빅데이터 분석을 활용한 서울시 CPTED 시행의 효과분석 및 범죄예측
The Effect of CPTED Elements and Crime Prediction by Using Big Data Analysis in Seoul
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초록
세계 각국에서는 빅데이터를 기반으로 범죄를 예측하고, 범죄자 검거의 속도를 앞당기는 등 범죄 관련 대량 데이터를 다양하게 활용하고 있다. 빅데이터와 관련 기술의 발전으로 범죄 패턴의 분석과 예측이 가능해졌고, 실제로높은 예측 정확도를 바탕으로 경찰 활동에 많은 도움이 되고 있다. 이와 같은배경에서, 본 논문에서는 범죄예방환경설계(CPTED) 요소와 관련한 CCTV 현황, 비상벨 및 보안등 데이터, 아동 및 여성 안전지킴이집 데이터, 범죄예방환경설계 현황 데이터를 사용하여 서울시의 범죄예방환경설계 요소가 범죄 예방에 미치는 효용을 분석하고, 지난 2016년부터 2020년까지의 데이터 학습을통해 2021년 서울시 각 지역에서 발생할 범죄를 예측하고 실제 결과와 비교하였다. 본 연구는 환경 개선을 통한 범죄 예방의 효과를 입증하고 5개년 데이터 패턴을 통해 범죄를 예측하는데 그 의의가 있으며, 범죄 예측을 기반으로 지역 범죄예방 시스템을 구축하는 등 관련 정책 수립과 경찰 활동에 참고할 수 있다.
Abstract
In various parts of the world, big data related methods is being utilized to predict criminal activities and facilitate prompt arrests. Advancements in big data and technology have made it possible to analyze and forecast crime patterns effectively. This research aims to analyze the effectiveness of Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED) elements and predict crime rates using machine learning techniques based on data from 2016 to 2021 in Seoul. This study utilizes diverse data in CPTED elements obtained from the Smart Public Safety Big Data Platform. The significance of this study lies in demonstrating the effectiveness of CPTED and leveraging big data for crime prediction. The findings can serve as a reference for the policy-making and the establishment of crime prevention systems based on predictive insights.
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