전이학습을 이용한 로드 뷰 데이터 기반 안전인프라 (CCTV, 가로등)와 범죄 발생률의 상관관계 연구

A Study on the Correlation Between Safety Infrastructure (CCTV, Streetlights) Based on Road View Data and Crime Rates Using Transfer Learning

  • 류경민 (한국폴리텍대학 인공지능소프트웨어과) ;
  • 김지원 (한국폴리텍대학 인공지능소프트웨어과) ;
  • 최일준 (엔에스웍스(주) ) ;
  • 이정일 (한국폴리텍대학 인공지능소프트웨어과 )
  • Kyung-Min Ryu (Dept. of Artificial Intelligence Software, Korea Polytechnics) ;
  • Ji-Won Kim (Dept. of Artificial Intelligence Software, Korea Polytechnics) ;
  • Il-Jun Choi (NSworks Co., Ltd) ;
  • Jeong-Il Lee (Dept. of Artificial Intelligence Software, Korea Polytechnics)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

본 연구는 CCTV, 가로등과 같은 안전 인프라를 전이 학습된 객체 인식 모델로 식별하고, 이를 자치구별 범죄 발생 건 수와 비교하여 상관관계를 분석한다. 이를 통해 안전 인프라 배치가 범죄 예방에 중요한 역할을 한다는 점을 입증하는 것이 목표이며, 인구 수 대비 CCTV 설치 수가 많을수록 범죄 발생률이 낮다는 결과가 도출되었다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

참고문헌

  1. 김혜림, 허선영, 문태헌, "CCTV 설치로 인한 도시공간 범죄예방효과 분석", Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, pp.188-199, Apr.26 2023
  2. 이동구, 선영규, 김수현, 심이삭, 이계산, 송명남, 김진영, "YOLO 네트워크를 활용한 전이학습 기반 객체 탐지 알고리즘", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC) Vol. 20, No. 1, pp.219-223, Feb. 29, 2020
  3. 박광현, "환경설계를 통한 범죄예방 및 개선방안", Journal of Digital Contents Society Vol. 18, No. 4, pp. 733-738, July. 2017