지역 공공데이터 기반 범죄 발생 위험지역 예측 모델 - 전주시를 중심으로 -
Crime risk area prediction model based on local public data: Focused on Jeonju
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초록
도시의 성장 및 경제적 수준 향상 등으로 인해 사회는 끊임없이 변하며, 위험사회가 도래하게 되었고지역사회 불안요인에 범죄는 항상 언급되고 있다. 대부분의 범죄는 무작위적인 분포로 발생하지 않고공간 및 지역에 따라 일정한 패턴을 보이며 발생한다. 이에 본 연구에서는 전주시의 공공데이터와 범죄주의 구간 데이터를 활용해 범죄 발생구역의 공간적 특징들을 분석하고, 이에 따른 범죄 발생 위험구역을 기계학습 예측 모델을 통해 구축하고자 하였다.
Abstract
The society is constantly changing due to the growth of cities and the improvement of the economic level, and a risk society has arrived, and crime is always mentioned as a factor of community unrest. Most crimes do not occur in a random distribution, but occur in a certain pattern according to space and region. Therefore, in this study, the spatial characteristics of the crime-prone area were analyzed using public data of Jeonju city and the data of the crime-prone section, and the resulting crime-prone area was constructed through a machine learning prediction model.
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