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초록

영어

In this paper, we proposed and implemented a crime prediction algorithm based upon crime influential factors. To collect the crime-related big data, we used a data which had been collected and was published in the supreme prosecutors’office. The algorithm analyzed various crime patterns in Seoul from 2011 to 2013 using the spatial statistics analysis. Also, for the crime prediction algorithm, we adopted a Bayesian network. The Bayesian network consist of various spatial, populational and social characteristics. In addition, for the more precise prediction, we also considered date, time, and weather factors. As the result of the proposed algorithm, we could figure out the different crime patterns in Seoul, and confirmed the prediction accuracy of the proposed algorithm.

한국어

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 요인에 따른 범죄 예측 알고리즘을 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집 하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하였으며, 통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄예측 알고 리즘 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 다르다 는 것을 파악할 수 있었으며, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고, 범죄예측 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.

목차

요약
 ABSTRACT
 I. 서론
 II. 범죄 관련 빅 데이터의 정의
 III. 베이지안 네트워크
 IV. 베이지안 네트워크 적용 알고리즘
 V. 알고리즘 구현 결과
 VI. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 박지호 [ Ji Ho Park | 광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 차경현 [ Gyeong Hyeon Cha | 광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 김경호 [ Kyung Ho Kim | 광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실 ]
• 이동창 [ Dong Chang Lee | (주)위니텍 ]
• 손기준 [ Ki Jun Son | (주)더아이엠씨 ]
• 김진영 [ Jin Young Kim | 광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국위성정보통신학회논문지 [Journal of Satellite, Information and Communications]

• 간기

  계간

• pISSN

  2384-3853

• 수록기간

  2006~2017

• 십진분류

  KDC 567 DDC 629