• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권4호
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• pp.441-457
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• 2024

Semicontinuous data are characterized by a mixture of a point probability mass at zero and a continuous distribution of positive values. This type of data is often modeled using a two-part model where the first part models the probability of dichotomous outcomes -zero or positive- and the second part models the distribution of positive values. Despite the two-part model's popularity, variable selection in this model has not been fully addressed, especially, in high dimensional data. The objective of this study is to investigate variable selection and prediction performance of penalized regression methods in two-part models. The performance of the selected techniques in the two-part model is evaluated via simulation studies. Our findings show that LASSO and ENET tend to select more predictors in the model than SCAD and MCP. Consequently, MCP and SCAD outperform LASSO and ENET for β-specificity, and LASSO and ENET perform better than MCP and SCAD with respect to the mean squared error. We find similar results when applying the penalized regression methods to the prediction of crime incidents using community-based data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1113-1122
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• 2020

최근 묻지마식의 강력범죄가 계속 일어나면서 여성 및 노약자들의 피해가 심각해지고 있다. 기존 시스템으로는 CCTV는 많이 설치되어 있으나 범죄가 일어난 후 사후 조치에 그쳐 범죄를 예방하기에는 어려움이 많이 발생하고 있는 바 아파트나 빌딩등 음영지역과 폐쇄 공간등에서의 사건 사고를 본 장치를 통하여 범죄를 방지하고자 본 기술을 연구하여 제품과 소프트웨어를 개발한다. 범죄로 예상되는 행위,행동의 움직임의 특정 대상을 영상분석 빅데이터 기술과 융합 센서 기술을 이용하여 운영되고 있는 CCTV 장치 혹은 경보의 이벤트를 받고자 하는 특정장소에 통신기술을 이용하여 경보 신호를 보내주는 장치 개발한다. 본 개발 장치는 범죄 발생을 사전에 예측하여 실시간으로 범죄발생을 경보 신호로 처리하여 전송해주는 장치로 사용되는 소비자들에게 본 장치를 연구 개발하여 저가의 장치를 공급하며 단독형 장치와 서버를 구성하여 연결되는 장치를 제공하게 된다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권1호
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• pp.111-122
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• 2019

As society develops, the demand for safety and security services increases. Developed nations such as the United States use advanced technology to lower crime rate and promote intelligent security services. First, this article examines intelligent systems that are used for monitoring and detecting crimes and dangerous situations. Recently, we have been studying technologies that enable preemptive responses through prediction of crime and hazardous situations. In this paper, we examine the cases of security services based on a crime/risk prediction model and explain the structure and major technologies of an intelligent security system. In addition, we propose a direction for technological development for achieving future security services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.107-116
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• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.374-387
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• 2014

성폭력 범죄는 재범의 개연성이 높은 범죄이므로, 이에 대한 대책으로 도입된 것이 전자감독제도이다. 본 제도는 전자장치를 통해 피부착자의 위치를 24시간 파악할 수 있기 때문에 피부착자에게 심리적 정신적 압박감을 주어, 어느 정도는 범죄의 의도를 억제하는데 효과가 있다. 하지만 강력한 의지를 가진 범죄자들의 재범을 막는데 한계가 있다. 현재 연구 중인 차세대 지능형 전자발찌는 전자감독 대상자의 위치정보와 부착센서를 통한 행동 및 신체적 상태 변화 정보를 실시간으로 수집하고 분석한다. 이를 기반으로 범죄 발생의 징후를 사전에 예측하여 범죄의도를 사전에 차단하거나, 실행중인 범죄가 확대되기 전에 중지시키는 데 그 목적이 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.499-510
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• 2022

This study examines the reporting factors of crime against business in Korea and proposes a corresponding predictive model using machine learning. While many previous studies focused on the individual factors of theft victims, there is a lack of evidence on the reporting factors of crime against a business that serves the public good as opposed to those that protect private property. Therefore, we proposed a crime prevention model for the willingness factor of theft reporting in businesses. This study used data collected through the 2015 Commercial Crime Damage Survey conducted by the Korea Institute for Criminal Policy. It analyzed data from 834 businesses that had experienced theft during a 2016 crime investigation. The data showed a problem with unbalanced classes. To solve this problem, we jointly applied the Synthetic Minority Over Sampling Technique and the Tomek link techniques to the training data. Two prediction models were implemented. One was a statistical model using logistic regression and elastic net. The other involved a support vector machine model, tree-based machine learning models (e.g., random forest, extreme gradient boosting), and a stacking model. As a result, the features of theft price, invasion, and remedy, which are known to have significant effects on reporting theft offences, can be predicted as determinants of such offences in companies. Finally, we verified and compared the proposed predictive models using several popular metrics. Based on our evaluation of the importance of the features used in each model, we suggest a more accurate criterion for predicting var.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.119-130
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• 2022

Crime is a common social problem that affects the quality of life. As the number of crimes increases, it is necessary to build a model to predict the number of crimes that may occur in a given period, identify the characteristics of a person who may commit a particular crime, and identify places where a particular crime may occur. Data privacy is the main challenge that organizations face when building this type of predictive models. Federated learning (FL) is a promising approach that overcomes data security and privacy challenges, as it enables organizations to build a machine learning model based on distributed datasets without sharing raw data or violating data privacy. In this paper, a federated long short- term memory (LSTM) model is proposed and compared with a traditional LSTM model. Proposed model is developed using TensorFlow Federated (TFF) and the Keras API to predict the number of crimes. The proposed model is applied on the Boston crime dataset. The proposed model's parameters are fine tuned to obtain minimum loss and maximum accuracy. The proposed federated LSTM model is compared with the traditional LSTM model and found that the federated LSTM model achieved lower loss, better accuracy, and higher training time than the traditional LSTM model.

• 융합보안논문지
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• 제16권6_2호
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• pp.23-32
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• 2016

급격한 정보통신기술의 발달은 경찰에게 새로운 도전이자 기회가 되고 있다. 이 연구는 국내외 치안분야의 ICT기술 활용사례를 검토하고, 그 시사점을 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 정보통신기술 활용에 관한 경찰활동의 근거이론으로 정보주도 경찰활동(intelligence-led policing), 예측적 경찰활동(predictive policing), 증거기반 경찰활동(evidence-based policing)의 개념에 대해 소개하였다. 또, 빅데이터 기반 범죄분석과 예측기술 활용방안과 경찰의 정보통신체계 및 지휘통제기술의 고도화방안에 대해 논의하였다. 이 연구를 통해 확인한 시사점으로 (1) 기본데이터의 확보, (2) 활용가능한 통합D/B의 구축, (3) 정책결정자의 활용성 증대, (4) 유관기관 사이의 교류협력, (5) 전문가집단의 양성, (6) 통합 D/B구축의 법적 근거와 실무적 가이드라인 마련을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.65-76
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• 2017

본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.