목차 일부
머리말 : 수학자가 주인공이라고? = 5
감사의 말 = 8
01 핫존 찾기 _ 연쇄범죄의 지리적 프로파일링 = 14
스프링클러의 수학
사실인가 허구인가?
로스모 공식의 의미
02 죽음의 천사 _ 기초 통계학으로 범죄와 싸우기 = 35
야간병동의 수상한 죽음들
두 가지 종류의 통계학
가설검정의 놀라운 결과
그러나 통...
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목차 전체
머리말 : 수학자가 주인공이라고? = 5
감사의 말 = 8
01 핫존 찾기 _ 연쇄범죄의 지리적 프로파일링 = 14
스프링클러의 수학
사실인가 허구인가?
로스모 공식의 의미
02 죽음의 천사 _ 기초 통계학으로 범죄와 싸우기 = 35
야간병동의 수상한 죽음들
두 가지 종류의 통계학
가설검정의 놀라운 결과
그러나 통계가 결정적 증거는 아니다
통계의 함정
편향성을 어떻게 판단할 것인가?
03 데이터 마이닝 = 55
다량의 정보 속에서 의미 있는 패턴 찾기
인간 두뇌와 컴퓨터의 협업
연결고리 분석
기하학적 군집화
소프트웨어 에이전트
기계학습
신경망
신경망 훈련시키기
신경망을 이용한 범죄 데이터 마이닝
나, 저 얼굴 알아 - 신경망을 이용한 안면 인식 시스템
의심스러운 다자간 통화 추적하기
〈넘버스〉에서 선보인 또 다른 데이터 마이닝
04 변화의 조짐은 언제 처음 나타나는가? = 98
야구 통계학의 천재
변화시점 탐지
생산라인 감시하기
수학, 행동을 취하다
생물학적 공격을 어떻게 조기에 발견할 것인가
05 화질 개선의 수학 = 117
LA 폭동과 레지널드 데니 폭행 사건
장미 문신 식별하기
눈으로 볼 수 없는 것을 수학으로 재구성하기
이미지 화질 개선의 원리
비디오 영상의 화질 개선
사진은 생각보다 많은 것을 말해준다
06 미래 예측하기 = 139
수많은 목격 신고 중 무엇이 진실일까
수학으로 미래 예측하기
수학은 어떻게 펜타곤에 대한 9/11 공격을 예측했나
테러 위험을 예측하는 위치 프로파일러
베이즈의 확률 계산법
예제 : 가상의 뺑소니 사건
찰리는 탈출한 살인범을 어떻게 추적했을까
07 DNA 프로파일링 = 158
미국 정부 대 레이먼드 젱킨스 사건
유전자 일치를 판단하는 방법
FBI의 코디스 시스템
다시 젱킨스 사건으로
DNA 프로파일링의 수학
DNA 증거는 얼마나 신뢰할 수 있는가
콜드히트 검색의 문제점
NRC Ⅰ과 NRC Ⅱ
DNA 프로파일이 우연히 일치할 확률
08 암호의 제작과 해독 = 186
리만 가설의 해법
www.cybercrime.gov
암호체계의 간략한 역사
소수를 이용한 공개키 암호
전자문서와 디지털 서명
무엇이 암호를 안전하게 지켜주는가
09 지문 증거는 얼마나 믿을 만한가? = 214
엉뚱한 사람이라고?
지문이라는 신화
전문가는 어떻게 지문을 ''대조''하는가
지문 전문가 대 수학자
FBI의 지문 실패 사례 : 브랜든 메이필드 사건
지문 감식에서 수학자가 하는 일은 무엇인가
디지털 지문 만들기
10 점 잇기의 수학 = 237
사회연결망 분석하기
새로운 종류의 전쟁, 새로운 종류의 수학
9/11을 통한 사례 연구
그래프 이론과 세 가지 중요성 척도
무작위 그래프 : 거대 연결망을 이해하는 유용한 도구
여섯 단계의 분리 : ''작은 세계'' 현상
점 잇기의 성공 사례
11 게임이론과 위험분석 = 262
죄수의 딜레마
수학자들이 게임을 정의하는 방법
협력의 메커니즘
위험평가와 최선의 전략
현실 세계에서의 대 테러 위험분석
컨테이너 속 핵무기를 찾는 최적의 방법
항공기 승객 사전심사 시스템
MIT 학생 두 명이 찾아낸 시스템의 허점
12 법정에 선 수학 = 297
말총머리 금발의 날치기 사건
증거로서의 수학 대 마법으로서의 수학
검찰 측의 확률 계산은 왜 틀렸는가
19세기의 유명 수학자가 위조를 설명하다
배심원 선정에서 수학은 어떻게 활용되는가
배심원 프로파일링
13 카지노에서의 수 싸움 _ 수학을 이용하여 시스템 깨기 = 326
카드를 세는 사람들
블랙잭의 비대칭적 규칙
수학자의 비밀 무기 - 카드 카운팅
로든의 이야기 : 도박꾼이 파산하지 않을 수 있을까
조를 짜서 카지노와 겨루다
수학자들이 플레이하는 게임
다시 로든의 이야기 : 캘리포니아 공대생들이 카지노와 겨루다
부록
〈넘버스〉첫 세 시즌의 수학적 시놉시스 = 351
〈넘버스〉의 주요 등장인물 = 390
옮긴이의 말 = 395
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