In recent years, there have been crimes with a significant social impact in Korea. Most crime statistics used in Korea were based on simple incident counts, making them inadequate for managing citizens' perceived safety. This is because citizens' perceived safety is sensitive to serious and violent crimes. This study aims to develop a predictive model for the Korean Crime Severity Index (KCSI), using as the dependent variable a weighted measure of crime severity calculated by multiplying the number of incidents for each crime type by severity weights and standardizing by population size. The study utilizes data collected from the Korean Statistical Information Service (KOSIS) from 2014 to 2022. To identify the most appropriate model for predicting the KCSI, linear regression, ridge regression, LASSO regression, and Elastic Net regression were applied. As a result of the analysis, among the several predictive models, the adjusted R 2 value of linear regression was the highest at 0.8255, and the RMSE and MAE values o f the Elastic Net model were the lowest at 0.0007956 and 0.0006230, respectively.
목차
Abstract 1. 서론 2. 데이터 소개 3. 분석 방법 3.1. 선형 회귀 3.2. 능선 회귀 3.3. LASSO 회귀 3.4. Elastic-Net 회귀 3.5. 모형 평가의 성능 지표 4. 분석 및 결과 4.1. 기술통계 4.2. 예측 모형 선택 5. 결론 참고문헌
키워드
Crime severity indexLinear regressionLASSORidgeElastic Net
조선대학교 기초과학연구원 [The Natural Science Research Institute of Chosun]
설립연도
2008
분야
자연과학>자연과학일반
소개
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2. 기초과학에 관한 학술행사(학술대회, 학술세미나, 심포지엄, 초청강연회 등) 개최
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5. 『자연과학연구총서』, 『자연과학번역총서』 등 단행본 발간
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간행물명
통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]