융합과학수사학과

Department of Forensic Information Science and Technology

학과 교육목표

융합과학수사학과는 프라이버시와 사이버범죄와 같은 위협을 예방‧탐지‧억제하기 위한 법과 제도, 과학기술을 망라한 융합연구와 디지털포렌식 관련 산업계에서의 수요에 대응하기 위한 연구 및 고급전문인력의 양성을 목표로 한다. 특히 ICT를 대상 혹은 수단으로 하는 범죄, ICT와 관련된 사안의 조사와 증거, ICT를 이용한 대응의 3大 영역을 포괄하는 학제적 교육연구능력의 함양을 목표로 한다.

세부 전공 분야

학·석사연계과정 : 융합과학수사학

석사학위과정 : 융합과학수사학과

박사학위과정 : 융합과학수사학과

학과 교수 소개

성명	직급	최종학위명	전공
안정민	교수	법학박사(Yeonsei University)	Administrative Law
박노섭	교수	법학박사(Munich University)	Criminal Law
장윤식	교수	공학박사(Korea University)	Information Security
김지온	교수	사회학박사(Yeonsei University)	범죄정보연결망
김한수	교수	공학박사(Sogang University)	전자공학(문자열검색/정보보안시스템)
신유경	교수	언어학박사(Georgia State University)	응용언어학(자료언어학)
이동영	교수	행정학박사(Rutgers University)	행정학

내 규

제1조(목적) 이 내규는 융합과학수사학과 대학원 교육을 위하여 필요한 규정을 하는데 그 목적이 있다.

제2조(전공분야) 본 학과는 학·석사연계 융합과학수사학, 석사과정에 융합과학수사학과, 박사과정에 융합과학수사학과 전공분야를 둔다.

제3조(입학전형) 학생의 서류전형 및 구술시험(필요시 필기시험 포함)을 통하여 선발하며, 대학원 입학전형 등급별 배점표의 점수를 참조한다.

제4조(과목이수) 학생은 학과에서 정하는 공통과목을 이수하여야 한다.

제5조(학부, 석사과정 연계과목) 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

제6조(타학과 또는 타전공 인정과목) 타학과 또는 타전공 과목을 수강하려는 학생은 학과장 또는 지도교수의 허가를 받아 수강할 수 있고, 전공 과목으로 인정할 수 있다.

제7조(보충과목) 학부에서 융합과학수사학과 전공 또는 복수전공을 이수하지 않았을 경우에는 4과목 이내에서 학부의 전공과목을 보충과목으로 수강하여야 한다. 과목의 지정은 지도교수와 논의를 통해 학과장이 지정한다.

제8조(준용규정) 본 내규에서 정하지 않은 사항은 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

부     칙

① 이 내규는 2024년 3월 1일부터 시행한다.

② 이 내규는 2026년 9월 1일부터 시행한다.

교과과정

▷ 융합과학수사학과 전공선택과목

이수구분	교과목명		학점	수강대상
논문과목	논문연구Ⅰ	SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION I	2-2-0	석사
	논문연구Ⅱ	SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅱ	2-2-0	석사
	논문연구Ⅲ	SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅲ	2-2-0	박사
	논문연구Ⅳ	SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅳ	2-2-0	박사
공통과목	고급범죄통계	Advanced Crime Statistics	3-3-0	석박사공용
	범죄데이터마이닝	Crime Data Mining	3-3-0	석박사공용
	범죄추리와추단법	Criminal Investigative Inference and Heuristics	3-3-0	석박사공용
	정보기술법	Information Technology Law	3-3-0	석박사공용
전공과목	디지털정보및증거법	Digital Intelligence and Evidence Law	3-3-0	석박사공용
	기업정보보호론	Corporate Information Security & Privacy	3-3-0	석박사공용
	침해사고조사	Information Security Incident Investigation	3-3-0	석박사공용
	고급디지털포렌식조사	Advanced Digital forensic investigation	3-3-0	석박사공용
	범죄정보관리	Criminal Information Management and Intelligence	3-3-0	석박사공용
	범죄관계망분석	Social Network Analysis in Criminal Relations	3-3-0	석박사공용
	데이터시각화	Data Visualization & Presentation	3-3-0	석박사공용
	금융범죄정보분석	Financial Crime Data Analysis	3-3-0	석박사공용
	국제사이버범죄론	Transnational Cybercrime	3-3-0	석박사공용
	국제형사사법절차론	Cross Border Criminal Procedure	3-3-0	석박사공용
	공개정보분석	Open Source Intelligence	3-3-0	석박사공용
	정보법과학특론	Advanced Topics in Legal Informatics and Forensics	3-3-0	석박사공용
	진술분석	Statement Analysis	3-3-0	석박사공용
	빅데이터분석론	Big Data Analysis	3-3-0	석박사공용
	시각증거분석특론	Selected Topics of Visual Evidence Analysis	3-3-0	석박사공용
	데이터포렌식 캡스톤 프로젝트	Data Forensic Capstone Project	3-3-0	석박사공용
	ICT융합 과학치안 R&D	ICT Convergence in Scientific Policing R&D	3-3-0	석박사공용

