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김유민 (국립 강릉원주대학교) 임경환 (국립 강릉원주대학교) 이준 (국립 강릉원주대학교) 박현재 (국립 강릉원주대학교) 강태원 (국립 강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
772 - 775 (4page)

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신림역 칼부림 사건 이후, 사회의 범죄 분위기가 악화하고 흉악 범죄 예고 글이 증가하며 국민의 불안감이 증폭되고 있다. 이에 정부는 흉악 범죄 예고 글을 엄벌하고 있으며, 이러한 상황에서 소셜네트워크와 강력범죄의 연관성을 파악하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 효과적인 범죄 예방을 위해, 웹상에서 검색 행위가 범죄 발생과 관련이 있을 것으로 추정하여, 검색어와 범죄율의 상관관계를 머신러닝 모델을 사용하여 분석하고자 한다. 사용한 모델은 CNN(Convolutional Neural Network)으로, 월별 검색어와 범죄별 발생 건수를 okt 토근화하여 텍스트를 형태소 단위로 나누었으며, 토큰화한 결과를 tokenizer()로 단어사전을 구축하였고, 이를 입력으로 학습하여 테스트 데이터를 입력하는 방법으로 상관관계를 파악하였다. K-fold를 적용한 경우, 학습 데이터에 대한 Loss는 12.56696, MAE(평균 절대 오차)는 2.79812, MSE(평균 제곱 오차)는 12.56696으로 비교적 정확하였으나, 테스트 데이터에 대한 모델의 정확도는 떨어졌다. 결국 검색어로 범죄별 발생 횟수를 예측하기 위해서는 간격이 짧고 더 많은 검색어가 필요하다는 결론을 얻었다.
#machine learning #CNN #K-fold #okt #Crime #Search Data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검색어에 따른 범죄율 분류
Ⅲ. 결론
참고문헌

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