경찰과 수사 부서는 자원 압박과 제약에 직면해 있습니다. 이는 경찰관이 노력 투입 위치를 더 나은 결정 내리는 데 돕는 스마트 치안 도구 성장을 부추기는 사실입니다.
후진형 여진 시퀀스(Epidemic Type Aftershock Sequence, ETAS)는 미래 범죄 현장 예측 위해 범죄 데이터에 적용되는 인기 모델 중 하나입니다. 지금까지 이 그리드 맵 기반 기술이 단일 인간 수사관보다 2배 많은 범죄 성공 예측했습니다.
ETAS 모델은 범죄가 확률적으로 발생하지만, 범죄 발생률이 이력 의존적(history-dependent)이란 철학 기반. 즉, 특정 지역 내 범죄 발생이 최소 특정 기간 동안 동일 또는 인근 위치 미래 범죄 생성률 높임.
그러나 근본적 범죄 과정의 확률적 성격 고려 못 함. 또한 제한적·잡음 데이터나 모델 선택 오류로 발생할 수 있는 실시간 불확실성 추적 못 함.
ETAS 모델 사용해 국제 연구진이 실시간 도시 범죄 데이터 빠르게 처리해 불법 활동 재발 가능 지역 예측하는 새로운 알고리즘 개발했습니다. 방법론은 앙상블 푸아송 칼만 필터(EnPKF)라 명명되었으며, 아폴로 미션과 날씨 예보에 사용된 것과 꽤 유사합니다.
'예측가능성(predictability)' 여러 방식으로 설명 가능하지만, 이 연구에선 특정 이벤트 유형과 예측 시스템에 초점. 관심 이벤트 임박 알리는 '시그널' 트리거하는 모델 고려. 예: 다음 1시간 내 범죄 가장 많이 발생할 지역 제안.
현재 시계열 애플리케이션에서 모델 단순화돼 다음 몇 (고정) 시간 내 다음 불법 활동 발생 여부 예측. 전반적으로 알고리즘은 경찰 부서에 마이너 범죄 핫스팟 발생 가능 위치 제안하고, 그런 불법 활동 대응 필요 자원 알려줍니다.
참조: ScienceDirect | doi: 10.1016/j.csda.2018.06.014 | 서리 대학교(University of Surrey)
새 모델은 1999~2002년 LA에서 발생한 1,000건 이상 갱 범죄 데이터셋으로 테스트했습니다. 대규모 샘플 크기 파티클 필터와 결과 비교해 실용성 입증.
EnPKF의 파티클 필터 대비 핵심 강점은 작은 샘플 크기 맥락에서 향상된 정확도와 적은 몬테카를로(Monte-Carlo) 변동. 그러나 시스템 완벽하지 않음: 일부 파라미터 추정에서 과소/과대 분산 앙상블 생성 경향.
참고: 새 자율주행차 알고리즘, 공격적 차선 변경 가능
팀 현재 EnPKF 고차원 확장 개발 중이며 강도 데이터로 효과 분석 중. 연구진은 시스템 다양한 응용 가능성 있다고 믿음: EnPKF로 지진 여진, 열차 지연, 보험 청구 추적 가능.
산업기술
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