$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

위험요인이 포함된 시공간 모형을 이용한 5대 강력범죄 분석
Spatio-temporal analysis with risk factors for five major violent crimes 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.35 no.5, 2022년, pp.619 - 629  

전영은 (영남대학교 통계학과) ,  강석복 (영남대학교 통계학과) ,  서정인 (국립안동대학교 정보통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

5대 강력범죄(살인, 강도, 강간·강제추행, 절도, 폭력)는 사회 구성원들의 안전을 위협하는 대표 범죄들로 일상생활에서 자주 발생한다. 이러한 범죄들은 사회 구성원들의 삶의 질을 떨어뜨리는 등 부정적인 영향을 미친다. 대한민국의 수도인 서울의 경우, 지방에 있는 많은 인구가 서울로 이동하면서 서울의 인구 밀도는 증가하고, 이로 인해 5대 강력범죄 발생 위험성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위험성을 줄이기 위해 세 가지의 시공간 모형을 이용하여 서울의 5대 강력범죄 발생에 대한 상대위험도를 모델링하였다. 게다가, 상대위험도에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 살펴보기 위해 다양한 위험요인을 포함하였다. 최적의 모형을 선택하기 위해 편차정보기준을 이용하였으며, 최적의 모형을 중심으로 다양한 시각화를 포함한 분석결과를 제공하였다. 본 연구는 각 자치구의 상대위험도와 5대 강력범죄에 대한 위험에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 분석함으로써, 사람들의 안전한 일상생활을 유지하기 위한 효율적인 전략을 수립하는 데 도움을 준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The five major violent crimes including murder, robbery, rape·forced indecent act, theft, and violence are representative crimes that threaten the safety of members of society and occur frequently in real life. These crimes have negative effects such as lowering the quality of citizens' life....

주제어

참고문헌 (12)

  1. Bernardinelli L, Clayton D, Pascutto C, Montomoli C, Ghislandi M, and Songini M (1995). Bayesian analysis of space-time variation in disease risk, Statistics in Medicine, 14, 2433-2443. 

  2. Besag J, York J, and Mollie A (1991). Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 43, 1-59. 

  3. Cho JT and Park J (2016). The effects of crime and fear of crime upon happiness of Seoul citizens, Seoul Studies, 17, 131-144. 

  4. Jang JH (2018). Study on one-person household and incidence of crime: Based on panel data of 25 districts in Seoul, Seoul Studies, 19, 87-110. 

  5. Jang YS, Kim SJ, and Cheong JS (2014). The effect of crime victimization and fear of crime on quality of life, The Journal of Police Science, 14, 33-65. 

  6. Knorr-Held L (2000). Bayesian modelling of inseparable space-time variation in disease risk, Statistics in Medicin e, 19, 2555-2567. 

  7. Kwon TY and Jeon S (2016). A study on the violent crime and control factors in Korea, Journal of the Korean Data & Information Science Society, 27, 1511-1523. 

  8. Kim HJ and Lee SW (2011). Determinants of 5 major crimes in Seoul metropolitan area: Application of mixed GWR model, Seoul Studies, 12, 137-155. 

  9. Meng CYK and Dempster AP (1987). A Bayesian approach to the multiplicity problem for significance testing with binomial data, Biometrics, 43, 301-311. 

  10. Park H (2018). Spatial analysis of factors affecting fear of crime, Korean Criminological Review, 29, 91-117. 

  11. Persad RA (2019). Bayesian space-time analysis of brain cancer incidence in Southern Ontario, Canada: 2010-2013, Medical Sciences, 7, 110. 

  12. Spiegelhalter DJ, Best NG, Carlin BP, and Van Der Linde A (2002). Bayesian measures of model complexity and fit, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 64, 583-639. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로