• 제목/요약/키워드: Crime Prediction

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A Study on the Development Plan of Smart City in Korea

  • KIM, Sun-Ju
    • 융합경영연구
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    • 제10권6호
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    • pp.17-26
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    • 2022
  • Purpose: This study analyzes advanced cases of overseas smart cities and examines policy implications related to the creation of smart cities in Korea. Research design, data, and methodology: Analysis standards were established through the analysis of best practices. Analysis criteria include Technology, Privacy, Security, and Governance. Results: In terms of technology, U-City construction experience and communication infrastructure are strengths. Korea's ICT technology is inferior to major countries. On the other hand, mobile communication, IoT, Internet, and public data are at the highest level. The privacy section created six principles: legality, purpose limitation, transparency, safety, control, and accountability. Security issues enable urban crime, disaster and catastrophe prediction and security through the establishment of an integrated platform. Governance issues are handled by the Smart Special Committee, which serves as policy advisory to the central government for legal system, standardization, and external cooperation in the district. Conclusions: Private technology improvement and participation are necessary for privacy and urban security. Citizens should participate in smart city governance.

RGB 비디오 데이터를 이용한 Slowfast 모델 기반 이상 행동 인식 최적화 (Optimization of Action Recognition based on Slowfast Deep Learning Model using RGB Video Data)

  • 정재혁;김민석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.1049-1058
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    • 2022
  • HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.

설명 가능 인공지능 기술을 적용한 인천광역시 범죄 예측 및 요인 분석 (Crime Prediction and Factor Analysis of Incheon Metropolitan City Using Explainable Artificial Intelligence)

  • 김다현;김유경;김현희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.513-515
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    • 2022
  • 본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.

컨볼루션 신경망을 이용한 도시 환경에서의 안전도 점수 예측 모델 연구 (A Safety Score Prediction Model in Urban Environment Using Convolutional Neural Network)

  • 강현우;강행봉
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권8호
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    • pp.393-400
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    • 2016
  • 최근, 컴퓨터 비전과 기계 학습 기술의 도움을 받아 효율적이고 자동적인 도시 환경에 대한 분석 방법의 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 많은 분석들 중에서도 도시의 안전도 분석은 지역 사회의 많은 관심을 받고 있다. 더욱 정확한 안전도 점수 예측과 인간의 시각적 인지를 반영하기 위해서, 인간의 시각적 인지에서 가장 중요한 전역 정보와 지역 정보의 고려가 필요하다. 이를 위해 우리는 전역 칼럼과 지역 칼럼으로 구성된 Double-column Convolutional Neural Network를 사용한다. 전역 칼럼과 지역 칼럼 각각은 입력은 크기가 변환된 원 영상과 원 영상에서 무작위로 크로핑을 사용한다. 또한, 학습 과정에서 특정 칼럼에 오버피팅되는 문제를 해결하기 위한 새로운 학습방법을 제안한다. 우리의 DCNN 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR 모델과 3개의 CNN 모델의 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 측정하였다. 성능 비교 실험 결과 우리의 모델이 0.7432의 평균 제곱근 오차와 0.853/0.840 피어슨/스피어맨 상관 계수로 가장 좋은 성능을 보여주었다.

시계열 모형을 이용한 범죄예측 사례연구 (A Case Study on Crime Prediction using Time Series Models)

  • 주일엽
    • 시큐리티연구
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    • 제30호
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    • pp.139-169
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    • 2012
  • 본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

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로지스틱회귀분석 모델을 활용한 화학사고 사상사고 예측모형 개발 연구 (A Study on Accident Prediction Models for Chemical Accidents Using the Logistic Regression Analysis Model)

