Journal of Satellite, Information and Communications (한국위성정보통신학회논문지)

Korea Society of Satellite Technology (한국위성정보통신학회)
권호 표지

Analysis of Relation Between Criminal Types and Spatial Characteristics in Urban Areas

도심지역의 범죄 종류와 공간적 특성 관계분석

  • 차경현 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 김경호 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 손기준 ((주)더아이엠씨) ;
  • 김상지 ((주)위니텍) ;
  • 이동창 ((주)위니텍) ;
  • 김진영 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실)
  • Received : 2015.01.06
  • Accepted : 2015.02.23
  • Published : 2015.03.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we analyzed current states and spatial characteristics of crime occurring in A city of Colombia using big data of crime. The analysis draws on the crime statistics of Colombia National Police Agency from 2013 January to September. We also investigated spatial autocorrelation of crime using global and local Moran's Index. Spatial autocorrelation analysis shows significant spatial autocorrelation in the high frequency of crime. Global Moran's I analysis indicates that there are statistically significant value of crime area. Using local Moran's Index analysis, we also implement Local Indicators of Spatial Association(LISA) map and hot spot analysis helps us identify crime distribution.

본 논문에서는 콜롬비아 경찰청을 통해 수집 된 데이터를 통해 콜롬비아 A 지역에서 발생하는 범죄 현황과 지리적 구조에 따른 공간적 범죄분포 특성을 분석하였다. 범죄 분석을 위해 2013년 1월부터 12월까지 수집 된 범죄 데이터를 이용하여 글로벌 모란지수와 국지적 모란지수를 이용하여 공간적 상관관계 분석을 실시하였다. 공간적 상관관계 분석 결과는 높은 범죄 빈도수를 가지는 범죄 유형들은 모두 상관관계를 가지고 있었다. 또 글로벌 모란지수를 이용하여 범죄 지역의 공간적 상관관계를 하나의 값으로 표현하고, 국지적 모란지수를 통해 핫스팟을 분석하여 Local Indicators of Spatial Association(LISA) 지도를 구현하였다. LISA 지도를 통해 범죄 유형별 공간적 분포를 파악할 수 있었다.

Keywords

References

  1. L. Fajian, J. Zhang, and H. Zhang, D. Chen "Spatial structure of excellent tourism resources in Suzhou, China: A GIS-based approach," in Proceedings of 2011 19th International Conference on Geoinformatics, pp. 1-4, Shanghai, China, June 2011.
  2. W. Ma, J. Chen, and P. Chen, "Illegal activities hotspot analysis based on GIS methods," in proceedings of 2011 2nd IEEE International Conference on Emergency Management and Management Sciences (ICEMMS), pp. 270-273, Beijing, China, Aug. 2011.
  3. A.C. Alegria, H. Sahli, and E. Zimanyi "Application of density analysis for landmine risk mapping," in Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Spatial Data Mining and Geographical Knowledge Services (ICSDM), pp. 223-228, Fuzhou, China, June. 2011.
  4. H. Nonaka, S. Kawano, T. Hiraoka and T. Ota "Evaluating industrial cluster by using spatial auto correlation of patent applications," in Proceedings of 2014 International Conference on Advanced Informatics: Concept, Theory and Application (ICAICTA), pp. 333-344, Bandung, Indonesia, Aug. 2014.
  5. P. Yingxia, M. Jinsong, J. Peihong and Y. Mengmeng "The use of spatial autocorrelation to analyze changes in spatial distribution patterns of population density in Jiangsu province, China," in Proceedings of 2011 19th International Conference on Geoinformatics, pp. 1-6, Shanghai, China, June. 2011.
  6. Z. Zhen "Notice of Retraction Analysis on the spatial distribution of logistics industry in northeast China," in Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Advanced Management Science (ICAMS), pp. 270-272, Chengdu, China, July. 2010.