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권영건 (경일대학교) 김세훈 (경일대학교) 함성원 (경일대학교) 김혜정 (경일대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,906 - 2,909 (4page)

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범죄는 개인과 사회에 심각한 피해를 입히는 심각한 사회 문제이다.범죄 예측은 범죄 예방 및 적발에 중요한 역할을 할 수 있으며 이를 위해 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 두가지 인공 지능 기반 예측 모델인 마코프 체인과 XGBoost를 활용하여 서울시 강도 발생 건수를 예측하는 연구를 수행하였다. 연구 데이터로는 2010년 1월에서 2012년 12월까지의 월별 강도 발생 건수 총 36개를 사용하여 모델을 훈련시켰으며, 2013년 1월에서 2013년 12월까지의 12개의 데이터로 모델의 성능을 테스트였다. 연구 결과, XGBoost모델이 마코프 체인 모델에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였지만, 마코프 체인 모델은 시간적 패턴을 기반으로 단기 예측에서 유리한 성능을 나타내었다. 이를 통해 각각의 모델이 가진 장점과 취약점을 분석하고, 보다 효과적인 범죄 예측을 위해 두 모델의 개선 방법을 제안하였다. 따라서 본 연구는 인공지능 기반 범죄 예측 모델의 실용적 활용 가능성을 제시하며, 향후 연구에서는 더 다양한 변수와 데이터 최신화를 통해 모델 성능을 더욱 향상시킬 계획이다. 본 연구는 범죄 예방 및 치안 강화에 기여할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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