데이터 마이닝을 활용한 재범 가능성 예측 연구

• 영문명: A study on the recidivism prediction using data mining
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 원하람(Ha-Ram Won) 심재승(Jae-Seung Shim) 안현철(Hyunchul Ahn)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2018추계학술대회, 469~472쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.11.30

국문 초록

범죄예측은 더 이상 공상과학 속 이야기가 아니라 정보통신기술과 빅데이터를 통하여 현실화되고 있다. 범죄예측 중에서도 범죄자의 재범 가능성을 예측하는 재범 가능성 예측은 학문적, 실무적 연구가 지속되어왔지만, 여전히 재범률은 높으며 각종 사회적 문제와 비용을 수반하고 있다. 이에 본 연구는 데이터 마이닝 기반의 자동화된 재범 가능성 예측모형을 제안한다. 특히 본 연구 에서는 재범 가능성 예측의 비대칭 오류비용 구조를 고려하여, 적절한 임계값 설정을 통해 재범 가능성 예측의 종합적인 비용을 줄이는 방안에 대해서도 모색한다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결언