• 한국심리학회지:법
• /
• 제12권2호
• /
• pp.199-221
• /
• 2021

본 연구의 목적은 화이트칼라 범죄의 의사결정 과정에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 살펴보고, 이 요인들의 유무에 따라서 의사결정의 합리성 정도에 차이가 나타나는지 실험을 통해 확인하고자 함이다. 본 연구의 실험은 피험자 간 설계로 재정적 압박 지시 유무와 Tit for tat 전략 정보 제공 유무에 따라서 조건별로 할당하였다. 실험 참가자들은 화이트칼라 직군에 근무하는 성인 102명으로, 화이트칼라 범죄 시나리오로 각색한 변형된 연속되는 죄수의 딜레마 상황에서 의사결정을 진행하고 이에 따른 점수를 획득하는 과정을 거쳤다. 획득 점수는 범죄를 저지를 위험성을 나타내며, 점수가 낮을수록 범죄에 참여할 위험성이 높음을 의미하였다. 연구 결과는 재정적 압박 지시 없이 전략 정보만 제공받은 집단이 범죄에 참여할 위험성이 가장 낮았으며, 재정적 압박 지시만 받고 전략 정보를 제공받지 않은 집단의 범죄 참여 위험성이 가장 높았다. 또, 재정적 압박 지시를 받은 집단은 전략 정보 제공과 관계없이 재정적 압박 지시를 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았으나, 전략 정보를 제공받은 집단 중 재정적 압박 지시를 함께 받은 집단은 재정적 압박 지시와 전략 정보 제공을 둘 다 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 재정적 압박을 합법적으로 해소할 수 있는 방안의 필요성과 직장인을 대상으로 한 화이트칼라 범죄에 대한 교육의 필요성, 기업 내에서 독단적이지 않고 협력적이며 상호검증 가능한 의사결정 구조의 필요성을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.107-116
• /
• 2012

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.

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

• 응용통계연구
• /
• 제35권5호
• /
• pp.619-629
• /
• 2022

5대 강력범죄(살인, 강도, 강간·강제추행, 절도, 폭력)는 사회 구성원들의 안전을 위협하는 대표 범죄들로 일상생활에서 자주 발생한다. 이러한 범죄들은 사회 구성원들의 삶의 질을 떨어뜨리는 등 부정적인 영향을 미친다. 대한민국의 수도인 서울의 경우, 지방에 있는 많은 인구가 서울로 이동하면서 서울의 인구 밀도는 증가하고, 이로 인해 5대 강력범죄 발생 위험성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위험성을 줄이기 위해 세 가지의 시공간 모형을 이용하여 서울의 5대 강력범죄 발생에 대한 상대위험도를 모델링하였다. 게다가, 상대위험도에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 살펴보기 위해 다양한 위험요인을 포함하였다. 최적의 모형을 선택하기 위해 편차정보기준을 이용하였으며, 최적의 모형을 중심으로 다양한 시각화를 포함한 분석결과를 제공하였다. 본 연구는 각 자치구의 상대위험도와 5대 강력범죄에 대한 위험에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 분석함으로써, 사람들의 안전한 일상생활을 유지하기 위한 효율적인 전략을 수립하는 데 도움을 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.167-174
• /
• 2012

본 논문에서는 폭력사건범- 특히 강도에 의해 상해를 당하는 사람들을 집중적으로 다루어 보았다. 시간이 흐르면서 범죄피해 발생수가 변하고 있으며 피해자의 태도와 범행 대상이 되는 빈도와의 상관관계 간에 형태의 변화도 볼 수 있다. UCR와 NCVS자료를 통해서 1980년대와 1990년대 초 정점에 달한 이후 범죄피해 유형 중 다수는 발생 빈도가 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 누적위험을 통해서 일생을 통해 피해자가 될 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 차등 위험에서는 인구통계학적 집단별로 범죄 피해자가 되는 비율이 다르다는 사실을 강조하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.938-940
• /
• 2015

CCTV는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 그러나 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 예방의 목적에 대해 미미한 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 CCTV로 수집된 보행자의 데이터를 통해 객체의 행동을 분석하여 위험도로 행동의 위험여부를 추정하기 위한 Flexible Multi-level Regression 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 통해 관찰된 객체의 행동이 이상행동이라고 판단될 시 위험을 받는 객체에게 알림을 주어 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능할 것으로 예상된다.

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

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
• /
• pp.121-123
• /
• 2022

본 현대사회는 문명적, 기술적, 산업적으로 발전함에 따라 그에 상응하는 절도, 폭행, 살인 등 중대범죄의 범위를 벗어나 이념과 국가, 종교, 등 가치관과 사상에 따른 테러 사건 등 국제적인 범죄도 증가하고 있는 추세이며, 국제사회는 중대범죄 및 전쟁의 공포보다 예측 불가능, 막대한 대량 피해를 불러오는 테러에 의한 공포심을 더 비중 있게 대하는 현실에 직면했다. 테러범죄는 개인을 넘어 다중에게 피해를 입힐 수 있는 범죄인만큼 대중에게 경각심과 위험성을 알리기 위해선 구체적이고 손쉽게 이해할 수 있는 명확성이 필요하다. 테러는 수년간 다양한 방식과 개념들이 증식했으며 피해 또한 더 이상 소규모인원, 특정인을 향한 계획적인 범행에서 불특정 다수를 향한 뉴테러리즘식의 테러로 발전하고 있어 안보의 개념에도 영향을 미치고 있다. 따라서 대한민국 역시 언제까지나 테러의 위험성으로부터 안전을 확신할 수 없기 때문에 국내 정서에 맞는 테러 대응방안과 시스템 구축을 통해 뉴테러리즘의 발생 가능성을 염두 하고 대비할 필요가있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.255-263
• /
• 2015

본 연구에서는 매년 증가하는 범죄에 대한 예방 측면에서 범죄발생 위험요소에 관한 정보를 사전에 파악하고 범죄발생을 예방하기 위해 SNS 데이터를 활용하는 방안을 제시한다. 최근에 SNS(Social Network Service) 데이터는 다양한 분야에서 선제적 예방 대응체계를 구축하는데 활용됨에 따라 그 중요성 또한 점점 증가하고 있다. 하지만 SNS 데이터를 단순 키워드로 수집하는 경우 관련되지 않은 데이터가 다수 포함되어 정확도 저하와 데이터 분석에 혼란을 초래할 우려가 있다. 이에, SNS 데이터의 텍스트 마이닝 분석을 통해 범죄발생 위험요소의 검색 정확도를 향상시켜 효율적으로 추출할 수 있는 방안을 제시한다.

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