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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권나연 (세종대) 권은서 (세종대) 정성원 (세종대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第36卷 第8號(通卷 第382號)
발행연도
2020.8
수록면
81 - 90 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

범죄의 속성정보를 활용한 절도범죄 유형화 및 토지이용과의 상관분석 : K-modes Clustering을 활용하여
권나연 건축학과 2021.01 학위논문

2020

K-modes 클러스터링을 활용한 절도범죄 유형화 연구 - 토지이용과 유형별 절도범죄의 상관성을 중심으로 -
권나연 ,  권은서 ,  정성원 대한건축학회논문집 2020.08 학술저널

초록· 키워드

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Data mining is receiving attention as a way to derive useful knowledge and patterns from crime data. Among the data mining techniques, clustering is utilized in the criminal field mainly to analyze hot spots or occurrence patterns. However, most research is concluded at the clustering stage and thus there is a lack of works that examine the relationship between the derived cluster and the surrounding environment. As precedent research has shown that the factors in the occurrence of crimes are not only attributed to individual characteristics but also reflect the environmental characteristics of an area, there is a need for research that goes further than simply deriving clusters to analyze the relationships between clusters and other environmental factors. Of these environmental factors, land usage is a basic tool and a result of urban planning. Therefore, clarifying the relationship between land usage and crime could provide basic data for crime prevention through the improvement and management of urban spaces from an urban planning perspective. This research uses k-modes clustering to categorize incidences of theft and then analyzes the derived space and time distribution pattern of crime types by land usage utilizing a geographic information system (GIS). Dongjak-gu, which has a relatively low safety level among the areas of Seoul, was selected as the location for analysis, and data on thefts from 2004 to 2015 were used. Repeating the analysis 1,000 times on each k value from the k-modes clustering showed that there were four types of theft cluster in Dongjak-gu. In order to analyze the correlation between each cluster and land usage, a regression analysis was conducted on the land usage variables in Dongjak-gu and the clustering data. The results showed that thefts that occurred in Dongjak-gu could be categorized into four types. Cluster1 contained miscellaneous thefts that mainly occurred in commercial facilities at night and targeted males, and it had the most significant relationship with commercial land. Cluster2 consisted of housebreaking thefts that mainly occurred in the morning and targeted women, and it had the most significant relationship with type 2 general residential areas. Cluster3 contained street thefts, mainly related to automobiles in the early morning and targeting men, and it had the most significant relationship with commercial land. Cluster4 was made up of miscellaneous thefts in the afternoon mainly targeting men and it was the only cluster to have a significant relationship with school and gas station land. These results can be used to contribute to strengthening crime prevention measures to sufficiently respond to various types of theft, and as theoretical grounds to determine areas vulnerable to crime and set protection spaces in the urban planning and design stages.
#데이터 마이닝 #K-modes 클러스터링 #범죄예방 #절도범죄 #스마트 시티 #Data Mining #K-modes Clustering #Crime Prevention #Theft #Smart city

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌고찰
3. K-modes clustering을 통한 절도범죄 유형화
4. 다중회귀분석을 통한 절도범죄 유형별 토지이용특성
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Bae, W. k., Kim, H. J., & Kwon, G. O. (2009). A Study on the Relationship between Land Use Patterns and Crime Rates - Focused on the Bundang Newtown in 2006, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 10(4), 5-20 google schola Birch, C. P., Oom, S. P., & Beecham, J. A. (2007). Rectangular and hexagonal grids used for observation, experiment and simulation in ecology, Ecological modelling, 206(3-4), 347-359. google schola Brantingham, P. J., & Brantingham, P. L. (1981). Environmental criminology, Beverly Hills, CA: Sage Publications, pp. 27-54. google schola Buczak, A. L., & Gifford, C. M. (2010). Fuzzy association rule mining for community crime pattern discovery, In ACM SIGKDD Workshop on Intelligence and Security Informatics, 1-10. google schola Chandra, B., Gupta, M., & Gupta, M. P. (2008). A multivariate time series clustering approach for crime trends prediction, In 2008 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 892-896. google schola

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