판례 데이터 수집 및 전처리를 통한 5대 강력 범죄 관련 판례 데이터 구축
Construction of Dataset for the 5 Major Violent Crimes Through Collection and Preprocessing of Judgment
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초록
본 논문은 5대 강력범죄(살인, 강도, 강간강제추행, 절도, 폭력) 관련 판례 데이터를 수집하고, 전처리를 통해 데이터 세트를 구축 하는 과정을 다룬다. 크롤링된 데이터는 항목별로 나누어 별도로 저장하는 과정이 요구되며, 7개의 컬럼으로 구분한다. 구축한 데이터 세트의 유효성을 확인하기 위해 분류 실험을 진행하며, 5대 강력범죄와 관련된 판례만을 선별하고, 각 판례의 8종류의 인덱스를 추가한다. 추가한 인덱스를 종속변수로 수집된 데이터를 독립변수로 하는 분류 모델을 학습하고 예측 정확도를 평가한다. 다양한 머신러닝 모델을 이용해 판례 데이터를 분류하고 성능을 평가한 결과 구축한 판례 데이터에 대한 활용이 유효함을 확인하였다. 이 연구는 범죄와 관련된 데이터 분석의 새로운 접근법을 제시하고, 실질적인 의사결정 지원 도구로서의 가능성을 확인한다.
Abstract
This paper describes the process of collecting and preprocessing judgment data related to the five major violent crimes (murder, robbery, rape and indecent assault, theft, violence) to construct a dataset. The crawled data were divided into seven columns for separate storage. Each column was further subdivided, and the dataset was initially constructed by splitting all items. These indices were used as dependent variables, and the collected data were used as independent variables to train and evaluate the classification model. Various machine learning models were employed to classify the judgment data and assess performance. This study proposes a new approach to crime-related data analysis and confirms its potential as a practical decision-support tool.