현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1...
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2015
Korean
범죄 예측 ; 검색 트래픽 ; 마코프 체인 ; 트랜드 예측 ; Crime prediction ; search traffic ; Markov chains ; trend prediction
KCI등재
학술저널
93-101(9쪽)
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현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1...
현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다.
본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20% 이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In modern society, various crimes is occurred. It is necessary to predict the criminal in order to prevent crimes, various studies on the prediction of crime is in progress. Crime-related data, is announced to the statistical processing of once a year...
In modern society, various crimes is occurred. It is necessary to predict the criminal in order to prevent crimes, various studies on the prediction of crime is in progress. Crime-related data, is announced to the statistical processing of once a year from the Public Prosecutor"s Office. However, relative to the current point in time, data that has been statistical processing is a data of about two years ago. It does not fit to the data of the crime currently being generated.
In This paper, crime prediction data was apply with Naver trend data. By using the Web traffic Naver trend, it is possible to obtain the data of interest level for crime currently being generated. It was constructed a modeling that can predict the crime by using traffic data of the Naver web search. There have been applied to Markov chains prediction theory. Among various crimes, murder, arson, rape, predictive modeling was applied to target. And the result of predictive modeling value was analyzed. As a result, it got the same results within 20%, based on the value of crime that actually occurred. In the future, it plan to advance research for the predictive modeling of crime that takes into the characteristics of the season.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 전승표, "웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로" 한국지능정보시스템학회 19 (19): 93-111, 2013
2 전승표, "웹 검색트래픽을 활용한 소비자의 기대주기 비교 연구: 네이버와 구글 검색을 중심으로" 한국기술혁신학회 16 (16): 1109-1133, 2013
3 주일엽, "시계열 모형을 이용한 범죄예측 사례연구" 한국경호경비학회 (30) : 139-169, 2012
4 김영갑, "마코프 프로세스에 기반한 확률적 피해 파급 모델" 한국정보과학회 33 (33): 524-535, 2006
5 노찬숙, "마코프 체인 기반의 범죄 발생 위험도 확률지도 생성 모델" 한국정보기술학회 10 (10): 89-98, 2012
6 박원형, "마코브 체인을 이용한 Mass SQL Injection 웜 확산 예측에 관한 연구" 한국융합보안학회 8 (8): 173-181, 2008
7 "naver trand help"
8 "The top 10 emerging technologies for 2012"
9 "Statistics Korea"
10 Crime statistics, "SUPREME PROSECUTORS' OFFICE"
1 전승표, "웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로" 한국지능정보시스템학회 19 (19): 93-111, 2013
2 전승표, "웹 검색트래픽을 활용한 소비자의 기대주기 비교 연구: 네이버와 구글 검색을 중심으로" 한국기술혁신학회 16 (16): 1109-1133, 2013
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6 박원형, "마코브 체인을 이용한 Mass SQL Injection 웜 확산 예측에 관한 연구" 한국융합보안학회 8 (8): 173-181, 2008
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8 "The top 10 emerging technologies for 2012"
9 "Statistics Korea"
10 Crime statistics, "SUPREME PROSECUTORS' OFFICE"
11 Kim Hyun-Woo, "Network-based Intrusion Detection Scheme using Markov Chain Model" 20 (20): 75-88, 2012
12 Charles M. Grinstead, "Introduction to Probability: Second Revised Edition" American Mathematical Society 405-406, 1997
13 "Google trends"
14 John Gantz, "Extracting Value from Chaos" 2011
15 Jeremy Ginsberg, "Detecting influenza epidemics using search engine query data" 457 : 1012-1014, 2009
GPU를 이용한 다양한 해상도의 비디오기반 실시간 화재감지 방법 구현 및 성능평가
Use of Support Vector Machines for Defect Detection of Metal Bellows Welding
A Multi-Agent MicroBlog Behavior based User Preference Profile Construction Approach
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
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학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.44 | 0.44 | 0.44 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.43 | 0.38 | 0.58 | 0.15 |