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학술저널
저자정보
Yoo, Youngwoo (Dongeui University) Baek, Taekyung (Dongeui University) Kim, Jinsoo (Pukyong National University) Park, Soyoung (Pukyong National University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제35권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
31 - 39 (9page)

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The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009–2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran’s I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
#Theft Crime #Spatial Pattern #Ordinary Least Squares #Geographically Weighted Regression

목차

Abstract
1. Introduction
2. Study Area
3. Data and Methods
4. Results and Discussion
5. Conclusions
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Andresen, M.A. (2006), Crime measures and the spatial analysis of criminal activity, British Journal of Criminology, Vol. 46, No. 2, pp. 258?285. Brunsdon, C., Fotheringham, A.S., and Charlton, M.E. (1996), Geographically weighted regression: a method for exploring spatial nonstationarity, Geographical Analysis, Vol. 28, No. 4, pp. 281?298. Busan (2014), Disaster and crime mapping using big data, Busan Ilbo, Busan, http://www.busan.com (last date accessed: 5 January 2017). Cahill, M. and Mulligan, G. (2007), Using geographically weighted regression to explore local crime patterns, Social Science Computer Review, Vol. 25, No. 2, pp. 174?193. Ceccato, V., Haining, R., and Signoretta, P. (2002), Exploring offence statistics in Stockholm City using spatial analysis tools, Annals of the Association of American Geographers, Vol. 92, No. 1, pp. 29?51.

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