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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이기인 (The Catholic University of Korea) 강행봉 (The Catholic University of Korea)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
1,282 - 1,290 (9page)

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Since the mitigation of fear of crime significantly enhances the consumptions in a city, studies focusing on urban safety analysis have received much attention as means of revitalizing the local economy. In addition, with the development of computer vision and machine learning technologies, efficient and automated analysis methods have been developed. Previous studies have used global features to predict the safety of cities, yet this method has limited ability in accurately predicting abstract information such as safety assessments. Therefore we used a Convolutional Context Neural Network (CCNN) that considered “context” as a decision criterion to accurately predict safety of cities. CCNN model is constructed by combining a stacked auto encoder with a fully connected network to find the context and use it in the CNN model to predict the score. We analyzed the RMSE and correlation of SVR, Alexnet, and Sharing models to compare with the performance of CCNN model. Our results indicate that our model has much better RMSE and Pearson/Spearman correlation coefficient.
#Urban Safety #Crime Prediction #Stacked Autoencoder #Context

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 거리 안전도 측정
4. 컨텍스트 기반 안전도 예측 모델
5. 실험 방법 및 결과
6. 결론
REFERENCE

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
[단행본] - Chatterton, Paul / 2003 / Urban Nightscapes: Youth Cultures, Pleasure Spaces and Corporate Power / Psychology Press google schola [단행본] - M. Roberts / 2012 / Planning the Night-time City / Routledge google schola [학술지(정기간행물)] - 김성현 / 2005 / 지역축제의 지역경제활성화 영향 분석 / 한국행정학보 39 (4) : 221 ~ 246 dbpia [단행본] - G. Helms / 2012 / Towards Safe City Centres?:Remaking the Spaces of an Old-industrial City / Ashgate Publishing Ltd google schola [단행본] - J. Bachner / 2013 / Predictive Policing: Preventing Crime with Data and Analytics / IBM Center for the Business of Government google schola

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