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저자정보
김동영 (세종대학교) 정성원 (세종대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2020년 대한공간정보학회 춘계학술대회
발행연도
2020.6
수록면
111 - 114 (4page)

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인공지능의 발달은 범죄예측 분야에 새로운 가능성을 제시해주었으며 그리드를 기본 분석단위로 활용한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 실제의 대지는 독립적이지 않고, 인접한 대지와 연속적인 특성을 갖고 있기 때문에 정확한 예측을 위해서는 인접 대지의 영향력을 함께 고려하여야 한다. 기존 선행연구들에서는 예측하고자 하는 셀과 인접한 셀에서 발생한 범죄를 함께 학습시켜 이를 해결하고자 하였으나, 두 셀 간의 속성정보에 큰 차이가 있을 경우 예측성능이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 정확한 범죄 예측을 위해 공간 클러스터링의 활용을 제안하고자 한다. 공간 클러스터링은 각 셀의 속성정보를 유사도에 따라 군집화 하는 알고리즘으로, 이를 활용하면 예측하고자 하는 셀과 유사한 인접 셀의 영향력은 반영하면서 속성정보가 크게 차이가 나는 인접 셀의 영향력은 감소시킬 수 있어 보다 정확한 예측을 진행할 수 있을 것으로 생각된다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 요약 및 결론
4. 참고문헌

참고문헌 (0)

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