교과목 해설

▷ 융합과학수사학과 전공선택과목

전공선택

○ 고급범죄통계(Advanced Crime Statistics)

고급범죄통계에서 학생들은 학습된 통계 기법을 실제의 범죄데이터에 적용하는 문제를 다룬다. 한국과 그 외 다른 나라의 다양한 형태의 범죄를 비교·평가한다. 원자료에 대한 평가, 질적·양적 분석 및 비교방법론 등을 학습한다.

○ 범죄데이터 마이닝(Crime Data Mining)

범죄데이터 마이닝은 의사결정을 위한 범죄데이터의 획득, 선별과 분석을 중점 학습한다. 이 과목을 통해 데이터 출처의 확인과 평가, 수집데이터의 결합 및 준비, 일반적인 분석 기술을 익힌다. 특정한 주제나 절차와 관련하여 새로운 지식을 발견하기 위해 데이터를 조직하는 방법을 학습한다. 또한 획득된 지식을 이용하여 의사결정자에 대한 권고안이나 실행계획을 수립하는 방법을 탐구한다.

○ 범죄추리와 추단법

(Criminal Investigative Inference and Heuristics)

추론의 과정과 범죄수사에서의 역할을 학습한다. 이 과목에서는 인간의 추리의 과정과 그것의 범죄수사에서의 적용 문제를 탐색한다. 증거의 평가와 최적의 시나리오를 결정하기 위한 가설제거 기술을 익힌다.

○ 정보기술법(Information Technology Law)

지식재산권, 온라인 침해, 해킹을 비롯한 다양한 정보기술과 관련된 문제와 관련된 국내외의 법적 문제를 다룬다. 법적 규제에 대한 평가와 그 함의, 규제형태에 대한 비교평가의 문제가 포함된다.

○ 디지털 정보 및 증거법

(Digital Intelligence and Evidence Law)

디지털 정보 및 증거법은 디지털 정보와 증거의 법적 문제의 생성과 진화의 문제를 다룬다. 이 과목을 통해 디지털 정보와 증거를 구성하는 요소들과 그것의 평가에 대한 문제를 학습하고

○ 기업정보보호론

(Corporate Information Security & Privacy)

기업정보보호론은 기업환경에서 특정한 형태의 정보의 안전을 위해 정보보호 표준과 법적요구사항 등의 문제를 탐구한다. 기업에서 한국 뿐 아니라 국제적 관점에서 정보보호와 프라이버시에 관한 다양하고 광범위한 문제에 대한 이해력을 배양한다.

○ 침해사고조사

(Information Security Incident Investigation)

증거의 수집과 보존을 중심으로 정보보호 침해사고의 탐지, 조사와 복구 등을 학습한다. 시나리오 평가를 비롯하여 다양한 조사방법론의 문제를 탐구한다.

○ 고급디지털포렌식조사

(Advanced Digital forensic investigation)

고급디지털포렌식조사는 새로운 기술적 영역에서의 증거데이터 확인과 수집 데이터의 분석을 다룬다. 다중시스템을 포함한 고도의 조사 시나리오를 탐구하며 이를 통해 현장 데이터보존부터 최종적인 법정에서의 보고를 포함한 종합적인 조사를 수행할 수 있다.

○ 범죄정보관리

(Criminal Information Management and Intelligence)

범죄정보관리 과정은 범죄데이터의 일관성 있는 수집과 조직화 문제와 수집된 데이터의 실행가능한 정보제공을 위한 평가를 탐구한다. 이를 통해 정보수집과 분석을 중심으로 하는 데이터 관리 체계의 기획 및 개발능력을 함양한다.

○ 범죄관계망 분석

(Social Network Analysis in Criminal Relations)

범죄네트워크에 적용되는 조직구조를 확인하기 위한 사회적 네트워크의 조사를 다룬다. 사회적 네트워크의 조직적 구조와 이를 통해 가치 있는 정보를 획득하는 것에 대해 학습하며 이를 다양한 수사상황에서 적용하는 방법을 탐구한다.

○ 데이터시각화

(Data Visualization & Presentation)

데이터의 시각화와 표현은 연구, 조사, 법정 문제에 활용하기 위해 데이터를 준비하는 문제를 중점적으로 다룬다. 이를 통해 재현가능한 방법으로 데이터를 수립하고 시각적을 이해가 용이라하도록 준비하는 방법을 학습한다. 정보를 제공받는 대상을 고려하여 가장 용이하게 데이터를 표현하는 방법을 탐구한다.

