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범죄수사에서 수사관의 합리적 의사결정은 수사에 투입되는 자원들을 효율적으로 배분하게 하고, 빠른 시간에 사건을 해결할 수 있게 한다. 본 연구는 수사에서의 의사결정 지원 도구로서 베이지안 네트워크가 활용될 수 있는지 확인하기 위한 것으로, 특히 살인사건의 범인이 면식범인지 여부를 판단하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 설정한 후, 실제 범죄현장의 단서들을 그 모델에 적용하여 범인이 면식범일 확률을 구하고자 하였다. 베이지안 네트워크는 이미 알려져 있거나 주관적으로 정한 조건부확률에 의해 증거 및 정보들 간 인과적 확률관계 모델을 설정하도록 하고, 그 모델에 현장의 증거를 적용함으로써 가해자 변인과 관련한 사후확률을 계산할 수 있도록 도와준다. 면식범 여부 판단을 위한 모델을 설정한 후 실제 살인사건 사례에 적용한 결과는 수사결과와 일치하였다. 이로 미루어 향후 범죄수사에서의 합리적 의사결정을 위한 도구로서 베이지안 네트워크가 활용될 수 있음을 알 수 있다.
In criminal investigation, investigator can allocate resources efficiently and solve criminal case rapidly by means of rational decision making. This study was conducted for checking the applicability of Bayesian network for decision making in criminal investigation. Especially I wanted to check the Bayesian network’s usability and accuracy in murder case through building model for judgment whether the criminal was an acquaintance of the victim and determining the probability of being acquaintance by applying clues in crime scene. Bayesian network can help to model the relationship between evidences and informations with conditional probability, and help to calculate posterior probability after applying evidences. After modeling for judgment whether the criminal was acquaintance, the result of the posterior probability after applying evidences to Bayesian network model was equal to the result of actual investigation. This suggests that the Bayesian network can be applied for rational decision making in criminal investigation.
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criminal investigation, decision making, acquaintance of the victim, Bayesian network, criminal statistics
