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학술지
112 신고 벡터화를 통한 텍스트 마이닝 기반의 군집분석과 이를 활용한 사건유형 간 유사성 탐색
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- 발행일
- 202009
- 출처
- 경찰학연구, v.20 no.3, pp.63-86
- ISSN
- 1598-3714
- 출판사
- 경찰대학 경찰학연구편집위원회
- 협약과제
- 20HR3300, 위험 상황 초기 인지를 위한 ICT 기반의 범죄 위험도 예측 및 대응 기술 개발, 이용태
- 초록
- 본 연구는 비정형 텍스트 데이터인 112 신고내용을 각각의 사건유형별로 벡터화하고 유사도에 따라 군집하여, 신고내용 상에서 유사한 특성을 가지는 사건유형이 무엇인지 확인하고자 하였다. 분석을 위하여 A 지역의 지방경찰청에서 약 1년간 수집한 약 425만여 건의 112 신고 자료 중 전처리과정을 통해 178만여 건을 추출하였으며 ‘신고내용’과 ‘종결 시 사건코드’를 활용하였다. 신고내용을 벡터화하여 유사성 거리에 기반한 군집분석을 실시한 결과 6개의 군집이 구성되었다. 아동학대, 스토킹 등이 살인과 같은 중대범죄와 함께 한 군집으로 분류되었으며 가정폭력과 데이트폭력은 주거침입, 협박과 함께 군집되었다. 기타경찰업무로 분류되는 실종, 가출, 납치감금 유형은 변사자 유형과 동일한 군집으로 분류되었으며 살인, 강도 등 범죄 유형과는 근접하게 분포하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가벼운 유형의 사건으로 분류된 신고와 심각한 사건으로 분류된 신고가 내용상으로는 유사할 가능성을 시사하며, 따라서 초기대응 시 사건유형의 유사성을 고려하여 대응 범위를 설정해야 할 필요성이 있음을 의미한다. 본 연구는 신고내용이 유사한 사건유형들을 군집하여 경찰 초기대응의 범위를 설정하는 데 도움을 줄 수 있다는 점과 일부 사건유형이 심각한 사건으로 확대될 가능성을 고려하여 면밀한 대응을 할 수 있도록 지원한다는 점에서 의의가 있다.