충격에 의한 인체 상해 분석 및 위협요인 역추적기술에 관한 연구

Abstract

각종 강력범죄 사건에서 둔기는 독극물 등을 제외한 직접 타격 범행도구의 약 50 % 이상을 차지하며, 인체 충격 시에 상흔을 유발한다. 이렇게 발생된 상흔을 분석하여 둔기의 충격속도 혹은 형상 등을 추정하는 것은 흉기를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 사건의 재구성을 통해 용의자를 식별함에 기여할 수 있다. 따라서 상흔을 분석하여 요인을 역추적하는 기술에 대한 연구가 필요하다.

본 연구에서는 둔기가 인체에 충격하였을 때 발생하는 상흔에 대한 연구를 수행하였다. 아울러, 충격에 의한 상흔을 분석하여 요인을 역추적하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 상흔에 대한 연구를 위해 인체재료를 모사할 수 있는 재료거동 모델을 사용하여 피부 구조 모델링을 수행하였다. 검증된 인체재료 모사 기반 유한요소해석을 통하여 충격에 의한 상흔 발생 응력을 예측하였으며, 예측된 상흔 발생 응력에 기반하여 둔기의 충격속도, 크기 및 형상을 위협요인으로 설정하여 상흔 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 머신러닝 기법으로 학습하여 최종적으로 충격에너지와 위협체의 형상을 역추적할 수 있는 기술을 연구하였다.

인체재료를 모사할 수 있는 재료거동 모델을 사용한 피부 구조 모델링은 참고문헌의 실험값과 비교한 결과 약 11.7 %의 차이를 나타내어 인체 피부 구조를 적절히 모사하고 있음을 확인하였다. 아울러, 검증된 인체재료 모사기반 유한요소해석을 통한 상흔 발생 응력은 23~30 MPa로 예측되었다. 이를 기반으로 수집된 데이터는 머신러닝 기법으로 학습되었으며, 클러스터링 기법으로는 충격에너지를 예측할 수 있었다. 분류기법으로는 위협체의 형상을 예측할 수 있었으며, 약 96.5 %의 정확도로 예측할 수 있었다.