표제지
목차
국문초록 8
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
1.1. 연구 목적 12
1.2. 연구 방법 13
제2장 관련 연구 14
2.1. 범죄와 CCTV 관련 연구 14
2.2. 나이브 베이즈 16
2.3. 서포트 벡터 머신 17
2.4. 인공신경망 19
제3장 범죄 위험도 분류 기법 21
3.1. 범죄 위험도 분류 과정 21
3.2. 범죄 위험도 분류 기법 23
제4장 실험 및 검증 28
4.1. 실험 설계 28
4.2. 분류 기계학습 29
4.3. 인공신경망 학습 31
4.4. 결과 분석 33
제5장 결론 35
참고문헌 36
[표 3-1] 범죄 발생건수와 CCTV 설치현황의 예 23
[표 3-2] 인공신경망 입력 값의 예 24
[표 3-3] 서울시 도시위험도 분류 26
[표 4-1] 나이브 베이즈 분류 29
[표 4-2] 서포트 벡터 머신 분류 29
[표 4-3] 인공신경망 분류 30
[표 4-4] 인공신경망 성능 비교 32
[그림 2-1] 서포트 벡터 머신 17
[그림 2-2] 인공신경망 19
[그림 3-1] 범죄 위험도 분류 과정 22
[그림 3-2] 서울시 도시위험도 25
[그림 3-3] 서울시 도시위험도 정규화 26
[그림 3-4] 범죄 위험도 분류 인공신경망 27
[그림 4-1] 실험 설계 28
[그림 4-2] 인공신경망 결과 33