• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.17-18
• /
• 2015

To improve urban safety there is an increasing social need for environmental design against crime, which is defined as the creation of inconvenient environments or situations for criminal offenders. By using a cluster analysis, we aimed to clarify crime occurrence patterns from the perspective of land-use. Osaka Prefecture was chosen as the study area because it has the highest crime rate in Japan. The results revealed that there are six patterns of crime occurrence, and that cities of medium-level of mixed land-use have the lowest crime rates.

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

• ETRI Journal
• /
• 제43권6호
• /
• pp.1058-1080
• /
• 2021

Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.

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

• ETRI Journal
• /
• 제43권2호
• /
• pp.272-287
• /
• 2021

This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.

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

• Spatial Information Research
• /
• 제8권2호
• /
• pp.213-232
• /
• 2000

범죄발생 자료는 본질적으로 지리적인 속성을 내포하고 있기 때문에 범죄분석에 있어서 공간적 패턴을 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 GIS의 지도화 기능과 공간통계 기법을 접목하여 범죄발생의 공간적 양상을 규명할 수 있는 ¨범죄분석 지리정보시스템¨의 원형(prototype)을 제작하였다. 이 시스템은 DBMS와 GIS를 연동하는 구조로서 점 자료(point data)의 공간분포 탐색, 범죄다발지역(hot-spot)의 지도화, 범죄발생의 군집성 분석 그리고 면(area)단위 집계자료 분석 등의 기능들로 구성된다. 시스템의 설계와 구현 과정은 객체지향 방법론에 의거하였으며, 본 시스템 이외에도 현재 개발 중에 있는 웹 기반 3-Tier 구조의 시스템은 범죄분석과 인터넷 지리정보시스템에 있어서 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다.

• 대한지리학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.329-341
• /
• 2001

본 연구는 도시내, 특히 도심에서 범죄 분포가 갖는 의미를 지리학적으로 밝히려고 하였다. 청주시 도심지 역의 범죄 발생의 특징은 폭력 범죄와 절도 범죄가 많고 상대적으로 강력 범죄의 발생률은 낮다. 도심지역 내의 범죄 발생 장소는 연령별. 범죄 유형별로 분리되어 나타난다. 연령별로는 중앙시장과 풍물시장 주변이 30대 이상. 성안 길 주변이 10, 20 대의 피의자가 많다. 범죄 유형별로는 풍물시장과 중앙공원 주변에서 폭력 범죄가 많이 나타나고. 중앙시장과 성안길 입구는 폭력과 절도 범죄가 혼합되어 나타난다. 도심지역의 폭력 범죄는 유흥업소 주변에서 음주 후 발생하는 경우가 많고, 절도 범죄는 도심지역의 많은 유동인구라 물품 판매를 하는 기능테라 관련이 높다. 도심지역의 도로 버퍼링 분서 결과, 2차선 이상의 도로 영향권에서 발생한 범죄는 40%가 설명이 된다. 나머지 60%는 골목길과 소로길에서 발생하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.55-57
• /
• 2016

본 논문에서는 CCTV 기반의 행동인식과 ConvexHull을 이용한 손의 패턴 인지를 통한 이상행동을 판단하는 알고리즘을 제시하고 있다. CCTV를 이용한 기존 범죄 예방에는 주로 얼굴 인식이 쓰인다. 이는 화면에 보이는 얼굴과 기존 범죄자와 수배자의 얼굴 정보를 대조하여 대상의 위험도를 판단하는 방식으로, 앞으로의 범죄행동 예측에는 어려움이 따른다. 따라서 보다 다양한 상황을 예측하기 위해 대상의 팔과 다리, 몸의 기울기 등의 움직임과 손의 패턴을 파악하여 이상행동을 판단한다. 몸의 움직임이 일반적인 행동을 벗어났다고 판단될 때 대상의 행동패턴을 파악하여 폭력과 납치 등의 행동패턴과 비교하여 범죄를 예측할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제15권1호통권39호
• /
• pp.3-7
• /
• 2007

현대사회는 지능적으로 고도화 되는 범죄에 대응하기 위하여 범죄 현상을 분석하려는 노력이 다각적으로 행해지고 있다. 컴퓨팅 기술과 GIS 기술을 이용한 범죄의 공간적 특성을 분석하려는 연구는 범죄 분야에서 최근 관심을 가지는 부분이다. 본 연구에서는 다양한 공간적인 특성이 나타나는 지역을 선정하여 범죄분포의 특성을 밝혀보고자 한다. 범죄는 발생 빈도가 높은 폭력, 절도, 강도, 성폭행의 범죄에 대해서 재구성하였으며 변수 도출을 위한 이론적 배경은 생활양식-일상이론과 환경범죄학을 기초로 하였다. 분석 기법으로는 Hot spot 기법을 이용하여 범죄의 분포 형태를 분석하였으며 버퍼 분석을 하여 범죄 요인과 범죄 사이의 상관관계를 도출하였다. 분석된 자료를 통하여 최종적인 범죄 지도를 작성하였으며 이를 통하여 범죄율이 높은 지역을 공간적으로 선정할 수 있으므로 범죄의 예방에 효율적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.