In recent studies for explaining the causation of crime fear shows interest and effort in studies attempting microscopical individual level and macroscopical local level of sex, age, economic level, crime damage level and etc. However, in this study, it is considered that interest and analysis of individual on characteristics of these local level may has its difference depends on crime damage experience in the past, fragility precision of crime damage and interest on crime relating information and processed positive analysis on characteristics of individual and relation of crime fear on individual level before making an attempt of connecting microscopical level and macroscopical level. Therefore, the purpose of this study is on positive verification of how people feel about crime fear depends on individual's characteristic and also how much effect would they receive. As the result of this study, it is shown that first, population statistical characteristics that crime damage experience is statistically meaningful of its difference of each group are age, status of marriage, final education status and residential area and for the fragility precision of crime damage was sex and status of marriage and for the interest about the crime relating information has meaningful difference statistically of each group depends on sex, age, final education status, income of the house and location of residential area. Second, after processing correlation analysis on individual characteristic primary factor and crime fear, the result of 3 primary factor independent variable all shows statistically meaningful correlation with crime fear and especially fragility primary factor on crime damage showed the most high correlation with crime fear. Lastly, fragility of crime damage, interest on crime information and crime damage experience has effected as characteristics of individual and especially fragility of crime damage which the person thought to be the most fragility on crime damage out of these individual characteristic primary factor showed to have the most effecting primary factor.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.5
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pp.23-32
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2020
Recently, women's fear of crime continues to increase in space of everyday. By the way, the fear of crime has the spatial properties as crime. Therefore, The purpose of this study is to evaluate the spatial dependence of fear of crime and to suggest the physical environmental factors influencing fear of crime. For this, a spatial regression analysis using spatial weights was conducted based on the location data of the fear of crime measured through a survey. The results of this study are as follows; First, the fear of crime felt by women in their twenties who are vulnerable to crime has spatial dependence. Therefore, it is necessary to consider the spatial characteristics in analyzing the environmental factors affecting this. Second, in order to reduce the fear of crime, it is necessary to improve the environments of old housing and entertainment facilities. There is also a need for ongoing management. Third, careful consideration is needed in the installation of CCTV and street lights, which are factors influencing the fear of crime. It is necessary to establish a reasonable arrangement standard for CCTV and to analyze the street lighting in detail.
As the occurrence of a crime is dependent on different factors, their correlations are beyond the ordinary cognitive range. Owing to this limitation, systems face difficulty in correlating various factors, thereby requiring the assistance of artificial intelligence (AI) to overcome such limitations. Therefore, AI has become indispensable for crime prediction. Crimes can cause severe and irrevocable damage to a society. Recently, big data has been introduced for developing highly accurate models for crime prediction. Prediction of night crimes should be given significant consideration, because crimes primarily occur during nights, when the spatiotemporal characteristics become vulnerable to crimes. Many environmental factors that influence crime rate are applied for crime prediction, and their influence on crime rate may differ based on temporal characteristics and the nature of crime. This study aims to identify the environmental factors that influence sex and theft crimes occurring at night and proposes an artificial neural network (ANN) model to predict sex and theft crimes at night in random areas. The crime data of A district in Seoul for 12 years (2004-2015) was used, and environmental factors that influence sex and theft crimes were derived through multiple regression analysis. Two types of crime prediction models were developed: Type A using all environmental factors as input data; Type B with only the significant factors (obtained from regression analysis) as input data. The Type B model exhibited a greater accuracy than Type A, by 3.26 and 9.47 % higher for theft and sex crimes, respectively.
Kim, Yeon-Seong;OH, Jeong-Won;Seo, Won-Chan;Yoon, Hong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.917-930
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2021
Recently, as part of the crime prevention measures that focus on spatial characteristics on the determinants of crime-causing, interest in crime prevention (CPTED) through environmental design has been increasing. This study analyzed crime vulnerabilities in Ulju-gun for the purpose of establishing a master plan for crime prevention urban design (CPTED). The 12 indicators, including demographic, socioeconomic, and physical factors, were sampled from prior studies. As a next step, statistical analysis resulted in criminal vulnerability indexes. According to the analysis, districts with a high demographic crime vulnerability indexes were concentrated on apartment complexes, while districts with high socio-economic crime vulnerability indexes have low land prices and high proportion of female population. Also, the districts with high physical crime vulnerability indexes were found to be heavily distributed commercial ones with a large number of entertainment places. However, there was a limit to generalizing the indicators of previous studies to local governments with different regional characteristics. Therefore, further studies should be carried out by establishing additional indicators considering regional characteristics in the future.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.32-38
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2021
The purpose of this study is to examine the spatial characteristics of violent and burglary crimes in South Korea. Violent crimes and burglary crimes depend on a spatial setting with good conditions for their criminal purposes. This study defines population density, racial heterogeneity, types of houses, and density of commercial facilities as variables of place affecting crime in cities and counties. The study collects data from 229 cities in Korea to analyze the effect of spatial characteristics on crime. We conduct additional analyses to meet the statistical requisites of the spatial econometrics model using the open-source software R and GeoDa 1.12.1.129. From the analytical result, population density, racial heterogeneity, apartments, and commercial areas relate to crime occurrence. We suggest the implication of the theoretical and practical contributions to the relationship between place and crime.
