Earticle

현재 위치 Home

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

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국보안관리학회(구 한국경호경비학회) 바로가기
  • 간행물
    시큐리티 연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제30호 (2012.03)바로가기
  • 페이지
    pp.139-169
  • 저자
    주일엽
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A170607

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

7,200원

원문정보

초록

영어
The purpose of this study is to contribute to establishing the scientific policing policies through deriving the time series models that can forecast the occurrence of major crimes such as murder, robbery, burglary, rape, violence and identifying the occurrence of major crimes using the models. In order to achieve this purpose, there were performed the statistical methods such as Generation of Time Series Model(C) for identifying the forecasting models of time series, Generation of Time Series Model(C) and Sequential Chart of Time Series(N) for identifying the accuracy of the forecasting models of time series on the monthly incidence of major crimes from 2002 to 2010 using IBM PASW(SPSS) 19.0. The following is the result of the study. First, murder, robbery, rape, theft and violence crime's forecasting models of time series are Simple Season, Winters Multiplicative, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0 )(0,1,1) and Simple Season. Second, it is possible to forecast the short-term's occurrence of major crimes such as murder, robbery, burglary, rape, violence using the forecasting models of time series. Based on the result of this study, we have to suggest various forecasting models of time series continuously, and have to concern the long-term forecasting models of time series which is based on the quarterly, yearly incidence of major crimes.
한국어
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 치안 정책 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 단순계 절, 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.

목차

<요약>
 I. 서론
  1. 연구의 필요성
  2. 연구방법
 Ⅱ. 이론적 배경
  1. 시계열 예측모형
  2. 선행연구
  3. 범죄추세
 Ⅲ. 연구 결과
  1. 살인 범죄
  2. 강도 범죄
  3. 강간 범죄
  4. 절도 범죄
  5. 폭력 범죄
 Ⅳ. 결론 및 제언
  1. 결론
  2. 제언
 참고문헌
 【Abstract】

키워드

시계열 모형 범죄예측 지수평활법 ARIMA Time series Models Crime forecasting Exponential smoothing method(ESM)

저자

  • 주일엽 [ Joo, Il-Yeob | 중부대학교 경찰경호학과 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국보안관리학회(구 한국경호경비학회) [Korean Security Management Association]
  • 설립연도
    1996
  • 분야
    사회과학>행정학
  • 소개
    경호경비학 및 이에 관련된 학술의 조사·연구·발표 및 발전과 보급을 기하고 회원 상호간의 친목을 도모함

간행물

  • 간행물명
    시큐리티 연구 [KOREAN SECURITY JOURNAL]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2671-4299
  • 수록기간
    1997~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 350 DDC 351

이 권호 내 다른 논문 / 시큐리티 연구 제30호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장