BigData 기반 범죄예측의 분석기법 연구

A Study on the Analysis Method of Crime Prediction Based on BigData

범죄는 무작위로 혹은 체계적으로 발생하지 않기 때문에 범죄를 예측한다는 것은 복잡하고도 어려운 일이다. 과거에는 표본에 근거한 제한된 결과와 인간의 경험을 기반으로 범죄를 예측하였지만, 현재는 다양한 빅데이터 기법이 발전함에 따라 모집단을 활용한 데이터 기반 예측이 가능해 졌다. 그리고 이는 보다 정확한 범죄예측으로 이어졌다. 이에, 본 연구는 빅데이터와 범죄예측과 관련된 다양한 선행연구와 국내외 사례를 통해 빅데이터가 범죄예측에 어떻게 적용될 수 있는지 검토하는 것을 목표로 한다. 먼저, 빅데이터를 처리하는 데 필요한 두 가지 알고리즘인 데이터마이닝(Data Mining)과 머신러닝(Machine Learning)을 살펴보고, 국내외 사례를 통해 두 알고리즘이 범죄예측을 위해 어떻게 활용되는지 알아본다. 이와 더불어, 빅데이터를 기반으로 범죄를 예측할 때 주의해야 할 몇 가지 사항들을 언급하며, 투명하며 편견없는 범죄예측 시스템을 개발할 필요가 있음을 제안한다.

Crime does not occur randomly or systematically, so predicting crime is complicated and difficult problem. In the past, crimes were predicted via limited results based on samples or by human experience. But as various big data techniques developed, data-based predictions using whole population became possible, which led to more accurate prediction. Thus, this study aims to examine how big data can be applied to crime prediction by reviewing prior studies and various cases for BigData-based crime prevention. First, we introduce two representative algorithms for crime prediction: Data Mining and Machine Learning. Then, we see how the two algorithms are used for crime prediction through domestic and foreign cases. In addition, we suggest the need to develop a transparent and unbiased crime prediction system.