Latent Dirichlet Allocation Based Crime Code Clustering and Crime Prediction

김은선; 조윤식

doi:10.5626/JOK.2020.47.1.45

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김은선 (세종대학교) 조윤식 (세종대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.1

발행연도: 2020.1

수록면: 45 - 51 (7page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.1.45

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범죄데이터를 활용한 범죄예측에 대한 연구가 선진국의 대도시를 대상으로 활발히 진행되고 있다. 이러한 범죄예측 연구는 실제로 예측 치안(Predictive Policing)에서 활용되어 범죄 사건을 예측하여 해당 예측을 기반으로 치안계획을 수립방법론들이 실제 성공적으로 적용되고 있다. 범죄데이터를 용이하게 관리하기 위하여 범죄의 종류를 구분해야 될 필요가 있고, 해외 기관들은 범죄종류별 코드를 부여하여 효율적으로 데이터를 관리하고 있다. 본 연구에서는 범죄데이터를 분류하는 범죄코드간 유사성을 기계학습 알고리즘으로 측정하여 발생되지 않은 범죄의 코드를 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 범죄율이나 사건의 장소, 시간을 예측하는 예측방법론 외에도 범죄코드 예측은 범죄의 종류를 예측하는 측면에서 중요성이 부각된다. 범죄의 종류의 예측이 가능하여야 경찰행정을 효율적으로 계획 배치할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 기반으로 실증 데이터를 이용하여 모델의 우수성을 검증하였다.

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