빅데이터를 활용한 범죄 예측

1부 빅데이터 분석방법론

1장. 소셜 빅데이터 분석과 활용 방안
1. 서론
2. 소셜 빅데이터 분석방법
2.1 사이버 학교폭력 소셜 빅데이터 주제분석(text mining)
2.2 사이버 학교폭력 소셜 빅데이터 감성분석(opinion mining)
2.3 사이버 학교폭력 미래신호 예측방법론
3. 소셜 빅데이터 기반 사이버 학교폭력 미래신호 탐색 및 예측
3.1 사이버 학교폭력 미래신호 탐색
3.2 사이버 학교폭력 미래신호 예측
4. 결론 및 고찰

2장. 소셜 빅데이터 분석방법론
1. R의 설치와 활용
1.1 R 설치
1.2 R 활용
1) 패키지 설치 및 로딩
2) 값의 할당 및 연산
3) R의 기본 데이터형
4) R의 자료구조
5) R의 함수 사용
6) R 기본 프로그램(조건문과 반복문)
7) R 데이터 프레임의 변수 이용방법
8) R 데이터 프레임 작성
9) 변수 및 관찰치 선택
10) R의 주요 GUI(Graphic User Interface) 메뉴 활용
2. 과학적 연구설계
2.1 연구의 개념
2.2 변수 측정
1) 척도
2) 변수
2.3 분석단위
2.4 표본추출과 가설검정
1) 표본추출
2) 가설검정
2.5 통계분석
1) 기술통계분석
2) 추리통계분석

3장. 머신러닝
1. 서론
2. 머신러닝 학습데이터
3. 머신러닝 기반 사이버 학교폭력 예측모형 개발
3.1 나이브 베이즈 분류모형
3.2 로지스틱 회귀모형
3.3 랜덤포레스트 모형
3.4 의사결정나무 모형
3.5 신경망 모형
3.6 서포트벡터머신 모형
3.7 연관규칙
3.8 군집분석
4. 머신러닝 모형 평가
4.1 오분류표를 이용한 머신러닝 모형의 평가
1) 나이브 베이즈 분류모형 평가
2) 신경망 모형 평가
3) 로지스틱 회귀모형 평가
4) 서포트벡터머신 모형 평가
5) 랜덤포레스트 모형 평가
6) 의사결정나무 모형 평가
4.2 ROC 곡선을 이용한 머신러닝 모형의 평가
5. 시각화
5.1 텍스트 데이터의 시각화
5.2 시계열 데이터의 시각화
5.3 지리적 데이터의 시각화

2부 빅데이터 분석사례

4장. 머신러닝을 활용한 한국의 섹스팅(sexting) 위험 예측
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 연구도구
3.3 분석방법
4. 연구결과
4.1 섹스팅 관련 문서(버즈) 현황
4.2 섹스팅 미래신호 탐색
4.3 섹스팅 관련 소셜 네트워크 분석
4.4 섹스팅의 위험에 미치는 요인
4.5 섹스팅 관련 위험 예측모형
5. 결론 및 고찰

5장. 머신러닝을 활용한 소년범의 범죄지속 위험 예측모형 개발
1. 서론
2. 이론적 논의
3. 연구대상 및 분석방법
3.1 연구대상 및 측정도구
3.2 통계분석
4. 연구결과
5. 결론 및 함의

6장. 머신러닝 기반 의약품 부작용과 마약 위험 예측모형 개발
1. 서론
2. 이론적 배경(약물감시체계 시스템)
2.1 자발적 보고 시스템(Spontaneous Reporting System)
2.2 전자보건의료데이터(Electronic Healthcare Data, EHD)를 이용한 시스템
2.3 소셜미디어를 활용한 약물감시
3. 연구방법
3.1 연구대상
3.2 연구도구
3.3 분석방법
4. 연구결과
4.1 의약품 부작용과 마약 온라인 문서 현황
4.2 마약 관련 미래신호 탐색
4.3 머신러닝 기반 의약품 부작용과 마약 위험 예측모형 개발
4.4 머신러닝 기반 예측모형 평가
4.5 연관분석
4.6 군집분석
4.7 시각화
5. 결론 및 고찰

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