본 연구는 일상생활에서 사회-심리적으로 중요하게 여겨지는 범죄의 두려움을 지리적 관점에서 분석한 것이다. 특별히, 수원시 영통 지역을 사례로 범죄의 두려움의 공간적 패턴을 분석하였다. 첫째, 범죄 발생과 범죄의 두려움과의 상호 관련성을 살펴보았다. 실제 범죄 발생 장소와 두려움을 느끼는 장소는 어느 정도 일치하지만, 가장 두려움을 많이 느끼는 장소는 일치하지 않았다. 범죄의 두려움은 범죄의 발생뿐만 아니라 물리적 환경과 깊은 관련성이 있다. 두려움의 수준은 조명이 어둡고, 인적이 드문 길, 특히, 공원과 산 주변에서 높다. 범죄의 두려움에 영향을 미치는 여러 가지 요인들은 장소에 따라 다양하게 작용한다. 둘째, 범죄의 두려움을 측정하는 설문지를 계량 분석하였다. 범죄의 두려움을 측정하는데 있어서 설문 문항의 적절성 여부를 파악하고, 많은 양의 자료를 축소하기 위하여 요인 분석을 실시하였다. 요인 분석을 통하여 7개의 요인이 추출되었고, 무례한 행동(incivility)이 범죄의 두려움을 가장 많이 설명하는 요인(24.032%)으로 나타났다. 두려움에 영향을 주는 다른 요인들로는 공동체 유대, 주의, 범죄 발생, 피해자, 윤리의식, 공권력 등이 있다.
인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.
본 연구는 노년기의 부부갈등요인(의사소통, 가정생활, 공격행동, 경제갈등)과 생태체계요인(개인, 가족, 사회)이 황혼이혼(이혼생각, 이혼시도)과 범죄충동(폭력, 자기중심성, 가출)에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구 대상으로는 수도권에 거주하는 55세 이상의 기혼 노인 350명을 대상으로 하였다. 그 중 결측치를 제외한 332부를 최종 분석하였다. 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석 및 t-test, ANOVA, 위계적 회귀분석과 Scheffe test로 분석하였고 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 부부갈등과 생태체계가 가정생활에서의 갈등이나 폭력적인 공격행동, 의사소통 및 경제적인 부분에서의 갈등이 심할수록 황혼이혼에 미치는 영향이 높아진 것으로 분석되었다. 둘째, 부부갈등과 생태체계가 가정생활에서의 갈등과 배우자의 공격적인 행동으로 인한 갈등, 경제적인 갈등, 자기중심성충동이 높을수록 범죄충동에 미치는 영향이 높아진 것으로 분석되었다. 셋째, 인구사회적 특성에 따른 부부갈등, 생태체계, 황혼이혼 및 범죄충동 차이는 모든 분야(성별, 학력, 직업, 자녀동거여부, 종교, 건강상태, 월평균 소득)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다.
본 연구는 형사입건된 소년범죄자들을 대상으로 PAI 프로파일 유형을 살피기 위해 2018-2020년 입건된 청소년 251명과 일반청소년 173명을 대상으로 성격유형과 행동특성을 알아보고자 하였다. 소년범죄자들과 일반청소년들의 전체 프로파일을 살펴보면 저빈도(INF), 조증(MAN), 반사회적 특징(ANT), 알코올 문제(ALC), 약물문제(DRG), 공격성(AGG)이, 지배성(DOM)과 온정성(WRM)에서 차이가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 평균 5점이상의 차이가 난 반사회적 특징(ANT), 공격성(AGG), 지배성(DOM)을 요인으로 군집분석을 실시하여 일반청소년 비율이 높은 군집 1과 소년범죄자 비율이 높은 군집 2로 분류되었으며 군집 1은 일반청소년의 프로파일과 유사한 모형을 보여 방어집단으로 명명하였으며 군집 2의 프로파일 유형은 외현화 집단으로 나타낼 수 있는 외현화로 명명하였다. 이 결과들은 기존 연구결과와 유사하였으며 소년 범죄자들의 프로파일 유형은 일반청소년들보다 임상척도가 전반적으로 높아 행동상 문제점이 있는 것으로 나타났다. 소년범죄자에 관한 연구가 지속적으로 이루어진다면 소년범죄자 뿐만 아니라 청소년들에 대한 이해도 이루어질 수 있을 것이다.
