인체 모사재료의 손상거동 분석을 통한 위협체 형상 예측에 관한 연구

Abstract

다양한 물리적 위협으로부터 인체에 발생될 수 있는 상흔은 직접적인 위협요소와 밀접한 연관을 가지고 있으며, 이러한 인과성으로 인해 폭력 또는 상해 사건 현장에서 피해자 신체에 확인되는 손상정보는 이를 유발한 위협요소를 예측하고 각종 사건 및 사고를 해결하기 위해 중요한 법과학적 증거로 활용된다.

본 논문에서는 예리한 형상의 위협체가 인체에 위해를 가하여 발생될 수 있는 다양한 손상정보를 바탕으로, 이를 유발한 위협체 형상을 예측할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 첫째, 유한요소해석 수행을 통해 다양한 조건이 고려된 위협요소-손상정보 데이터집합을 구축하였다. 둘째, 구축된 데이터집합에 임의의 손상정보를 입력한 후, 인공신경망이론 기반의 Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 적용하여 입력된 정보와 유사한 특성의 클러스터를 탐색하고 손상을 유발한 위협조건의 범위를 예측하였다. 최종적으로, 통계분석 기법인 교차상관분석법 적용을 통해 탐색된 클러스터의 위협체 형상정보와 입력된 손상정보간의 상관계수를 획득한 후, 이를 바탕으로 위협체의 형상을 최종 예측하였다.

예측기법의 타당성 검증은 6가지 예시를 통해 검증되었다. 결과, 모든 경우에 대하여 손상을 유발한 위협조건이 탐색된 위협조건 범위 내에 있었으며, 또한 적절한 오차 범위 내로 위협체 형상이 예측되었다. 본 연구에서 제시된 위협체 형상 예측 기법은 복합적이고 다양한 특성의 데이터들의 인과성 분석에 효과적인 인공신경망이론에 기반하여 위협과 상흔을 물리적으로 추론할 수 있는 지능형과학수사의 기반기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.