• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.865-875
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• 2012

In this study, we identify the variables that affect the number of crime and spatial correlation in the Seoul metropolitan area, in addition, we measure the relative risk on the incidence of crime by a Poisson regression model. We suggest a statistical methodology to make a risk map for crime based on relative risk instead of the total event of crime by region using the Geographic Information System. To demonstrate the use and advantages of this methodology, this study presents an analyses of the total crime count in 25 wards in the Seoul metropolitan area.

• 시큐리티연구
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• 제8호
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• pp.361-377
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• 2004

This study is to examine the relations between the big five critical crime that consist of homicide, robbery, rape, theft, violence and the private security services. To achieve this objective, this research selected the subject of study, specially, 2002 status of the private security such as the number of companies and employees classified by areas along with the big five crime mentioned above classified by area. The research data is secondary data that is from '2003 Crime Analysis' of the Supreme Public Prosecutors' Office and 'The private Security Related Data' of the National Police Agency. The selected data were analyzed according to the variables by using SPSS 10.0 statistics software program. Each hypothesis was verified around the level of significance ${\alpha}$=.05 by using the statistical techniques, such as Descriptive Statistics, Correlation, Regression, etc. The following was the result of the study, First, the total number of the big five crime affects the number of the companies at significant level. Second, the number of the security companies can be explained by the each total number of the big five crime in the order of theft, robbery, violence, rape and murder. Third, the total number of the big five crime affects the number of the security employees at significant level. Forth the number of the security employees can be explained by the each total number of the big five crime in the order of theft, robbery, violence, rape and murder.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.57-62
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• 2014

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.65-71
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• 2017

통계조사 또는 실태조사는 '어떤 조사자가?', '어떤 목적으로?', 그리고 '어떻게?' 작성되었는가에 따라 왜곡의 가능성이 있는 것이 사실이다. 심지어는 통계결과는 '거짓말' 더 나아가서 범죄 또는 비행 등에 관한 통계는 '새빨간 거짓말'로 불리기도 한다. 범죄나 비행에 관한 통계를 신뢰하지 못하는 이유는 여러 가지를 들 수 있겠지만 그 중 대표적인 원인중의 하나가 숨은 범죄(Hidden Crime) 또는 형사사법기관에 보고되지 않는 범죄(Unreported Crime)가 존재한다는 것이다. 이러한 숨은 범죄문제를 보완하기 위해 피해자조사 또는 자기보고식 조사 등의 방법이 사용되고 있으나, 이 또한 범죄의 유형에 따라 과소보고 또는 과대보고의 문제가 있다. 범죄와 비행 그리고 일탈행동에 대한 조사는 매우 민감한 사항들이기 때문에, 조사대상자들은 심리적 부담을 가지게 된다. 이처럼 조사대상자들의 경험을 밝히는 것이 부담스러운 민감한 내용에 대해 진실한 답변을 유도할 수 있는 방법으로 통계학 분야에서 확률화응답모형(randomized response model)이 개발되어 사용되어왔다. 이 기법은 피해자조사 또는 자기보고식 조사의 문제점을 해결할 수 있는 매우 유용한 방법임에도 불구하고, 우리나라에서 범죄학 분야의 조사에서 사용된 경우는 매우 적다. 따라서 이 연구에서는 범죄학 분야연구에 있어 확률화응답모형의 적용가능성을 타진하기 위하여, 확률화응답모형을 활용하여 대학생들을 대상으로 성매매에 대한 내용을 실제로 측정해 보고, 확률화응답모형의 유용성을 확인해 보았다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.14-28
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• 2010

본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.40-45
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• 2015

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 요인에 따른 범죄 예측 알고리즘을 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하였으며, 통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄예측 알고리즘 구현을 위해 베이지안 네트워크를 적용하였으며, 범죄발생 요인으로서 공간적, 인구적, 사회적 특성 및 요일, 시간, 날씨와 같은 기타 요인으로 베이지안 네트워크의 노드를 구성하였다. 제안한 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었으며, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고, 범죄예측 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.61-72
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• 2020

The fear of crime, discussed in the early 1960s in the United States, is a psychological response, such as anxiety or concern about crime, the potential victim of a crime. These anxiety factors lead to the burden of the individual in securing the psychological stability and indirect costs of the crime against the society. Fear of crime is not a good thing, and it is a part that needs to be adjusted so that it cannot be exaggerated and distorted by the policy together with the crime coping and resolution. This is because fear of crime has as much harm as damage caused by criminal act. Eric Pawson has argued that the popular impression of violent crime is not formed because of media reports, but by official statistics. Therefore, the police should watch and analyze news related to fear of crime to reduce the social cost of fear of crime and prepare a preemptive response policy before the people have 'fear of crime'. In this paper, we propose a deep - based news classification system that helps police cope with crimes related to crimes reported in the media efficiently and quickly and precisely. The goal is to establish a system that can quickly identify changes in security issues that are rapidly increasing by categorizing news related to crime among news articles. To construct the system, crime data was learned so that news could be classified according to the type of crime. Deep learning was applied by using Google tensor flow. In the future, it is necessary to continue research on the importance of keyword according to early detection of issues that are rapidly increasing by crime type and the power of the press, and it is also necessary to constantly supplement crime related corpus.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.66-73
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• 2017

Due to the recent rapid changes in society and wide spread of information devices, diverse digital information is utilized in a variety of economic and social analysis. Information related to the crime statistics by type of crime has been used as a major factor in crime. However, statistical analysis using only the structured data has the difficulty in the investigation by providing limited information to investigators and users. In this paper, structured data and unstructured data are analyzed by applying Korean Natural Language Processing (Ko-NLP) and the Latent Semantic Analysis (LSA) technique. It will provide a crime profile optimum system that can be applied to the crime profiling system or statistical analysis.

• 교육시설 논문지
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• 제20권1호
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• pp.15-25
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• 2013

This study aims to investigates the female collegian's the fear of crime in university campus. In order to deal with it, the questionnaire survey on the analysis of the female collegian's the fear of crime are conducted in 3 university campuses in Seoul. The results of the 228 questionnaires survey are analyzed in descriptive statistics through SPSS program. This study compares female collegian's the fear with male collegian's one. The result of this are the followings ; 1) The female have the bigger concerns than the male about the crime expected to happen to herself. 2) At night the female are limited in activity than male because of the fear of crime. 3) During day the female have the bigger fear of crime than the male in the space such as stairways and hallways, toilet, and elevator. 4) At night the female have the bigger fear of crime than the male in not only stairways and hallways, toilet, elevator but also pedestrian, green space, recreational space. 5) This study proved the correlation between the collegian's satisfaction about university campus safety and the collegian's satisfaction about university campus environments etc.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.161-171
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• 2018

범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.