Crime amount prediction is crucial for optimizing the police patrols' arrangement in each region of a city. First, we analyzed spatiotemporal correlations of the crime data and the relationships between crime and related auxiliary data, including points-of-interest (POI), public service complaints, and demographics. Then, we proposed a crime amount prediction model based on 2D convolution and long short-term memory neural network (2DCONV-LSTM). The proposed model captures the spatiotemporal correlations in the crime data, and the crime-related auxiliary data are used to enhance the regional spatial features. Extensive experiments on real-world datasets are conducted. Results demonstrated that capturing both temporal and spatial correlations in crime data and using auxiliary data to extract regional spatial features improve the prediction performance. In the best case scenario, the proposed model reduces the prediction error by at least 17.8% and 8.2% compared with support vector regression (SVR) and LSTM, respectively. Moreover, excessive auxiliary data reduce model performance because of the presence of redundant information.
연구목적: 본 연구는 기존의 보이스피싱과 신종 보이스피싱의 특성 및 진행과정을 비교·분석하여 심리적 기재를 기반으로 한 신종 보이스피싱에 대한 대응방안을 마련하는 정책적 기초 자료를 제시하는 데있다. 연구방법: 기존 보이스피싱에 대한 연구와 신종 보이스피싱 시나리오를 중심으로 한 각종 포털사이트에 있는 피해사례 등을 통해 양자의 범죄 진행과정 및 특성을 비교·분석하였다. 연구결과: 범죄준비 단계에서는 양자 모두 심리적 기재를 기반으로 하지만, 신종 보이스피싱은 피해자를 기망할 수 있는 시나리오가 더욱 치밀하게 작성되었고, 범행대상 범위가 확장되었다. 범죄실행단계에서는 신종 보이스피싱의 경우 피해자를 사회적으로 고립시켜 피해자의 판단능력을 저하시키고, 수사기관의 수사를 더욱 어렵게 하였다. 마지막단계에서는 금품 갈취 등 범죄피해의 지속성과 확장 가능성이 나타났다. 결론: 보이스피싱을 비교·분석하여 보았을 때 범행 대상 및 범위 그리고 범죄전략, 수법 등에 차이가 있었으며, 이에 따른 피해발생 가능성도 훨씬 크기 때문에 보다 더 효율적이 대응전략이 마련되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 화이트칼라 범죄의 의사결정 과정에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 살펴보고, 이 요인들의 유무에 따라서 의사결정의 합리성 정도에 차이가 나타나는지 실험을 통해 확인하고자 함이다. 본 연구의 실험은 피험자 간 설계로 재정적 압박 지시 유무와 Tit for tat 전략 정보 제공 유무에 따라서 조건별로 할당하였다. 실험 참가자들은 화이트칼라 직군에 근무하는 성인 102명으로, 화이트칼라 범죄 시나리오로 각색한 변형된 연속되는 죄수의 딜레마 상황에서 의사결정을 진행하고 이에 따른 점수를 획득하는 과정을 거쳤다. 획득 점수는 범죄를 저지를 위험성을 나타내며, 점수가 낮을수록 범죄에 참여할 위험성이 높음을 의미하였다. 연구 결과는 재정적 압박 지시 없이 전략 정보만 제공받은 집단이 범죄에 참여할 위험성이 가장 낮았으며, 재정적 압박 지시만 받고 전략 정보를 제공받지 않은 집단의 범죄 참여 위험성이 가장 높았다. 또, 재정적 압박 지시를 받은 집단은 전략 정보 제공과 관계없이 재정적 압박 지시를 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았으나, 전략 정보를 제공받은 집단 중 재정적 압박 지시를 함께 받은 집단은 재정적 압박 지시와 전략 정보 제공을 둘 다 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 재정적 압박을 합법적으로 해소할 수 있는 방안의 필요성과 직장인을 대상으로 한 화이트칼라 범죄에 대한 교육의 필요성, 기업 내에서 독단적이지 않고 협력적이며 상호검증 가능한 의사결정 구조의 필요성을 제안하였다.
집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS-F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 물체 식별정보와 물체 추적정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 이러한 두 가지 정보는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거 자료로 미흡하다. 그래서 양식장의 지형을 고려한 도적행위의 유효한 대응책을 검토한 후, 하나의 해결방안으로 물체의 영상정보를 고려하였다. 앙식장을 침입하는 물체의 실시간 영상을 획득하기 위하여 0.0001 룩스(Lux)의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용한 영상 획득 시스템을 구축하였다. 영상 획득 시스템을 부가한 GDSS-F2S의 현장실험 결과, 차량의 번호판과 외관, 사람의 행동과 특징 등을 주간은 물론 야간에도 선명하게 획득할 수 있었다. 따라서 영상획득 시스템을 부가하여 개선한 GDSS-F2S는 도적행위에 대한 충분한 법적 증거 제공이 가능하였다.
사회 환경이 급변하는 예측 불가능한 시대에 범죄로부터의 안전에 대한 국민적 관심이 높아지고 있다. 범죄에 대한 두려움 없는 삶을 영위하기 위한 욕구가 증대되면서 안전도시 구축에 관한 관심은 점차 전국적으로 확산되고 있다. 이를 계기로 정부는 스마트 도시 안전망 구축을 위하여 스마트시티 통합플랫폼으로 지자체와 112, 119, 재난 등 공공재난안전 체계 연계사업을 추진 중이다. 본 연구는 지능형 방범 기술 개발 연구단에서 추진하고 있는 지능형 방범 사업 성과물과 스마트시티 통합플랫폼 간의 연계 방안을 마련하기 위해 해당 분야의 동향을 살펴보고 연계 시 고려할 사항들에 대한 5가지 기준 적용과 기술 및 제도적인 부문으로 연계 가능한 여부를 면밀히 검토하였다. 첫째, 통합운영센터 및 CCTV 관제센터가 주축이 되고 지자체 확산을 주목적으로 하고 있기에 연계 목표가 분명하며, 둘째, 시스템 부문은 사건 사고 관련 기관에 정보 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 방범 부문에 시나리오 영역 확대가 가능하고 장기적 도시정보 통합 기반 조성이 가능할 것으로 전망되었고, 넷째, 스마트시티 로드맵에 반영과 관련 기관과의 지속적 협의 등을 통해 제품 실증이 가능할 것으로 전망되었다. 마지막으로 민간 기업의 상용화 제품을 지속적으로 추가하여 타 지자체 확산을 도모 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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