The purpose of this study is to explore the relationship between housing types and crime and to suggest the appropriate strategies and interventions of housing policies for crime prevention. For spatial analysis of crime data, spatial autocorrelation is tested by Moran's I Test. A Ordinary Least Squares-based regression model is employed because crime data used in this study fails to show spatial autocorrelation. Results show that housing type variables except non-residential housing type are not associated with crime. Among land-use characteristics, the percentage of commercial areas is likely to better explain crime occurrence rather than housing types. It is surprising that residents' satisfaction to housing environment has a positive direction in its relationship with crime even though it cannot have a statistical significance. However, fear of crime shows a negative direction with crime although it fails to have a statistical significance. The findings of this study can contribute to understand the association between housing types and crime when setting housing policies for crime prevention.
There is a growing residential type to be one-person householes, but alternative and consideration for them is short. Especially, one-person households's crime prevention is not considered. So, In this study, one-person households resident's inside and surroundings of residential's fear of crime and a part of weakness for crime were investigated by types of houses and sex. For the result, One-room resident's fear of crime is the highest at inside, surroundings, fear of crime compare to other type of residents and more than 2 households and the apartment's resident has less fear of crime at inside and surroundings than other types residents. Also, female has more fear of crime than male at inside, but outside's is resemblance between them.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.5
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pp.91-98
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2016
We propose a method to train a model that can predict the probability of a crime being committed. CCTV data by matching criminal events are required to train the crime prediction model. However, collecting CCTV data appropriate for training is difficult. Thus, we collected actual criminal records and converted them to an appropriate format using variables by considering a crime prediction environment and the availability of real-time data collection from CCTV. In addition, we identified new specific crime types according to the characteristics of criminal events and trained and tested the prediction model by applying neural network partial least squares for each crime type. Results show a level of predictive accuracy sufficiently significant to demonstrate the applicability of CCTV to real-time crime prediction.
Recently, with more severe types felonies such as robbery and sexual violence, the importance of crime prediction and prevention is emphasized. For accurate and prompt crime prediction and prevention, both a classification model of crime with high accuracy based on past criminal records and well-designed system interface are required. However previous studies on the analysis of crime factors have limitations in terms of accuracy due to the difficulty of data preprocessing. In addition, existing crime monitoring systems merely offer a vast amount of crime analysis results, thereby they fail to provide users with functions for more effective monitoring. In this paper, we propose a classification model for types of crime based on random-forest algorithms and system design factors for real-time crime prediction. From our experiments, we proved that our proposed classification model is superior to others that only use criminal records in terms of accuracy. Through the analysis of existing crime monitoring systems, we also designed and developed a system for real-time crime monitoring.
The high rate of urban crime is a main issue that needs to be dealt with in this high-tech society. With the rapid increase of urban crime, research has mainly focused on topics either on a global or a local scale, such as cities or communities and houses or buildings, without reliable observational data. This study makes the best use of the nationwide surveys carried out by Korean government agencies for the analysis of urban crime patterns and factors in major Korean cities. The aims of this research are threefold: understanding the relationship between urban crime patterns and socio-economic differences in cities, determining the effect of residence types on the urban crime patterns; and uncovering potential influential factors of a crime victim's individual characteristics. The statistical methods used for the analysis of social statistical data are as follows: simple regression, logistic regression, one-way ANOVA and post-hoc test. This research found that the patterns of urban crime rate in cities have a certain tendency toward the cities' socio-economic and geographical differences. The residence type is an influential factor showing a close relation to the crime rate. Personal issues, such as the types of occupation, education, marriage, etc., are directly relevant to victims of crime.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1687-1692
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2009
Cyber forensics is used the process and technology of digital forensics as a criminal investigation in cyber space. Cyber crime is classified into cyber terror and general cyber crime, and those two classes are connected with each other. The investigation of cyber terror requires high technology, system environment and experts, and general cyber crime is connected with general crime by evidence from digital data in cyber space. Accordingly, it is difficult to determine relational crime types, collect evidence and the legal admissibility of evidence. Therefore, we considered the classifications of cyber crime, the collection of evidence in cyber space and the application of laws to cyber crime. In order to efficiently investigate cyber crime, it is necessary to integrate those concepts for each cyber crime-case. In this paper, we constructed a cyber forensics domain ontology for cyber criminal investigation using the concepts, relations and properties, according to categories of cyber crime, laws, evidence, and information of criminals and crime-cases. This ontology can be used in the process of investigating of cyber crime-cases, and for data mining of cyber crime; classification, clustering, association and detection of crime types, crime cases, evidences and criminals.
Purpose: The purpose of this study is to examine the types of fraudulent crimes among various crimes taking place during NFT transactions, and to approach institutional problems caused by crime types analysis and crackdown methods and legal limitations. Method: IIn order to classify the types of fraudulent crimes that appear in NFT transactions, the crime types were analyzed through the results of previous studies and cases of current incidents. Result: Most of the crimes that are taking place through NFTs are various types of fraudulent crimes such as rug pools, thefts, personal information theft fraud, and pig murder. Therefore, these types were classified and various damage cases were also analyzed. It is a matter of copyright. Conclusion: Currently, the financial problems caused by the occurrence of fraudulent crimes in NFTs worldwide are the most worrisome, and the scale will be even greater as the market grows in the future. Therefore, in Korea, various institutional supplements and policies should be prepared through analysis of crime types that can affect crime prevention and investigation and arrest activities.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.96-100
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2020
In this paper, I try to help the business operation so that they could continue the desirable operation despite the unfavorable conditions. It is important to reinforce for corporate growth various support measures to generate profits. However, if they are involved in criminal activities such as slush fund creation, they will have to deal with them separately. As a result, To raise awareness helps to keep the company running. Recently, the companies are in a poor condition due to overseas migration. If a company does not create profits by doing business, it is a burden to continue operating and it will eventually be hard to support and destroy. The corporate crime and white-collar crime are mostly similar types, mainly because they occur in the industry. The corporate crime proceeds throughout the company and ultimately translates into corporate profits. The white-collar crime, on the other hand, is a profitable part of the individual. In the process of generating profits, the purpose and management method of slush funds is an important issue in judging whether illegal immorality of business is intended or not. In addition, in the case of the corporate crime, it seems necessary to identify the types of slush fund raising activities in addition to the investigations of the accomplices and clinical investigations, and to apply efficient investigation methods on a case-by-case basis. At present, many companies frequently migrate overseas due to the influence of domestic regulations. In this process, if it is involved in crime such as a borrowing accounts or the purpose of slush fund creation should be treated separately.
This research examined the degree to which open-street closed-circuit television (CCTV) systems reduced crime in the vicinity of elementary schools. Information including crime dates, locations, and types around nine elementary schools in the city of Chuncheon in South Korea where the cameras had been installed was gathered and assessed. By employing the Poisson regression with "month" as the unit of analysis and controlling for the days in each month, the average monthly temperatures, and crime trends, the research results show that the CCTV installations had an impact on the reduction of total crime and serious crime. However, the same reduction effect was not observed for disorder crime. Therefore, the results of this study suggest that the employing CCTV is an effective way to control overall crime rates, especially serious crime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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