텍스트 마이닝 기반 범죄 분류 프로세스 연구 - 언론에 노출된 강력범죄를 중심으로 -
A Study on Crime Classification Process Based on Text Mining - Focusing on Violent Crimes Exposed to the Media -
0
조회
0
다운로드
3
인용
0
참고문헌
키워드
초록
최근 인터넷 등 다양한 매체로 인한 강력범죄의 간접적인 노출은 국민들의 불안감을 야기시키고 있다. 이에 범죄와 관련된 요소를 파악하고 범죄를 분석하는 연구들이 제안되어 왔는데, 연구의 대상이 되는 범죄 관련 요소들을 사람이 직간접적으로 개입하는 사례가 많았다. 이러한 연구들은 미리 정의된 소수의 요소들을 기반으로 하여 분석이 용이한 반면 주어진 데이터의 중요 요소들이 누락될 수 있어 범죄 행동과 관련된 다양한 요소들이 배제될 수 있다. 따라서, 연구의 효용성을 높이기 위해서는 주어진 모든 데이터의 정보를 활용하여 다양한 상황에 유연하게 대응할 필요가 있다. 본 논문에서는 범죄 관련 뉴스 기사로부터 강력범죄 유형을 분류할 수 있는 프로세스를 제안한다. 제안한 분류 프로세스에서는 국민들의 불안감과 직접적으로 관련되는 6종의 강력범죄들을 유형화하고, 각 유형별로 범죄와 관련된 뉴스 기사를 수집하기 위한 고려사항을 제시하였다. 형태소 분석 모듈을 통해 뉴스 기사에 내재된 요소들을 추출하고 문서 단어행렬의 형태로 정형화하였다. 실험에서는 범죄 유형 분류에 적합한 형태소 분석 모듈 및 분류 알고리즘을 분석하고 오분류 사례를 확인함으로써 제안한 프로세스의 한계점을 확인하였다.
Abstract
Recently, public anxiety have been arousing due to indirect exposure of crimes from various media such as internet and evolution of transgressions. Therefore, studies to identify and analyze crime- related factors that affected explicitly or implicitly by researcher’s intervention have been proposed. Methods from these studies are easy to analyze because it is based on a few predefined factors, however, there is a possibility that important features of the data may be omitted and that various factors related to the crime may be excluded. In order to increase the effectiveness of the study, it is necessary to use the information from all the data given to respond flexibly in various situations. In this paper, we propose a noble classification process that can effectively categorize crime types from crime-related news articles. The proposed classification process has identified crimes that directly related to public anxiety and presented considerations for collecting articles containing crimes for each type. In the experiment, we extracted and stereotyped the elements inherited in each article through various morbidity analysis modules. In addition, the assortment analysis module and classification algorithm suitable for crime type classification were analyzed through experiments on various algorithms and limits of the proposed process were also identified by mis- classification cases.
참고문헌 (30)
- 2018년 사회조사 보고서, "통계청", ~ (2018)
- 곽민구, "신종 범죄수법에 대응한 범죄 분류체계 개선 연구", 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 (2018)
- 김경옥, "범죄현장 행동에 근거한 방화범죄의 유형분류에 관한 연구", 한국심리학회지: 사회및성격, 23(4), pp.131~146 (2009), 한국사회및성격심리학회[DOI]
- 박종훈, "서울 시민의 범죄 두려움에 관한 연구: 서울 서베이 자료를 활용하여", 서울도시연구, 19(4), pp.111~129 (2018), 서울연구원[DOI]
- 박현수, "범죄 두려움에 영향을 미치는 요인의 공간 분석", 형사정책연구, 29(2), pp.91~118 (2018), 한국형사법무정책연구원
- 방승환, "범죄예측에서의 데이터마이닝 적용 가능성 연구 : 절도범죄를 중심으로", 한국컴퓨터정보학회논문지, 19(12), pp.309~317 (2014), 한국컴퓨터정보학회
- 박준영, "실시간 범죄 예측을 위한 랜덤포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 모니터링 인터페이스 디자인 요소 제안", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 22(9), pp.455~460 (2016), 한국정보과학회
- 오효정, "소셜 빅데이터 기반 사회적 이슈 리스크 유형 분류", 한국콘텐츠학회 논문지, 16(8), pp.1~9 (2016), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 조태호, "신경망 또는 k-NN에 의한 신문 기사 분류와 그의 성능 비교", 한국정보과학회 학술발표논문집, 25(2) (1998)
- 주길홍, "연관규칙을 이용한 뉴스기사의 계층적 자동분류기법", 멀티미디어학회논문지, 14(6), pp.730~741 (2011), 한국멀티미디어학회
- "FBI, 범죄예방 위해 SNS 모니터링 툴 만든다", etnews전자신문, ~ (2019)
- Git hub, "koalanlp", ~ (2019)
- "항공우주 연구부터 여론조사까지, 텍스트 분석의 놀라운 잠재력", SAS 블로그, ~ (2019)
- "여성 기대 수명 85.7년...여성 세 명 중 한 명은 혼자 산다", YTN뉴스, ~ (2019)
- Brantingham, P, J, "Environmental Criminology" (1981), Sage Publications, Inc
- Buczak, A, L, "Fuzzy Association Rule Mining for Community Crime Pattern Discovery", ACM SIGKDD Workshop on Intelligence and Security Informatics, (2) (2010)
- Cevikalp, H, "Discriminative common vectors for face recognition", IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 27(1) (2015)
- Donalds, C, "Toward a Cybercrime Classification Ontology: A Knowledge-based Approach", Computers in Human Behavior, 92 (2019)
- Dzemydiene, D, "Multiple Regression Analysis in Crime Pattern Warehouse for Decision Support" (2002), Springer
- Kao, A, "Text Mining and Natural Language Processing –Introduction for the Special Issue", ACM SIGKDD Explorations Newsletter, ~ (2005)
- Krizhevsky, A, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", Conference on Neural Information Processing Systems (2012)
- LeCun, Y, "Deep learning" (2015), Nature
- Mikolov, T, "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space", arXiv preprint arXiv:1301.3781, ~ (2013)
- Nath, S, "Computing Science and Software Engineering" (2007), Springer
- Smouse, P, E, "Multiple regression and correlation extensions of the Mantel test of matrix correspondence", Systematic zoology (1986)
- Stehman, S, V, "Selecting and Interpreting Measures of Thematic Classification Accuracy", Remote sensing of Environment, 62(1) (1997)
- Thongtae, P, "An Analysis of Data Mining Applications n Crime Domain", IEEE 8th International Conference on Computer and Information Technology Workshops (2008)
- Turk, M, "Eigedces for Recognition" (1991), MIT press
- "국가법령정보센터"[URL]
- "위키피디아"[URL]