• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.63-70
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• 2022

This study is to investigate that population change as a result of the decline in population has a correlation with a decrease in crime, with the change in the demographic composition by comparing with two models: model with growth in population and one with the decline in population. We collected demographic data for all cities in Korea from the 2010 Census to 2020 offered by the Korean Statistical Information Service, with crime data comprising serious reported crime events from the Korean Nation Police Agency through requesting data related to the total number of crimes at the same as the period of demographic data. This study can identify the impacts of demographic changes as a result of population change on crime change through a comparative analysis between areas with population growth and ones with population decline. We can confirm that there are differences in determinants of crime between areas with population increase and one with population decrease from the analysis of the impact of demographic change as a result of population change on crime change.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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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.

• Architectural research
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• 제14권2호
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• pp.45-56
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• 2012

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.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.75-80
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• 2020

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.

• 한국주거학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.85-92
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• 2014

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1097-1104
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• 2015

급격한 사회 경제적인 성장은 긍정적인 결과를 가져왔지만 동시에 꾸준히 증가하는 범죄로 인하여 안전한 귀가에 대한 관심이 증가하였다. 범죄 동향 및 범죄 유형을 분석하고 이를 토대로 시민들의 안전을 보장하기 위한 연구가 진행되고 있다. 범죄 예방을 위한 대안이 큰 효과를 발휘하기 위해서 범죄위험도 산출에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문은 샌프란시스코 주정부에서 제공하는 범죄 데이터와 FBI (Federal Bureau of Investigation)의 피해자 데이터를 사용하여 범죄 위험도 계산식을 제안하고자 한다. 남자, 여자, 노인, 미성년자 등의 사용자 유형별로 범죄 유형을 분석하여 사용자에 따라 다른 가중치를 부여하고, 범죄 위험도를 계산하였다. 최종적으로 계산된 범죄 위험도에 따라 사용자 유형별로 다른 경로를 제안하게 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.125-133
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• 2016

최근 들어 '뭇지마 범죄' 등 각종 범죄가 지속적으로 증가하고 있다. 정부의 범죄 예방 노력과 이에 관한 연구 등에도 불구하고 범죄가 증가하고 있어 다른 접근법이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 빅데이터를 분석하여 대안을 제안하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 막대그래프와 버블차드 및 버블차드를 활용한 시각화와 연관분석 등을 수행하였다. 여러 변수와 범죄와의 관계 분석을 위해 성남시, 사이버경찰청 등의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, CCTV의 수는 범죄율을 감소시키는데 효과적이나 보안등의 수는 연관성이 크지 않은 것으로 나타났다. 또 시간대별로, 요일별로 다른 유형의 범죄가 집중되는 것을 알 수 있었으며, 외국인의 증가도 범죄의 증가와 관련이 있는 것으로 파악되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 범죄율 감소를 위한 방안을 제시하였다.