이상행동은 사회적으로 가치가 없거나 일상생활에 적합하지 않은 행동을 말한다. 이러한 행동들은 대부분 범죄 행위로써 사람들은 두려워하고 있다. C3D는 3D Convolution Networks를 사용하여 대량의 영상 데이터를 지도학습 방식으로 훈련한 모델이다. 

본 논문에서는 C3D 모델을 활용하여 4가지의 범죄유형과 29가지의 세부 유형으로 구성된 이상행동 영상을 학습하고 분류하는 연구를 진행하였다. 인공지능 모델인 C3D 모델로 이상행동 영상을 학습하고 분류한 결과 여러 범죄 분야의 영상 데이터에서 이상행동을 탐지하여 상당히 높은 정확도를 보였다. 따라서 C3D를 사용한 이상행동 탐지 기술이 다양한 CCTV 영상 데이터에 적용하여 범죄의 전조증상을 분류하여 범죄를 미리 막거나 범죄 행위를 분류하여 피해자를 보호하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.