현대 사회에서 풀어야 할 사회 문제 중 하나는 범죄입니다. 범죄의 사회적 비용 또한 증가하고 있습니다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 할 필요가 있습니다. 범죄를 예측하려면 범죄 발생 데이터가 필요합니다. 범죄 예측에 대한 이전 연구는 과거 범죄의 데이터를 기반으로합니다. 그러나 범죄는 끊임없이 변화하고 있습니다. 현재 범죄를 예측하는 연구들만으로는 충분하지 않습니다. 이 보고서에서는 Google 트렌드 데이터를 사용하여 범죄를 예측합니다. 범죄 발생 건수는 계절에 따라 다릅니다. 따라서 매월 변하는 범죄율도 변수로 적용됩니다. 이에 따라 본 논문에서는 다음 세 가지 모델을 제안합니다.
첫째, 실제 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 둘째, 실제 데이터와 Google 트렌드 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 셋째, 월별 범죄율 적용 모델
그리고 범죄와의 관계를 조사하기 위해 ...
현대 사회에서 풀어야 할 사회 문제 중 하나는 범죄입니다. 범죄의 사회적 비용 또한 증가하고 있습니다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 할 필요가 있습니다. 범죄를 예측하려면 범죄 발생 데이터가 필요합니다. 범죄 예측에 대한 이전 연구는 과거 범죄의 데이터를 기반으로합니다. 그러나 범죄는 끊임없이 변화하고 있습니다. 현재 범죄를 예측하는 연구들만으로는 충분하지 않습니다. 이 보고서에서는 Google 트렌드 데이터를 사용하여 범죄를 예측합니다. 범죄 발생 건수는 계절에 따라 다릅니다. 따라서 매월 변하는 범죄율도 변수로 적용됩니다. 이에 따라 본 논문에서는 다음 세 가지 모델을 제안합니다.
첫째, 실제 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 둘째, 실제 데이터와 Google 트렌드 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 셋째, 월별 범죄율 적용 모델
그리고 범죄와의 관계를 조사하기 위해 상관 분석이 수행되었습니다. 상관 관계 분석을 위해 범죄는 강도 - 살인, 강도 - 폭력, 도둑질, 살인 - 절도, 살인 - 폭력, 절도 - 폭력으로 구성되었습니다.
제안 된 모델을 테스트하기 위해 강도, 살인, 폭력 및 절도를 연구했습니다. 데이터를 적용한 결과 실제 데이터와 Google 트렌드 데이터를 적용한 모델은 강도를 제외하고 실제 범죄율에 비해 범죄 발생률을 20 % 미만으로 예측했습니다. 월별 범죄율 적용 모델은 도난을 제외하고는 20 % 이내에 발생할 범죄 건수를 예측했습니다. 상관 관계 분석은 강도 - 살인, 살인 - 절도, 살인 - 폭력, 절도 - 폭력이 연관되어 있음을 보여주었습니다.
본 논문에서 제시된 모델과 상관 분석을 적용하면 범죄 예방 정책에 도움이 될 것입니다.
현대 사회에서 풀어야 할 사회 문제 중 하나는 범죄입니다. 범죄의 사회적 비용 또한 증가하고 있습니다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 할 필요가 있습니다. 범죄를 예측하려면 범죄 발생 데이터가 필요합니다. 범죄 예측에 대한 이전 연구는 과거 범죄의 데이터를 기반으로합니다. 그러나 범죄는 끊임없이 변화하고 있습니다. 현재 범죄를 예측하는 연구들만으로는 충분하지 않습니다. 이 보고서에서는 Google 트렌드 데이터를 사용하여 범죄를 예측합니다. 범죄 발생 건수는 계절에 따라 다릅니다. 따라서 매월 변하는 범죄율도 변수로 적용됩니다. 이에 따라 본 논문에서는 다음 세 가지 모델을 제안합니다.
첫째, 실제 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 둘째, 실제 데이터와 Google 트렌드 데이터를 적용한 범죄 예측 모델 셋째, 월별 범죄율 적용 모델
그리고 범죄와의 관계를 조사하기 위해 상관 분석이 수행되었습니다. 상관 관계 분석을 위해 범죄는 강도 - 살인, 강도 - 폭력, 도둑질, 살인 - 절도, 살인 - 폭력, 절도 - 폭력으로 구성되었습니다.
제안 된 모델을 테스트하기 위해 강도, 살인, 폭력 및 절도를 연구했습니다. 데이터를 적용한 결과 실제 데이터와 Google 트렌드 데이터를 적용한 모델은 강도를 제외하고 실제 범죄율에 비해 범죄 발생률을 20 % 미만으로 예측했습니다. 월별 범죄율 적용 모델은 도난을 제외하고는 20 % 이내에 발생할 범죄 건수를 예측했습니다. 상관 관계 분석은 강도 - 살인, 살인 - 절도, 살인 - 폭력, 절도 - 폭력이 연관되어 있음을 보여주었습니다.
One of the social problems to be solved in modern society is crime. The social costs of crime are also increasing. In order to prevent crime, it is necessary to predict the crime. To predict a crime, crime occurrence data is needed. Previous research on crime prediction is based on data from pas...
One of the social problems to be solved in modern society is crime. The social costs of crime are also increasing. In order to prevent crime, it is necessary to predict the crime. To predict a crime, crime occurrence data is needed. Previous research on crime prediction is based on data from past crimes. However, crime is constantly changing. It is not enough to predict the crime that is currently occurring. In this paper, we use Google Trends data to predict the current crime. And The number of crime incidents varies from season to season. Thus, the monthly changing crime rate was also applied as a variable. This paper proposes the following three models.
First, the crime predict model applying real data Second, crime predict model applying real data and Google trend data Third, models with monthly crime rates
And correlation analysis was conducted to investigate the relationship between crime. For the correlation analysis, crime was composed of intensity - murder, strength - violence, robbery - theft, murder - theft, murder - violence, theft - violence.
To test the proposed model, we studied robbery, murder, violence, and theft. As a result of applying the data, the actual data and the model applying the Google trend data predicted the crime incidence to be less than 20% compared to the actual crime except for the intensity. The monthly crime rate application model predicted the number of crimes to occur within 20% except theft. And Correlation analysis showed that intensity - murder, murder - theft, murder - violence, theft - violence were related.
Applying the proposed model and Correlation analysis in this paper will help the crime prevention policy.
One of the social problems to be solved in modern society is crime. The social costs of crime are also increasing. In order to prevent crime, it is necessary to predict the crime. To predict a crime, crime occurrence data is needed. Previous research on crime prediction is based on data from past crimes. However, crime is constantly changing. It is not enough to predict the crime that is currently occurring. In this paper, we use Google Trends data to predict the current crime. And The number of crime incidents varies from season to season. Thus, the monthly changing crime rate was also applied as a variable. This paper proposes the following three models.
First, the crime predict model applying real data Second, crime predict model applying real data and Google trend data Third, models with monthly crime rates
And correlation analysis was conducted to investigate the relationship between crime. For the correlation analysis, crime was composed of intensity - murder, strength - violence, robbery - theft, murder - theft, murder - violence, theft - violence.
To test the proposed model, we studied robbery, murder, violence, and theft. As a result of applying the data, the actual data and the model applying the Google trend data predicted the crime incidence to be less than 20% compared to the actual crime except for the intensity. The monthly crime rate application model predicted the number of crimes to occur within 20% except theft. And Correlation analysis showed that intensity - murder, murder - theft, murder - violence, theft - violence were related.
Applying the proposed model and Correlation analysis in this paper will help the crime prevention policy.
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