소 간에 상호작용을 주고받는 시스템을 의미하는데, 자연과 인간 사회에 존재하는 다양한 복잡계에 공통적으로 나타나는 질서현상 중 하나가 멱함수 법칙이다. 멱함수 법칙을 따르는 도수분포는 비선형 감소 곡선 모양으로, 규모가 큰 사건이나 현상은 극단적으로 드물게 발생하고 규모가 작은 것은 매우 자주 발생한다는 것을 표현한다. 디지털 기록 증거, 예컨대 통화기록은 수많은 발·수신 통화, 계좌기록은 수많은 입·출금 거래, 웹 서비스 로그기록은 서버와 클라이언트 컴퓨터 간 수많은 통신이라는 상호작용의 복잡계를 표현한다. 복잡계에는 공통적인 질서 현상인 멱함수 법칙이 존재하기 때문에 디지털 기록 증거에도 멱함수 법칙 특성이 나타나게 된다. 멱함수 특성은 통계학의 회귀분석 모델을 적용해서 정량적으로 측정하고 그 정도를 판단할 수 있는데 연구 결과 통화기록, 계좌기록, 이메일기록, 모바일 메신저기록과 같은 디지털 기록 증거에 멱함수 법칙이 존재한다는 사실을 확인했다. 예를 들어 통화기록의 통화상대별 통화빈도 분포에는 멱함수 법칙이 나타나는데 이는 가족이나 친구와 같이 평소 통화비중이 매우 높은 소수의 상대가 존재한다는 특징이 멱함수적 특성으로 나타난 것이다. 또 통화장소별 통화빈도 분포의 멱함수 특성은 집, 직장과 같이 평소 상당시간 머무르는 소수의 장소가 존재한다는 특징을 의미한다. 이 같은 디지털 기록 증거의 멱함수 특성을 이용하면 범죄 현상 또는 범죄 관련자들의 행동 특징도 일정부분 파악 가능하다는 사실을 연구 결과 확인할 수 있었다. 문자메시지 발송 분포에 나타나는 멱함수 특성의 미묘한 차이를 이용해 기계적인 대량 문자 발송, 사람에 의한 문자 발송, 특정 사건의 문자발송 범죄 특성을 구분할 수 있었고, 다수 트위터 계정들의 가입일, 활동 시작일, 활동 종료일 등 멱함수 특성을 분석으로 특정 날짜에 다수 계정이 활동을 종료하는 특정 사건의 유의미한 범죄 특성을 확인할 수 있었다. 그리고 자금세탁에 이용된 계좌들과 일반 계좌들의 날짜별 거래액 분포의 멱함수 특성 분석으로 평소 거래액과 많은 편차의 입금과 출금이 이루어지는 자금세탁 범죄 특징도 멱함수 특성 분석으로 확인할 수 있었다. 디지털 기록 증거에서 멱함수 법칙이라는 패턴을 찾고, 회귀분석이라는 통계적 모형을 적용해 정량적으로 패턴의 특징을 측정하는 일련의 분석 과정은 데이터 과학의 일반적인 프레임워크와 크게 다르지 않다. 결국 디지털 기록 증거에서 유용한 범죄 특성을 도출하는 것은 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 데이터 과학과 그 맥을 같이하기 때문에 데이터 과학 분야의 많은 연구 성과들을 디지털 기록 증거 분석에 활용할 수 있을 것이다. 다만 데이터 과학에 기반한 분석 기법이라 할지라도 분석 대상이 되는 데이터의 특성이나 종류에 관계없이 탁월한 성능을 제공하는 특정 기법은 존재하지 않고, 이에 적합한 분석 기법을 선택하는 것도 쉽지 않다. 따라서 데이터 과학을 범죄수사에 활용하기 위해서는 다양한 증거와 범죄유형별로 적용 가능한 연구 성과들을 찾아 수사 현실에 알맞게 개선하는 연구 노력이 필요할 것이다.