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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 207 - 218 (12page)
이용수
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본 논문은 10대와 청년층에서 빈번하게 발생하는 마약 범죄를 수사하기 위해 소셜미디어 플랫폼 ‘X’에서 마약 홍보 트윗을 수집하고, 이를 바탕으로 마약 유통 조직 및 규모를 식별하는 클러스터링 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 최근 소셜미디어의 익명성을 악용한 마약, 불법 도박, 성범죄 등 다양한 사이버 범죄가 증가하고 있으며, 특히 마약 유통 조직은 각 구성원이 자신의 역할에 대해서만 익명으로 지시를 받고, 다른 구성원들과 직접 연결되지 않은 점조직 형태로 운영되고 있다. 이러한 유형의 범죄를 추적하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GloVe(Global Vectors for Word Representation)와 같은 텍스트 임베딩 모델 및 K-means Clustering과 Spectral Clustering 등 다양한 클러스터링 알고리즘을 활용하여 실험 시나리오를 설계하였다. 또한, 각 시나리오에서 도출된 클러스터링 결과를 자카드 유사도(Jaccard Similarity) 및 전수조사 기반으로 검증하고, 모든 시나리오에서 동일한 마약 조직으로 식별된 트윗 클러스터를 분석하여 사이버 수사 시, 추적 우선순위가 높은 계정을 식별한다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
II. Preliminaries
IV. Experimental Results
V. Discussion
VI. Conclusion
REFERENCES
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