○ 금융범죄정보분석

(Financial Crime Data Analysis)

금융과 관련된 범죄의 조사를 학습한다. 증거의 확인, 수집, 분석과 보고를 포함하여 재정의 문제가 관련된 범죄의 조사에 대한 다양한 기법을 탐구한다. 학생들은 실제 범죄사례를 평가하며 모의사건에 대한 조사를 수행한다.

○ 국제사이버범죄론

(Transnational Cybercrime)

국제사이버범죄론에서 학생들은 최근의 사이버범죄 현상, 글로벌 네트워크의 확산 및 범죄사업 모델을 학습한다. 또한 다양한 형태의 사이버범죄 대응하기 위한 기법과 국제적인 노력들을 탐구한다.

○ 국제형사사법절차론

(Cross Border Criminal Procedure)

국경을 넘나드는 디지털 범죄의 수사에 중점을 두고 국가간의 공조를 위한 공식·비공적인 수단과 그 효과에 대해 논의한다. 이와 관련된 법적 규율의 문제를 탐구한다.

○ 공개정보분석(Open Source Intelligence)

공개된 출처로부터 정보를 수집, 평가, 보고하는 절차에 관해 학습한다. 공개출처 정보의 확인과 평가, 그리고 판단을 위해 이를 통합하는 방법을 익힌다. 공개출처로부터 정보에 관한 보고를 만들고 제공된 정보를 이용하여 실행계획을 개발하는데 도움을 주는 방법을 탐구한다.

○ 정보법과학 특론

(Advanced Topics in Legal Informatics and Forensics)

현대 사회환경에서 정보법과학과 관련된 규율, 기술과 수사, 그리고 이에 관한 종합적 문제를 다룬다. 디지털범죄의 수사의 주요 난제와 법·기술적 관점에서 향후 디지털수사의 변화 전망을 탐구한다.

○ 진술분석(Statement Analysis)

수사과정에서 수집된 진술을 분석하는 방법을 탐구한다. 용의자, 피해자, 목격자 등으로부터 수집된 진술을 분석하는 다양한 접근과 기술을 학습한다. 수사과정에서 맥락을 고려한 수집된 진술의 조직화와 분석 방법을 다룬다.

○ 빅데이터분석론(Big Data Analysis)

데이터의 확인 및 수집, 조직화, 지식발견과 적용에서 빅데이터 기술 활용의 문제를 탐구한다. 빅데이터 분석이 조직의 목적에 따라 어떻게 활용될 수 있으며 이를 위해 분석시스템을 설계하고 구축하며 기술·관리적 차원별로 비지니스 과정에서 발견된 지식을 적용하는 방법을 다룬다.

○ Cyber Psychology

컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템과 상호작용하는 사람 또는 사람들의 사고, 행동 및 태도에 대해서 배운다. 이 설명은 특히 범죄자, 피해자들과 관련된 일을 하는 법과학자들에게 적용될 수 있다. 법과학 조사에 대한 기술적 접근에 앞서 컴퓨터와 상호작용하는 사람(범죄자, 피해자)에 대한 이해가 선행되어야 한다.

○ 시각증거분석특론

(Selected Topics of Visual Evidence Analysis)

영상 및 이미지 자료를 증거로 활용할 때 필요한 분석 방법론과 기법을 다룬다. 학생들은 시각적 증거의 유형과 특성을 이해하고, 법적, 과학적 관점에서 신뢰성과 정확성을 평가하는 법을 배운다. 수업에서는 최신 기술을 활용해 범죄 현장에서 발견되는 시각 증거를 수집하고, 디지털 이미지 및 영상의 변조 여부를 감지하며, 증거로서의 적합성을 판단하는 절차를 익힌다. 실제 사례 연구와 실습을 통해 학생들은 다양한 환경에서 시각적 증거를 비판적으로 분석하는 능력을 키운다.

○ 데이터포렌식 캡스톤 프로젝트

(Data Forensic Capstone Project)

공공안전과 형사사법 및 증거조사 분야에 공공·민간 데이터를 활용하여 범죄나 비정상적인 활동 등을 조사·분석하고, 관련 기술 개발과 서비스를 제공함으로써 국민 안전에 기여하는 활동인 데이터 포렌식 분야에서 실제 분석사례 연구와 실무 프로젝트를 통해 공공안전 데이터사이언스 분야의 이론적 지식과 실전 능력을 배양한다.

○ ICT융합 과학치안 R&D

(ICT Convergence in Scientific Policing R&D)

ICT와 치안의 융합을 통해 현대 치안 환경의 변화에 대응하고, 첨단 기술을 활용한 치안 역량 강화를 목표로 정보통신기술(ICT)을 활용하여 치안 문제를 해결하거나 지원하는 R&D의 주요 기술과 트렌드를 파악하고 미래 발전방향을 예측함으로써 과학치안 전문가로서의 기본 소양과 역량을 키운다.