실시간 범죄 예측을 위한 랜덤포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 모니터링 인터페이스 디자인 요소 제안

박준영; 채명수; 정성관

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박준영 (한국과학기술원) 채명수 (한국과학기술원) 정성관 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제9호

발행연도: 2016.9

수록면: 455 - 460 (6page)

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최근 강도, 성폭력과 같은 중범죄들의 수위가 높아짐에 따라 범죄 예측 및 예방에 대한 중요성이 강조되고 있다. 정확한 범죄예측을 위해서는 과거 범죄기록 데이터를 기반으로 정확도 높은 범죄분류 모델을 만드는 작업이 필요하며, 신속한 범죄 대응을 위한 시스템 인터페이스가 요구된다. 그러나 기존의 범죄 요소 분석 연구는 데이터 전처리에 대한 난해함으로 인해 정확도 측면에서 한계를 보이며, 범죄 모니터링 시스템은 방대한 양의 범죄 사건기록 분석 결과를 단순 제공함으로써 사용자에게 효과적인 모니터링 기능을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 실시간 범죄 예측을 위한 랜덤 포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 시스템 인터페이스 디자인 요소를 제안한다. 실험을 통해 본 연구는 제안하는 모델이 단순히 범죄기록 데이터만으로 범죄유형을 분류하는 모델 보다 우수함을 입증하였고, 기존의 범죄 모니터링 시스템 분석을 통해 실시간 범죄 모니터링을 위한 시스템 인터페이스를 설계 및 구현하였다.

#범죄 예측 #기계 학습 모델 #랜덤 포레스트 알고리즘 #범죄 관측 #crime prediction #machine learning model #random forest algorithm #crime monitoring

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[학술지(정기간행물)] - H. Chen / 2004 / Crime Data Mining : A General Framework and Some Examples / Computer 37 (4) : 50 ~ 56

[학술지(정기간행물)] - R. Iqbal / 2013 / An Experimental Study of Classification Algorithms for Crime Prediction / Indian Journal of Science and Technology 6 (3) : 4219 ~ 4225

[학술지(정기간행물)] - S. Shojaee / 2013 / A Study on Classification Learning Algorithms to Predict Crime Status / International Journal of Digital Content Technology and its Applications 7 (9) : 361 ~ 369

[학술지(정기간행물)] - U. Saeed / 2015 / Application of Machine Learning Algorithms in Crime Classification and Classification Rule Mining / Research Journal of Recent Sciences 4 (3) : 106 ~ 114

[학술지(정기간행물)] - L. McClendon / 2015 / Using Machine Learning Algorithms to Analyze Crime Data / Machine Learning and Applications: An International Journal 2 (1)

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