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저자정보
김서영 (성균관대학교) 노하연 (성균관대학교) 윤예원 (성균관대학교) 이해민 (성균관대학교) 정진웅 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
152 - 160 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.2.152

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본 연구는 시카고에서 365일 동안 발생한 범죄 발생 위치에 대응하는 이미지 데이터셋에 전이학습된 VGG16을 적용하여 가로경관과 범죄 발생과의 상관관계를 파악하는 모델을 제안한다. 범죄 발생 및 미발생 지역의 위치 좌표와 Google Maps Static API를 활용하여 구글 스트리트뷰의 가로경관 이미지로 구축한 데이터셋을 바탕으로, 기존의 VGG16 모델을 전이학습 시킨 후 해당 모델의 정확도와 손실 정도를 구하고 가로경관과 범죄 발생 사이에 유의미한 상관관계가 있는지 파악하고자 한다. 두 개의 서로 다른 서브 데이터셋에 대하여 유사한 정도의 검증 정확도와 평가 정확도가 유의미하게 도출되었다. 이는 데이터가 일관된 특징을 내포함을 입증하는 한편, 가로경관과 범죄 발생 간의 상관관계가 존재함을 시사한다.
본 연구는 기존의 연구와는 달리 설문조사 등으로 수집한 주관적 지표가 아닌 객관적인 실제 범죄 지표를 사용하여 상관관계를 파악한다. 또한, 기존의 연구가 잠재적 피해자의 입장에서 행해진 것과 달리, 범죄 주체 입장에서 범죄발생 요인을 파악하는 관점을 취함으로서 기존 연구들이 피해자에게 부여하였던 책임 소재를 올바른 위치인 가해자에게 돌려놓음과 동시에 가로경관과 범죄율 사이의 상관관계에 있어 보다 강한 근거를 제시한다. 이는 이미지 기반 딥러닝 모델의 활용이 우범 예상 지역의 치안 강화 등의 범죄 예방 행위에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 추후 범죄 발생에 영향을 미치는 가로경관의 요인을 보다 정밀하게 파악하는 것이 범죄 예방에 실질적인 도움 가능성으로 이어질 수 있음을 역설한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석 알고리즘
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결론 및 제언
REFERENCES

참고문헌 (15)

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