최종목표 : 본 연구에서는 도시의 이미지를 데이터화 하여 보다 입체적인 분석이 가능한 범죄피해불안감 해소 모델을 구현하려 한다. 부족한 국내 데이터를 대신하여 해외의 도시 이미지 데이터와 범죄피해불안감 데이터를 도시 안전도에 기여할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 이후 국내 물리적 환경특성을 위 알고리즘에 반영하여 국내용 범죄 Link-net을 개발하고 학...

1차년도: 실제 데이터 기반 강화학습을 위한 Knowledge Base ○ 범죄유형별 미시적 환경특성 및 범죄자 행동특성 기초연구 - 범죄공간 ‧ 범죄자 이론적 배경 - 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 관련 선행연구 고찰 - 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 요소도출 - 국내 ‧ 외 연구 대상지 현장조사 및 전문기관과의 세미나 ○ 범죄유형별 미시적 환경특성 및 범죄자 행동특성 핵심요소 도출 - 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 ‧ 범죄데이터 수집 및 정량화 - 데이터 마이닝을 통한 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 분석 - 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 핵심요소 및 Pattern detection ○ 범죄유형별 국내 ‧ 외 미시적 환경특성 및 범죄자 행동특성 비교 - 국내 ‧ 외 범죄발생지 미시적 환경특성 비교 - 국내 ‧ 외 범죄자 행동특성 비교 - 국내 ‧ 외 미시적 환경특성 ‧ 범죄자 행동특성 핵심요소 및 Pattern 비교 2차년도: 가상현실 기반 강화학습을 위한 Knowledge Base ○ 가상현실을 활용한 실험환경 구축 - 가상현실 실험 프로그램 관련 선행연구 고찰 - 가상현실 실험결과의 데이터화 방법론 관련 선행연구 고찰 - 가상현실 실험환경 구축 관련 선행연구 고찰 - 가상현실 실험환경 최적화를 위한 테스트 및 보안 ○ 가상현실 실험진행 및 범죄자 행동특성 데이터 베이스 구축 - 가상현실 실험 대상자 적합성 관련 선행연구 고찰 - 가상현실 실험 대상자의 모집 및 적합성 평가 - 가상현실 실험결과, 범죄자 행동특성 데이터 수집 및 정량화 ○ 데이터 마이닝을 통한 범죄 유형별 범죄자 행동특성 분석 - 실험자 정보 분석을 통한 범죄자 행동특성 유형화 - 범죄수행단계에 따른 범죄자 행동특성 분석 - 범죄수행단계에 따른 범죄자 행동특성 핵심요소 및 Pattern detection 3차년도: '가상 범죄자' 강화학습 ○ ‘가상 범죄자’ 강화학습모델 Framework - 미시적 환경특성 및 범죄자 행동특성 통합 데이터와 지식베이스 구축 - 범죄수행단계 별, 통합 지식베이스 기반 ‘가상 범죄자’ 학습모델 구축 - ‘가상 범죄자’ 학습모델구조 테스트 및 모델 수정 ○ ‘가상 범죄자’ 강화학습 (Reinforcement Learning) - ‘가상 범죄자’ 강화학습 환경구축 - ‘가상 범죄자’ 강화학습 및 학습과정 모니터링 - 국외 실제 범죄데이터와의 비교를 통한 ‘가상 범죄자’ 활용 타당성 검증 4차년도: 국내환경적합 '가상 범죄자'개발 ○ 국내 연구대상지 3차원 가상현실 모델 구현 - 실제 환경의 물리적 특성 정보수집 및 3D모델링 - 건축물 정보 및 도시정보 모델 결합 ○ 국내환경적합 ‘가상 범죄자’ 개발 - 3차원 가상현실 모델을 통한 ‘가상 범죄자’ 시뮬레이션 - 시뮬레이션 결과 데이터 수집 및 정리 - 시뮬레이션 범죄데이터와 국내 실제 범죄데이터 비교를 통한 성능 최적화 ○ ‘가상 범죄자’ 성능 테스트 - 미시적 환경특성 유형별 테스트 환경구축 - ‘가상 범죄자’ 테스트를 통한 효용성 검증 5차년도: '가상 범죄자'기반 범죄예측 Pilot Program 개발 ○ 범죄예측 Pilot Program 개발 - ‘가상 범죄자’ 구체적 활용방안 설정 - 프로그램 입 ‧ 출력 방식 결정 - 범죄예측 알고리즘 탑재 - 범죄예측 Pilot Program 시스템 구조 설계 ○ 범죄예측 Pilot Program 확장방안 - ‘마을 안전지도’ 제작 - 실효성 전파 및 개선안 Feed Back - 기존 범죄관련 시스템과의 상호작용 모색