현대사회의 시민들은 쾌적하고 안전한 생활공간과 환경을 희망한다. 그러나 현대사회로 접어들수록 급격하고 복잡한 변화를 맞이함으로써 지능적이고 고도화된 범죄가 빈번히 발생하고 있으며, 그 범죄들에 대응하기 위하여 다각적으로 노력이 행해지고 있다. 특히, 실생활에서 가장 많이 발생하고 두려움을 갖게 되는 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 폭력, 절도)는 매우 위협적인 요소로 과학적인 대응방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산광역시 금정구일대의 범죄 자료들을 바탕으로 5대 범죄에 대응하기 위하여 범죄유형별 빈도수를 분석하고 상관분석과 회귀분석을 이용하여 범죄 요인과 범죄 사이의 공간적 특성을 분석하였다.
도시녹지는 환경적, 정서적, 신체 활동적 측면에서 인간의 삶에 긍정적인 역할을 하고 있다. 기존의 알려진 긍정적인 역할 이외에 미시적인 환경을 대상으로 한 몇몇의 선행연구는 도시녹지가 안전성을 제고할 수 있는 연구결과를 보여주고 있다. 하지만, 광역적인 측면에서의 도시녹지와 안전성에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 미국 텍사스 오스틴 시를 대상으로 도시녹지요소를 독립변수로 설정하고, 도시안전성과 관련이 있는 실제 옥외범죄율을 종속변수로 하여 이들 간의 상관관계를 분석하였다. 미국의 인구조사 통계청에서 제공하는 블록그룹을 분석 단위로 하여 오스틴 시의 사회 인구학적 특성을 파악하고, GIS 및 ENVI 프로그램을 활용하여 도시녹지 변수와 옥외범죄율 변수를 구축하였다. 통계분석방법으로는 도시수목비율에 따른 옥외범죄율의 비교를 위해 일원분산분석이 사용되었고, 사회 인구학적 특성을 통제시키며, 도시녹지변수와 옥외범죄율의 상관관계분석을 위해 최소자승법 회귀분석이 사용되었다. 일원분산분석결과, 도시수목비율이 0%~25%에 해당하는 지역의 acre당 연간 옥외범죄율은 1.20%로서 수목비율이 높은 25%~50%의 지역 및 50% 이상의 지역보다 acre당 연간 옥외범죄율이 각각 0.59%, 1.17% 높은 것으로 나타났다. 회귀분석결과, 소수인종비율과 학교중퇴자비율은 연간 옥외범죄율과 양의 상관관계를 보이고, 연간 개인소득수준과 도시녹지요소인 정규식생지수(NDVI) 및 공원 면적 비율은 연간 옥외범죄율과 음의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시의 안정성 제고를 위해 도시녹지의 공급이 필요함을 시사하고 있다.
인터넷이 발달되고 소셜미디어의 사용이 증가함에 따라 공개정보와 소셜네트워크를 통해 국제 범죄조직, 테러리스트 그룹, 주변 국제 안보환경, 사이버 범죄에 대한 정보 분석의 요구가 늘어나고 있다. 하지만 아직 국내에서 OSINT와 SOCMINT 활동에 대한 공개된 정보가 많지 않아 이에 대한 연구가 많지 않다. 저자는 OSINT와 SOCMINT 조사 분석을 실제 수행하면서 알게 된 문제점과 이를 극복하는 방안을 제시하고자 한다. 다만 Intelligence 업무의 특성상 정보 보안이 매우 중요하여 구체적인 내용에 대해서 제시하기 보다는 업무에서 발생되는 문제를 보편화하여 작성하였다.