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
The purpose of this study was to examine the response pattern of children of early childhood (ages 4 to 5) to strangers' luring behaviors that suggest imminent crime. Data were collected from registrants offered by four kindergartens and daycare centers. Individual interviews were performed (N = 100) by using a questionnaire. Results were as follows: First, children of early childhood responded unfavorably to strange adults' kindness and request for aids. However, it was found that they did not make the right decision in relation to strange adults' luring behaviors that lead to crime when family related clues were manipulated. Second, children of early childhood responded favorably to strange adults' luring behaviors that are suggestive of criminal intent when candy, ice cream, and toys were offered. Especially, youngsters were more prone to be deceived by these indices than the older children. Third, older children responded unfavorably to strange adults' luring behaviors that suggest a criminal intent In addition, youngsters did not respond cleverly to strange adults' luring behaviors that suggest a criminal intent while showing a reluctant response.
최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위는 피가 묻은 장면이 자주 발생하지 않기 때문에 영화 속 폭력장면 검출 알고리즘과는 차별성이 있어야 한다. 본 고에서는 국내외 폭력 행동 분석에 대한 기술 동향을 살펴보고 감시영상에서의 폭력 행동 검출하는 기술에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.
이 연구에서는 잉글랜드와 웨일즈의 '2011년 경찰 개혁 및 사회적 책임에 관한 법'과 관련된 최근 경찰 개혁 전략을 평가하였다. 경찰 개혁 전략 중 가장 중요한 변화는 지역치안위원장에게 경찰인력 운용뿐만 아니라 관할 지역의 범죄를 줄이는 책임도 부여하였다는 것이다. 이로 인해 지역치안위원장은 지방 정부 및 지역 안전 파트너십과도 긴밀히 협력해야 하며, 그 전신인 지방경찰위원회보다 보다 많은 임무와 큰 권한을 갖게 되었다. 이 연구는 또한 지역 경찰 지휘관을 대상으로 한 설문 조사를 통해 범죄의 성향과 정도를 평가하고자 하였다. 이 설문 조사는 강력 범죄보다는 사소한 범죄 및 반사회 범죄로 인한 치안수요가 급증한 것을 보여주었다. 지역치안위원장 제도의 도입은 경찰의 우선순위가 대중의 우선순위와 점차 일치하고 있으며, 반사회적 행동이 이제는 일반적 범죄보다 주민들의 삶에 더 큰 영향을 미치고 있다는 것을 의미한다. 그리고 이 연구는 윈저리뷰(Winsor Review) 이후에 경찰 연봉, 연금 및 근무 조건에 대한 변화도 조명하고 있다. 또한, 이러한 변화가 경찰 조직 내에서 경찰관들의 사기와 전문적인 동기에 미치는 영향을 살펴보았다. 현재의 영국 정부 정책으로 인해 점점 더 많은 수의 경험 많은 경찰관들이 경찰 조직을 떠나고 있고, 이로 인해 궁극적으로 전략적 긴급 서비스로서 치안서비스의 장기적인 탄력성이 약해질 수 있다는 점을 논의하였다.
이 연구는 최근 우리사회에서 급속도로 확산되고 있는 제노포비아에 대한 문제점을 살펴보고 경찰의 대응방안을 찾고자 하는 목적의 연구로서, 연구의 목적을 달성하기 위하여 제노포비아 관련 선행연구 및 관련통계를 활용하여 문제점을 살펴보고 경찰의 대응방안을 제시하였다. 제노포비아란 자신이 속해있는 지역에 편입되는 이방인에 대한 부정적인 반응으로, 동질감을 느낄 수 없는 이방인들에 대하여 혐오하는 태도나 행동을 의미하는 것이다. 국내에서 발생하는 제노포비아는 현재까지 큰 사회문제가 된다고 보기는 어렵지만, 향후 심각한 범죄를 발생시키는 요인으로서 가능성을 가지고 있어 제노포비아를 제거하거나 억제시킬 수 있는 방법을 연구 중에 있다. 우리나라에서 발생하고 있는 제노포비아는 이주노동자의 증가, 외국인에 의한 범죄 증가, 저소득국가 출신자에 대한 부정적인 태도, 원주민들과 이주자들의 충돌과 함께 낮은 다문화수용성 등으로 인하여 제노포비아를 확산되고 있다. 특히, 무분별한 제노포비아의 확산은 무시 차별에 의한 외국인 범죄의 증가와 원주민과 이주민간의 충돌이 빈번하게 발생하고 경찰이 투입되어야 하는 상황이 증가하고 있다. 이러한 문제에 대하여 이 연구에서는 경찰의 대응방안으로 제노포비아에 의한 범죄 발생 시 관련법의 확대해석을 통한 처벌과 제노포비아를 조장하는 각종 매체에 대한 적극적인 대응, 제노포비아를 유발하는 이주민과 내국인과 충돌을 예방할 경찰활동 강화와 외국인범죄 예방방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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