• 비교문화연구
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• 제43권
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• pp.265-288
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• 2016

이 논문은 시각 미디어에 의해서 어떤 특별한 사건이 '트라우마'로 정의되는 과정과 그에 따른 문제들을 궁구(窮究)할 필요가 있다는 문제의식에서 출발한다. 이 문제에 대한 구체적인 접근은 9/11이 "국가적 트라우마"로 시각화되는 과정을 통해서 이루어 진다. 9/11 테러 사건은 그 사건의 가장 충격적인 이미지들 중 하나인 타워에서 떨어지는 사람들에 대한 이미지들을 배재한 채 "국가적 트라우마"로 구성되었다. 떨어지는 사람들의 이미지를 둘러싸고 벌어진 미국 시각 미디어의 이 같은 재현 작업은 대재앙과 폭력적인 사건을 트라우마 규정하는데 이론적인 기초를 제공하는 현대 트라우마 이론 연구와 맞물려 있다. 본 논문은 미국의 주요 시각 미디어들이 9/11 테러 사건을 트라우마로 정의할 때 그 차제의 트라우마 논리를 정당화하기 위해서 현대 트라우마 이론 연구의 지배적인 경향인 "반모방 이론"에 의거하고 있다는 점을 포착하고 그 이론 모델이 갖는 한계와 문제점을 비평적으로 검토한다. 이 작업은 시각 미디어가 "반모방 이론"에 기대서 어떤 사건을 '트라우마'로 정의할 때 초래되는 문제점과 위험성을 드러내 보여준다. 미국의 시각 미디어가 9/11을 "국가적 트라우마"로 명명할 때 사용한 트라우마의 "반모방 이론"은 트라우마적 사건의 직접적이고 무매개적인 재현에 초점을 맞추고 있어 사건에 대한 외상 주체의 능동적인 대응 방편과 사건과 관련된 인간적인 양상에 대한 이해를 결여한다. 트라우마의 형성과 해석과 관련해서 외상 주체가 개입할 여지가 없는 것이다. 그러므로, 외부 권력의 조작적인 개입 가능성에 노출될 위험이 있다. 본 논문의 목적은 트라우마의 "반모방 이론"이 갖는 이 같은 한계와 문제점에 대한 비평적인 시각을 제공함으로써 다양한 시각 미디어를 통해 대재앙적인 사건을 경험한 사람들이 특정 미디어나 외부 권력의 규정적인 관점에 대항해서 대재앙적 사건을 경험하고 대응하는 대안적인 시각을 찾을 수 있도록 돕는 것이다.

• 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.