  • 이태형;박춘화;박효현;곽대훈
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제33권6호
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    • pp.72-79
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    • 2019
  • 본 연구를 통해 화학사고 사상사고 예측모형을 개발하였다. 모형은 로지스틱회귀분석 모델을 활용하여 사상사고에 영향을 주는 변수를 도출하여 적용하였고, 통계적 검증방법과 오즈비를 활용하여 모형의 신뢰성 및 정확성을 검증하였다. 모형에 활용한 사고 자료는 과거 발생했던 화학사고 통계를 분석하여 활용하였으며, 사고의 유형, 원인, 발생 장소, 사상자 현황 및 사상자를 발생시킨 화학사고 등의 자료 분석을 통해 통계적으로 유의하게 나타난 독립변수(p < 0.05)를 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 사업장에서 화학사고로 인해 발생하는 사상사고의 예방 및 안전시스템 구축을 위한 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 모형에 의한 분석결과 사상사고 발생에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 폭발에 의한 화학사고인 것으로 조사되었다. 따라서 사업장에서 발생하는 폭발 유형의 화학사고를 예방하기 위한 대책마련이 시급하다고 판단된다.

멀티모달 데이터 기반 위험 발생 유사성 비교 방법 (A Method of Comparing Risk Similarities Based on Multimodal Data)

  • 권은정;신원재;이용태;이규철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.510-512
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    • 2019
  • 최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.

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ARIMA 모형을 이용한 보이스피싱 발생 추이 예측 (Forecasting the Occurrence of Voice Phishing using the ARIMA Model)

  • 추정호;주용휘;엄정호
    • 융합보안논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.79-86
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    • 2022
  • 보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.

잠재적 범죄위험요인으로서의 정신병질(psychopathy) (Psychopathy as a Risk Factor of Crime)

  • 이수정;허재홍
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제10권2호
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    • pp.39-77
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    • 2004
  • 본 문헌연구는 국내에서 자세하게 소개된 적이 없는 정신병질의 개념에 대해 살펴보고 범죄의 잠재요인으로서 정신병질이 어떤 활용도를 지닐 수 있을지를 광범위하게 추정하여 보고자 하였다. 이를 위해 우선 시대적으로 정신병질의 개념이 어떻게 진화되었는지, 성격의 결정요인들과는 어떤 관련성을 지니는지, 나아가 정신병질자의 행동특성들은 무엇인지 등을 체계적으로 정리하고 자 시도하였다. 마지막으로 정신병질의 평가방안과 재범예측력에 대해 살펴봄으로써 우리나라 형사정책 제도 내에서의 활용도를 탐색하였다.

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Weight of Evidence를 활용한 성폭력 범죄 위험의 확률적 예측 (Probabilistic Prediction of the Risk of Sexual Crimes Using Weight of Evidence)

  • 김보은;김영훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.72-85
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    • 2019
  • 본 연구는 일상생활 가운데 누구나 겪을 수 있는 성폭력 범죄 위험의 예측을 목적으로 한다. 2011-2015년 5년 간 청주시 일부 지역에서 발생한 성폭력 범죄를 대상으로 베이지안 통계 기반의 Weight of Evidence를 적용·분석하였다. Weight of Evidence를 활용하여 분석한 결과 첫째, 투입된 관련요인(Evidence) 총 26개 중 주거용도면적, 건축물 사용승인일, 개별주택가격, 용적률, 지하층 수, 대지면적, 보안등, 오락시설 8개만이 신뢰도를 만족하여 각각의 가중치(Weight)가 산출되었다. 둘째, 가중치가 산출된 8개의 관련요인을 결합하여 최종적으로 예측 지도를 도출하였다. 성폭력 범죄가 발생할 위험이 75.5%인 지역은 대상지역 전체면적의 20.7%(2.0㎢)를 차지하였으며 16.5% 지역은 3.3%(0.3㎢), 34.5% 지역은 19.0%(1.8㎢)로 나타났다. 본 연구는 성폭력 범죄 위험의 발생 확률과 이를 감소시킬 수 있는 환경적 요인 또는 조건을 도출하였다. 이와 같은 결과는 경찰의 범죄예방 활동 등 성폭력 범죄 피해 최소화를 위한 선제적 대응방안 마련의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.