• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.561-564
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• 2016

지역별로 여성 대상 강력범죄가 빈번하게 일어나는 구역을 표시해주는 범죄 지도를 이용한다면 경찰은 범죄가 빈번하게 발생하는 지역을 집중적으로 관리하여 범죄를 예방할 수 있고, 개인은 범죄지역 정보를 참조하여 심각한 문제가 개인에게 발생하는 것을 피할 수 있다. 본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 지역별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치 등을 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링하여 데이터를 수집한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 범죄 통계 정보를 바탕으로 범죄 내용, 범죄자의 실제 거주지, 범죄 발생 지역, 형량, 범죄 횟수를 기반으로 범죄 위험도를 계산하고 해당 지역에 나타나는 위험 등급 정보를 기반으로 연령대별 범죄 발생 구역을 시각화한다. 시 군 구(동) 단위별로 계산된 지역별 위험도 점수는 GIS(Geographic Information System)와 연계하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 위험 정보로 제공된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-142
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• 2014

최근 국가적인 차원에서 사회 안전에 대한 관심도가 증가하면서 범죄를 효율적으로 예방할 수 있는 다양한 활동을 수행하고 있다. 기존의 범죄관련 지도는 주로 범죄발생 현황에 대한 정보를 행정구역 단위로 사용자에게 제공하기 때문에 정작 여성 및 밤길을 이용하는 보행자가 안전한 도로를 사전에 파악할 수는 없었다. 이에 본 연구에서는 수치지도 2.0을 이용하여 손쉽게 범죄에 위험한 지역을 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 수치지도 2.0에서 범죄발생에 위험한 지역을 찾기 위해서 도로중심선과 건물 레이어의 위치정보와 속성정보를 사용하였다. 도로중심선 레이어에서는 포장재질, 도로폭의 속성정보와 도로와 도로가 교차하는 교차각 정보를 부가적으로 추출하여 활용하였다. 건물 레이어에서는 건물종류에 대한 속성정보를 사용하였다. 도로중심선과 도로교차점에 포장재질, 도로폭, 도로교차각, 건물종류 등을 고려하였을 경우의 위험점수를 모두 합산하여 설정된 임계값을 벗어나는 지역을 범죄발생이 일어날 수 있는 위험지역으로 추출하였다. 본 연구에서 개발한 방법론을 검증하기 위해서 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 수치지도 2.0의 도로와 건물 레이어만을 이용하여 공간적인 측면에서 범죄 발생에 지역을 추출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 범죄 예방의 행정적인 측면에서는 식별된 범죄 발생에 취약한 지역에 대해 가로등, 보안등과 같은 안전시설물을 추가적으로 설치함으로 위험지역의 안전도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.89-101
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• 2017

범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.221-229
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• 2015

개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.222-223
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• 2023

본 연구는 여성 안전에 대한 다양한 정책이 시행되었지만, 공공장소에서의 여성의 안전을 위협하는 사건과 사고는 지속해서 발생하고 있다. 최근 여성 대상 범죄, 특히 성폭력 범죄가 매우 높아지면서 공공장소에서의 여성 안전에 대한 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 여성 안전사고 발생 원인을 분석하여 그 원인을 해결할 수 있는 전략과 방안들을 개발하는 연구가 필요하며, 이를 통해 여성들이 공공장소에서 안전하게 생활할 수 있는 환경을 조성할 수 있다. 따라서 공공장소에서의 여성 안전 개선방안 연구는 매우 중요하다. 그러기 위해서는 첫째 범죄율을 분석, 공공장소에서 여성 범죄의 유형 및 발생 경로에 대해 분석하여 언제, 어디서, 어떤 유형의 범죄가 발생하는지 파악한다. 둘째 교육 및 정보 제공, 여성들에게 주변 위험 요소와 대처 방법, 보호시설 위치 등을 교육하고 정보를 제공하여 위험 상황으로부터 탈출하거나 대처할 수 있도록 한다. 셋째 시설 개선, 공공장소의 설계나 조명, 치안 등을 개선하여 여성들이 안전하게 사용할 수 있는 환경을 조성한다. 넷째 적극적인 관리, 공공장소에서 범죄가 발생하거나 이에 대한 우려가 있을 때, 적극적으로 주변 상황을 관찰하고 대처한다. 다섯 번째 커뮤니티 참여, 지역사회와 함께 여성 안전에 대한 캠페인을 전개하고, 지역주민들의 적극적인 참여와 지원을 유도하여 여성 안전의식을 확산시킨다. 이러한 방법들을 적극적으로 활용하여 여성들이 더욱 안전하고 편안한 환경에서 일상생활을 영위할 수 있는 사회적으로 안전한 여성 안전 문제에 대한 개선방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.207-215
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• 2009

최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.78-89
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• 2012

본 연구는 범죄발생 자료를 이용하여 시계열적으로 공간적 분포특성을 파악하고, 범죄발생 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 물리적인 환경 개선을 통한 범죄예방 가능성을 타진해 보는데 목적이 있다. 사례도시의 범죄자료는 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하여 사용하였다. 범죄발생의 공간분석을 통해 향후 범죄발생 지역의 변화를 확인하고, 환경설계나 도시계획으로 범죄를 예방할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 2008년과 2011년 2개년 동안 범죄발생의 공간적 분포 패턴을 분석해 본 결과 국지적인 핫스팟의 이동이 발견되었다. 또한 상업지역을 중심으로 도로를 따라 선형으로 범죄 다발지역이 형성되고, 블록의 내부보다 도로변의 환경개선과 범죄예방 전략이 중요함을 알 수 있었다. 이외에도 사례지역을 위험지역과 안전지역으로 분류하고, 안전한 도시 만들기를 위해 도시계획 관점에서 접근하는 것도 필요함을 지적하였다. 연구의 결과는 도시의 물리적 환경개선으로 근본적인 범죄예방을 도모하고 그 결과로서 안전도시를 만드는데 기여할 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.57-62
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• 2014

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.72-85
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• 2019

본 연구는 일상생활 가운데 누구나 겪을 수 있는 성폭력 범죄 위험의 예측을 목적으로 한다. 2011-2015년 5년 간 청주시 일부 지역에서 발생한 성폭력 범죄를 대상으로 베이지안 통계 기반의 Weight of Evidence를 적용·분석하였다. Weight of Evidence를 활용하여 분석한 결과 첫째, 투입된 관련요인(Evidence) 총 26개 중 주거용도면적, 건축물 사용승인일, 개별주택가격, 용적률, 지하층 수, 대지면적, 보안등, 오락시설 8개만이 신뢰도를 만족하여 각각의 가중치(Weight)가 산출되었다. 둘째, 가중치가 산출된 8개의 관련요인을 결합하여 최종적으로 예측 지도를 도출하였다. 성폭력 범죄가 발생할 위험이 75.5%인 지역은 대상지역 전체면적의 20.7%(2.0㎢)를 차지하였으며 16.5% 지역은 3.3%(0.3㎢), 34.5% 지역은 19.0%(1.8㎢)로 나타났다. 본 연구는 성폭력 범죄 위험의 발생 확률과 이를 감소시킬 수 있는 환경적 요인 또는 조건을 도출하였다. 이와 같은 결과는 경찰의 범죄예방 활동 등 성폭력 범죄 피해 최소화를 위한 선제적 대응방안 마련의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.