사이버 범죄 유형별 연도별 발생 추이와 위험도 군집 분석: 경찰청 통계 기반 다층적 접근

A Multilayered Analysis of Cybercrime Trends and Risk Clustering by Offense Type: Based on Korean National Police Agency Statistics

참고문헌 표기 Citation

• KITPA Style: 신정우, 진보민, 김남우, "사이버 범죄 유형별 연도별 발생 추이와 위험도 군집 분석: 경찰청 통계 기반 다층적 접근", 한국정보기술진흥원 학술지, Vol. 2, No. 2, pp. 69-72, 2025.
• APA 7th Style: Jeongwoo, S., Bomin, J., & Namwoo, K. (2025). A Multilayered Analysis of Cybercrime Trends and Risk Clustering by Offense Type: Based on Korean National Police Agency Statistics. Korea Information Technology Promotion Agency Journal, 2(2), 69-72.
• APA 7th Style (KR): 신정우, 진보민, 김남우. (2025). 사이버 범죄 유형별 연도별 발생 추이와 위험도 군집 분석: 경찰청 통계 기반 다층적 접근. 한국정보기술진흥원 학술지, 2(2), 69-72.

저자 Author

신정우*, 진보민**, 김남우***
* 서울구암중학교, ** 도곡중학교, *** 양진중학교

Shin Jeongwoo*, Jin Bomin**, Kim Namwoo***
* Seoul Guahm Middle School, ** Dogok Middle School, *** Yangjin Middle School

초록 Abstract

본 연구는 2014년부터 2020년까지의 경찰청 사이버 범죄 통계 데이터를 기반으로, 범죄 유형별 발생 건수 및 검거율의 연도별 추이를 분석하고, 이를 통해 고위험 범죄 유형을 식별하는 것을 목적으로 한다. 사이버 범죄는 기술의 발전과 비대면 환경 확대에 따라 급격히 증가하고 있으며, 그 양상과 수사 대응도 복잡해지고 있다. 본 연구는 시계열 분석을 통해 범죄 발생 및 검거율의 흐름을 정량적으로 평가하고, K-means 클러스터링을 통해 유형별 상대적 위험도를 군집화하였다. 분석 결과, 사이버 도박과 음란물, 해킹 등의 유형은 최근 몇 년간 급증하는 양상을 보였으며, 검거율은 범죄 유형별로 큰 차이를 나타냈다. 클러스터링 결과는 범죄를 고위험군, 중위험군, 안정군으로 분류하여 수사 자원의 전략적 배분에 대한 방향성을 제시한다. 이러한 분석은 데이터 기반의 실증적 접근을 통해 사이버 범죄 대응 정책의 효과성을 높이고, 향후 맞춤형 대응 전략 수립에 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study examines the trends of cybercrime incidents and arrest rates from 2014 to 2020 using data provided by the Korean National Police Agency. Through time-series analysis, we assess the effectiveness of policy responses, while K-means clustering is used to group crime types based on relative risk. The results reveal a sharp increase in offenses such as cyber gambling, pornography, and hacking, along with significant variations in arrest rates depending on the crime type. By categorizing offenses into high-, moderate-, and low-risk clusters, the study offers practical insights for prioritizing investigative efforts and improving cybercrime prevention strategies.

키워드 Keyword

사이버 범죄, 추세 분석, 검거율, 위험도 군집화, K-평균, 공공 정책, 경찰청, 범죄 예방

Cybercrime, Trend Analysis, Arrest Rate, Risk Clustering, K-means, Public Policy, Korean National Police, Crime Prevention