The purpose of this study is to explore the relationship between housing types and crime and to suggest the appropriate strategies and interventions of housing policies for crime prevention. For spatial analysis of crime data, spatial autocorrelation is tested by Moran's I Test. A Ordinary Least Squares-based regression model is employed because crime data used in this study fails to show spatial autocorrelation. Results show that housing type variables except non-residential housing type are not associated with crime. Among land-use characteristics, the percentage of commercial areas is likely to better explain crime occurrence rather than housing types. It is surprising that residents' satisfaction to housing environment has a positive direction in its relationship with crime even though it cannot have a statistical significance. However, fear of crime shows a negative direction with crime although it fails to have a statistical significance. The findings of this study can contribute to understand the association between housing types and crime when setting housing policies for crime prevention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.5
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pp.91-98
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2016
We propose a method to train a model that can predict the probability of a crime being committed. CCTV data by matching criminal events are required to train the crime prediction model. However, collecting CCTV data appropriate for training is difficult. Thus, we collected actual criminal records and converted them to an appropriate format using variables by considering a crime prediction environment and the availability of real-time data collection from CCTV. In addition, we identified new specific crime types according to the characteristics of criminal events and trained and tested the prediction model by applying neural network partial least squares for each crime type. Results show a level of predictive accuracy sufficiently significant to demonstrate the applicability of CCTV to real-time crime prediction.
Kim, Won-Sik;Koh, Seung-Hee;Koo, Yong-Jin;Kim, Hong-Chang;Suh, Dong-Hyuck;Chung, Sun-Ju
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.10
no.2
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pp.201-211
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1999
Objectives:This study investigated the characteristics of detained delinquent adolescents and variables related to the repeated crime during 6 months after release. Methods:The socio-demographic and crime-related characteristics of 73 detained adolescents were evaluated by semi-structured interviews and police records, and the psychological characteristics of them measured by the MMPI. We also compared the characteristics between subjects with and without repeated crime during 6 months after release. Results:1) Most of detained adolescents had families with low socioeconomic status(77%) and broken families(48%). Sixty-six percent of them were dropped out of school. The most frequent crime pattern was theft(49%), and with accomplice(77%). Seventy-five percent of total subjects had the records of previous conviction. Of the previous convictions, seventy-eight percent was same with the present crimes. 2) Subjects with repeated crime during 6 months after release were younger and had higher T-score on Pa scale of MMPI than the subjects without repeated crime. More adolescents with repeated crime had broken families than those without repeated crime. They also showed the crime-related characteristics of higher percent of theft among crime patterns, higher incidence of previous conviction, younger age of the first crime, and shorter crime-free duration from the last to present crime. Conclusion:These results of present study suggest that the development and the persistence of adolescent delinquency would be resulted from interaction of factors of individual, family, school, and community. By the comparison between subjects with and without repeated crime, it was found that familial dysfunction, younger age at first crime, presence of previous conviction might be the risk factors for repeated delinquency. To prevent repeated crime of delinquent adolescents more effectively, early therapeutic intervention and the development of programs to help adaptation in school and community would be essential.
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.
While many criminal studies have focused on the motivation of offenders and avoidance of victimization in the micro perspective, there have been a number of theoretical developments emphasizing space as a direct factor that influences the incidence of crime. The main purpose of this study is to analyze the effects of regional characteristics and violent crime incidence in Korea. Applying diverse spatial econometrics models that have less been utilized in the crime literature, this study finds an important association between spatial accessibility and crime incidence. The results suggest that the type of predominant business and the level of road accessibility affect the vulnerability of areas with respect to the incidence of violent crime. This study concludes with some important implications for urban planners and policymakers with respect to crime control and prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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