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빅데이터를 활용한 우범지역 CCTV 운영방법

  • 기술번호 : KST2020016165
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 빅데이터를 수집하여 우범지역에 대한 CCTV 우선 설치지역 선정을 위하여 상기 빅데이터를 외부기관으로부터 전달받아 수집하는 중앙서버와, 상기 중앙서버에 수집된 데이터를 기초로하여 수학적 계산을 통해 결과값을 추출하는 단말기를 각각 구성하고, 상기 중앙서버를 통해 수집된 빅데이터를 상기 단말기를 통해 단계별로 처리하는 아래 각 단계를 포함하는 것으로, 임의의 지역에 대한 인구당 주요 범죄발생 및 건수 데이터, 유입 인구수 데이터, 유출 인구수 데이터, 대중교통 승하차수, 주거지역 면적 정보, 상업지역 면적 정보를 포함하여 데이터를 기반으로 후진제거법(Backward Elimination Method)을 적용하여 p-value 값을 기초로 유효 변수를 선정하는 제 1단계; 종속변수와 독립변수의 함수 관계를 선형적으로 분석하는 선형성을 기초로 상기 각 데이터를 검증하는 제 2단계; 또한, 상기 각 데이터를 잔차의 독립성 검증과 등분산성을 검증하는 제 3단계 및 독립변수들간의 강한 상관관계를 해석하기 위하여 VIF(Variance Inflation Factor, 분산팽창요인)값을 분석하여 상기 각 데이터들을 최종적으로 검증하여 유효 데이터를 선정하는 제 4단계;를 포함하고, 여기서 선정된 데이터를 기초로 범죄 발생 건수에 영향을 미치는 데이터를 우선으로 CCTV설치 위치를 선정하는 제 5단계;를 포함하여 구성된다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) H04N 7/18 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200136053 (2020.10.20)
출원인 상명대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0122288 (2020.10.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자 10-2018-0127802 (2018.10.24)
관련 출원번호 1020180127802
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 상명대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김응주 충청남도 서산
2 한승훈 충청남도 천안시 서북구
3 김진 인천광역시 연수구
4 공인복 대한민국 서울특별시 종로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인대한 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 부봉빌딩 *층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2020.10.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-1109781-14
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번호 청구항
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빅데이터를 수집하여 우범지역에 대한 CCTV 우선 설치지역 선정을 위하여 상기 빅데이터를 외부기관으로부터 전달받아 수집하는 중앙서버와, 상기 중앙서버에 수집된 데이터를 기초로하여 수학적 계산을 통해 결과값을 추출하는 단말기를 각각 구성하고, 상기 중앙서버를 통해 수집된 빅데이터를 상기 단말기를 통해 단계별로 처리하는 아래 각 단계를 포함하는 것으로,임의의 지역에 대한 인구당 주요 범죄발생 및 건수 데이터, 유입 인구수 데이터, 유출 인구수 데이터, 대중교통 승하차수, 주거지역 면적 정보, 상업지역 면적 정보를 포함하는 데이터를 기반으로 후진제거법(Backward Elimination Method)을 적용하여 p-value 값을 기초로 유효 변수를 선정하는 제 1단계;종속변수와 독립변수의 함수 관계를 선형적으로 분석하는 선형성을 기초로 상기 각 데이터를 검증하는 제 2단계;또한, 상기 각 데이터를 잔차의 독립성 검증과 등분산성을 검증하는 제 3단계; 및독립변수들간의 강한 상관관계를 해석하기 위하여 VIF(Variance Inflation Factor, 분산팽창요인)값을 분석하여 상기 각 데이터들을 최종적으로 검증하여 유효 데이터를 선정하는 제 4단계;를 포함하고,여기서 선정된 데이터를 기초로 범죄 발생 건수에 영향을 미치는 데이터를 우선으로 CCTV 설치 위치를 선정하는 제 5단계;를 포함하여 구성되는 빅데이터를 활용한 우범지역 CCTV 운영방법
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제 1항에 있어서, 상기 제 5단계는,유출 인구수, 상업지역 면적, 대중교통 승ㅇ하차 인원, 1인 가구수, 유입 인구수 순으로 데이터 선정의 중요도를 반영하는 빅데이터를 활용한 우범지역 CCTV 운영방법
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제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 제 5단계는,각 지역(또는 자치구)에 기 설치된 CCTV 1대당 상업지역 면적을 계산하고, 여기서 계산된 결과값을 기초로 높게 산출되는 값에 해당하는 해당 지역에 CCTV 설치 증가를 우선적으로 선정하는 빅데이터를 활용한 우범지역 CCTV 운영방법
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제 1항에 있어서, 상기 유입 인구수와 유출 인구수는,통근인구 + 통학인구의 산출로 데이터를 기초하는 빅데이터를 활용한 우범지역 CCTV 운영방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.