현대사회에서 범죄는 큰 사회문제 중의 하나이다. 범죄는 피해자뿐만 아니라 피해자 주변인들에게도 큰 영향을 미친다. 범죄는 발생하기 전에 예측하여 범죄 발생을 막는 것이 중요하다. 범죄를 예측하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 범죄 예측에 중요한 요소 중에 하나가 범죄 발생 빈도수 이다. 범죄 발생 빈도수는 범죄를 예측하는 분야의 기본 데이터로 많이 사용되고 있다. 그러나 범죄 발생 빈도수는 통계처리기간을 거쳐 약 2년 뒤에 발표된다. 본 논문은 범죄 발생 빈도수를 간접적으로 파악할 수 있는 방법으로 웹에서 검색되는 범죄 관련 키워드의 빈도수 분석을 제안한다. 범죄 발생 빈도수의 키워드와 실제 범죄 발생빈도수의 관계를 상관 계수로 분석하여 관련이 있음을 확인하였다.
기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.
본 연구는 범죄예방을 강조하는 환경범죄학의 입장에서 특정 지역의 범죄발생의 원인에 대한 접근보다는 해당 지역의 공간적 범위의 범죄발생을 분석하였다. 그리고 범죄분포가 어떻게 이루어지고 있는지를 관찰함으로써 현실적으로 범죄문제에 대응할 수 있는 범죄예방전략을 모색하고자 하였다. 이를 위해 광주광역시에서 2004년도에 발생한 도시범죄를 대상으로 도시를 6개 구역으로 세분화하여, 범죄발생 현황별, 범죄유형별, 범죄발생 위치별, 건물용도별, 침입자 유형별, 침입형태별로 구분하여 범죄빈도에 대한 기본자료를 분석하였다. 연구결과 지역범죄예방을 위한 지역사회 경찰활동의 활성화방안의 필요성을 제시하였다.
Korea has relatively less crime than other countries. However, the crime rate is steadily increasing. Many people think the crime rate is decreasing, but the crime arrest rate has increased. The goal is to check the relationship between CCTV and the crime rate as a way to lower the crime rate, and to identify the correlation between areas without CCTV and areas without CCTV. If you see a crime that can happen at any time, I think you should use a random forest algorithm. We also plan to use machine learning random forest algorithms to reduce the risk of overfitting, reduce the required training time, and verify high-level accuracy. The goal is to identify the relationship between CCTV and crime occurrence by creating a crime prevention algorithm using machine learning random forest techniques. Assuming that no crime occurs without CCTV, it compares the crime rate between the areas where the most crimes occur and the areas where there are no crimes, and predicts areas where there are many crimes. The impact of CCTV on crime prevention and arrest can be interpreted as a comprehensive effect in part, and the purpose isto identify areas and frequency of frequent crimes by comparing the time and time without CCTV.
범죄에 대한 두려움 연구에서 일관성 있게 제기되는 문제 중 하나는 여성이 남성보다 범죄 피해율은 낮은데 범죄에 대한 두려움은 더 강하게 느낀다는 것이다. 본 연구에서는 여성이 남성에 비해서 범죄에 대한 두려움을 느끼는 기제에 어떤 차이가 있는지를 살펴보기 위해 서울에 거주하는 18세 이상의 남자 220명과 여자 233명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 예상한대로, 여성 응답자들은 남성 응답자들에 비해서 범죄에 대한 두려움을 더 강하게 느끼고 있었으며 범죄 발생시 신체적으로 더 취약하다고 지각하고 있었다. 범죄에 대한 두려움을 설명함에 있어서 남녀 모두에게 공통적으로 유의미한 변인은 주거 환경의 무질서 요인과 지각된 범죄 피해 가능성이었다. 남성의 경우에는 파출소까지의 거리 및 범죄 관련 TV 시청 빈도 등이 유의미한 예측 변인인 반면, 여성의 경우에는 피해 가능성 뿐만 아니라 성격 특질 불안과 나이 등 좀 더 심리적인 변인들이 유의미한 관련이 있는 것으로 나타났다.
The relatively rapid rising trends of crime rates in marine situations leads to social concerns in Korea. This study reviews some theoretical backgrounds of the economics of crime and apply econometric models to Korean marine crimes. We find that there is a negative relationship between marine crime rates and unemployment rates and positive relationship between price level and marine crime in Korea. And also we find that unemployment elasticities are higher in the 1980s' and price elasticities are higher in th 90's in comparison with the results of the other periods. This findings are incompatible with the previous theoretical researches in advanced countries. This findings show that in rapidly growing economy, marine crime occurrence is proportional to marine economic activity frequency. This result may reflect that marine crimes are different from land crimes.
This research aims to securement of crime prevention for school violence and invasion from outside etc. For crime prevention efficiency secure, It has purpose for school current state comprehension and prevention essential elements deduction autonomously etc. Furthermore, school facility crime dangerousness evaluation checklist is looked for autonomous monitoring tools. This checklist made from analysis of frequency, importance and check availability of 6 native and foreign existing CPTED evaluation's 360 indexes. Then, 81 indexes was derived from analysis, and that indexs verified through focus group interview. Finally, total 47 articles checklist emerged with general details, external school, internal school, and school administrative managements. Through this checklist, school can select essential elements of the preferential crime prevention autonomously, and so it is expected to prompt improvement of crime dangerousness elements, school violence and reduction of crime rate.
The relatively rapid rising trend of crime rates in marine situations leads to social concerns in Korea. This study reviews some theoretical backgrounds of the economics of crime and applies econometric models to Korean marine crimes. This research finds that there is a negative relationship between marine crime rates and unemployment rates and a positive relationship between the price level and marine crimes in Korea. The other finding results are that unemployment elasticities are higher in the 1980s and price elasticities are higher in th 1990s in comparison with the results of the other periods. This findings are incompatible with the previous theoretical researches in advanced countries. These findings show that In rapidly growing economy, marine crime occurrence is proportional to marine economic activity frequency. This result may reflect that marine crimes are different from land crimes.
4차산업혁명 이후, 빅 데이터 분석, 로봇공학, 사물인터넷, 인공지능 등의 핵심 기술들이 여러 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 빅 데이터 기술은 방대한 데이터를 모으고, 분석하고 처리하며, 공급하는 단계를 갖는 것으로 이해되고 있다. 유용한 방대한 데이터 중에 하나인 범죄 기록은 현재까지는 범죄가 일어난 후 수사 정보를 획득하는데 이용이 되고 있다. 방대한 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄를 예측하는 데 사용할 경우 범죄의 발생 빈도를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서는 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄 발생 확률을 스마트 기기 사용자에게 제공하는 스마트 시스템을 제안한다. 구체적으로 기기상의 전자지도에 범죄 발생 확률을 나타내어 안전한 이동 경로를 안내하는 시스템을 의미한다. 소규모 지역을 다루는 스마트 앱으로 실험한 결과 범죄 예방에 있어서 활용성이 비교적 좋은 것으로 판단된다.
본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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