In modern society, crime is one of the major social problems. Crime has a great impact not only on victims but also on those around them. It is important to predict crimes before they occur and to prevent crime. Various studies have been conducted to predict crime. One of the most important factors in predicting crime is frequency of crime occurrence. The frequency of crime is widely used as basic data for predicting crime. However, the frequency of crime occurrence is announced about 2 years after the statistical processing period. In this paper, we propose a frequency analysis of crime - related key words retrieved from the web as a way to indirectly grasp the frequency of crime occurrence. The relationship between the number of frequency of crime occurrence and frequency of actual crime occurrence was analyzed by correlation coefficient.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.9
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pp.229-236
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2016
In the past, crime prediction methods utilized previous records to accurately predict crime occurrences. Yet these crime prediction models had difficulty in updating immense data. To enhance the crime prediction methods, some approaches used social network service (SNS) data in crime prediction studies, but the relationship between SNS data and crime records has not been studied thoroughly. Hence, in this paper, we analyze the relationship between SNS data and criminal occurrences in the perspective of crime prediction. Using Latent Dirichlet Allocation (LDA), we extract tweets that included any words regarding criminal occurrences and analyze the changes in tweet frequency according to the crime records. We then calculate the number of tweets including crime related words and investigate accordingly depending on crime occurrences. Our experimental results demonstrate that there is a difference in crime related tweet occurrences when criminal activity occurs. Moreover, our results show that SNS data analysis will be helpful in crime prediction model as there are certain patterns in tweet occurrences before and after the crime.
The study aims to examine the effects of crime on societal anxiety. For this purpose, two studies were conducted. In study 1, the data were collected from 286 students(male 160, female 126) regarding perceived seriousness of crime, estimation of crime occurrence, societal anxiety, and estimation of change in these 3 variables every 3 years from 1993 to 2011. The means of the 3 variables were higher than the midpoint of the scale. And the means of all the 3 variables gradually increased from 1993 to 2011 and the change patterns were very similar. Furthermore, the estimation of crime occurrence and perceived seriousness of crime were significant predictors of societal anxiety. Study 2 was conducted to explore the effect of frequency estimation of the criminal acts on the societal anxiety. The data from 259 subjects(male 141, female 118) were analysed. The occurrence of frequency of 7 types of crimes including 25 criminal acts were estimated and societal anxiety was measured. The results of study 2 showed that only the major crime was significant a predictor of societal anxiety, and among the major crimes, arson was a significant predictor of the dependent variable. Implications and limits of the studies are discussed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.235-241
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2007
AThis research is rather on the crime occurrence of target area's space scope than on the approach to the cause of specific area's crime occurrence from the perspective of the environmental criminology emphasizing the crime prevention. By observing the composition of crime distribution, it is intended to search the strategies of crime prevention actually corresponded to the crime problems. For this, after segmenting the city into six sectors, targeting city crimes in Gwangju metropolitan city, in 2004, the basic materials about the crime frequency are analyzed through dividing the types on the base of the present state of crime occurrence, the types of crime, the locations of crime occurrence, the purposes of buildings, the types of intruders, the forms of intrusions. As a result of research. it is suggested that the activation method of community police activities is necessary for the prevention of community crime prevention.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.112-115
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2006
현대사회는 지능적으로 고도화되는 범죄에 대응하기 위하여 범죄 현상을 분석하려는 노력이 다각적으로 행해지고 있다. 컴퓨팅 기술과 GIS 기술을 이용한 범죄의 공간적 특성을 분석하려는 연구는 범죄 분야에서 최근 관심을 가지는 부분이다. 본 연구에서는 다양한 공간적인 특성이 나타나는 지역을 선정하여 범죄분포의 특성을 밝혀보고자 한다. 범죄는 발생 빈도가 높은 폭력, 절도, 강도, 성폭행의 범죄에 대해서 재구성하였으며 변수 도출을 위한 이론적 배경은 생활양식-일상이론과 환경범죄학을 기초로 하였다. 분석기법으로는 Hot spot 을 이용하여 범죄의 분포 형태를 분석하였으며 Buffer 분석을 하여 범죄 요인과 범죄 사이의 상관관계를 도출해 보았다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.1
s.39
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pp.3-7
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2007
To deal with the modern intellectual criminal acts, various efforts have been tried. Especially, it is not difficult to watch the recent activities to analyze the criminal characteristics spatially using computing and GIS technology. In this study, the spatial features and patterns of crime are investigated. Based on the real criminal record in Seoul Korea, the crime is reconstituted with four major categories such as assault, larceny, robbery, and rape. Then the variables are derived based on the theory of criminology. The kernal density analysis is performed to investigate the criminal distribution, and the correlation between the main criminal causes and the criminal outbreak is examined by buffering analysis. In addition, the land price and land usages are correlated with social-economic factors of criminal patterns to produce the final crime map.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.3
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pp.167-174
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2012
This study focused on the people harmed by violent offenders, especially by rubberies. Trends capture changes in victimization rates overtime, while patterns indicate connections between the attributes of victims and the frequency with which they are targeted. Data from the UCR and the NCVS indicate that many types of victimization are taking place less frequently since their peak years in the late 1980s and early 1990s. Cumulative risks indicate the odds of being victimized over the course of a lifetime. Differential risks underscore which categories of people are victimized more often than others.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.189-196
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2008
In this modern society, a main tendency of crime is to increase in the incidence frequency of cyber crime. Varied criminal techniques from simple crimes to highly specialized crimes appear through cyber space. With the expansion of Internet spread, ordinary people increasingly have an opportunity to have access to information media and their possibilities to be involuntary associated with crimes get higher. In this sense, its seriousness is great. This study examined the present state of cyber crimes that appear through their several types and characteristics and the problems of police response to cyber crimes, and suggest effective response of police officer.
A survey of 220 male and 233 female residents of Seoul was carried out to investigate why women appeared to be more fearful of crime than men. As expected, female respondents reported higher levels of fear of crime and perceived physical vulnerability to crime. Incivility factors in the neighborhood and perceived possibility of criminal victimization were significant predictors of fear of crime for both male and female respondents. For women more psychological variables such as trait anxiety and age were other significant predictors of their fear of crime, whereas the distance to police station and frequency of watching crime-related TV programs were significant predictors for men's fear of crime.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.397-402
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2022
익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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