현대는 인터넷과 컴퓨터 없이는 잠시도 운용될 수 없는 사회이지만 이를 불법적으로 이용한 범죄행위도 점차 증가하고 있다. 이들 컴퓨터 범죄는 익명성에 기반한 대담성을 보이고 있으며, 개인의 사회적 존재로써의 자각에 있어서도 탈개인화됨에 따라 더 많은 우려를 낳고 있다. 이에 따라 일반 컴퓨터 사용자들의 프라이버시 보호를 위한 방법으로 암호화 방법을 점점 더 많이 사용하고 있는데, 이에 비례해 범죄자들의 암호사용도 증가하고 있다. 그렇다면, 범죄자들이 암호를 사용해 자신들의 범죄증거를 숨기고 있는 경우, 이를 수사하기 위해 공권력 및 수사기관은 어떻게 해야 될 것인가\ulcorner 본 논문은 이러한 문제제기를 통해 새로운 환경에 의해 변화된 코드를 활용하는 새로운 법제도를 통한 적극적인 대비방안을 모색해 보고자 한다. KLS와 같은 신기술을 수사기관 및 법집행기관이 신중하게 사용하여 국가의 법 집행력과 프라이버시권이라는 두 가지 근본 가치의 균형을 이룰 수 있는 방안을 고려하여야 할 것이다. PRIVACY와 SECURITY라는 동전의 양면은 현실생활의 법제도를 그대로 옮겨놓는 것만으로는 한계가 있다. 현재 암호와 관련한 보든 논의는 공론화 되지 못하고있다. 좀 더 공개적으로 암호를 사용한 범죄 행위에 대한 현황과 또 이를 대처한 수사기관의 수사 활동에 대해 논의하고, 그 과정에서 어떤 문제점들이 발생되고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위해 필요한 조치들이 무엇인지에 대해 논의하고, 해외 각 국은 이 문제를 해결하기 위해 어떠한 노력들을 기울이고 있는지 살펴본후 종합적인 안목으로 시의 적절한 대책을 세우는 시발점이 되었으면 한다.
스마트폰은 앱을 통하여 사람들에게 다양하고 유용한 기능을 제공하며, 새로운 앱들이 계속해서 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 측면에서 불구하고, 사람들의 편리한 사용에 대한 욕구를 이용하여, 신종 앱 사기와 같은 범죄가 발생하고 있으며, 이를 악용하여 금전적으로 피해를 주거나 개인정보를 탈취하는 범죄로가 증가되는 추세이다. 이와 같은 앱으로 인한 범죄를 대응하기 위하여, 신종 앱 사기 범죄를 분석하고 해결하는 방안이 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 신종 앱 사기 범죄에 악용되는 가짜 앱을 탐지하고, 공식 기관에서 제공하는 정보를 기반으로 가짜 앱과 공식 앱에 대한 대량의 정보를 공유하는 프레임워크를 개발한다. 개발한 프레임워크를 통하여, 정보를 공유한 사람들에게 가짜 앱에 대한 정보를 알려주고, 공식 기관의 앱을 확인하는 안전한 모바일 환경을 제공할 것으로 사료된다.
현대사회는 도시환경의 급격하고 복잡한 변화의 결과로 각종 범죄가 빈번히 발생하고 있어 국민의 생명과 재산보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 도시지역의 치안 담당자들은 경찰 인력의 부족과 과중한 업무 속에서도 효율적인 범죄예방과 감시활동을 위해 경찰의 역할과 기능을 확대하고 있다. 최근에는 24시간 동안 일정한 지역을 집중적으로 모니터링 할 수 있는 CCTV 등의 인위적인 감시도구를 통해 효과적으로 범죄를 감시하고 예방하기 위한 시스템을 도입하고 있으나 감시도구 설치를 위한 체계적인 기준의 미비와 사생활 침해라는 문제가 발생되고 있다. 따라서 이 연구에서는 CCTV 등의 인위적 감시도구와 범죄 발생지점의 공간적 특성, GIS의 공간분석 기법 등을 이용하여 범죄 모니터링이 가능한 인위적 감시지역을 선정하였으며, 그 결과 CCTV 설치대수가 절대적으로 부족하며, 기존에 설치된 위치도 공간적 분포를 충분히 고려하지 못한 것으로 나타났다.
본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 공간적 분포 특성만을 고려하고 있는 기존의 핫스팟분석에 대한 대안적인 방법으로서 공간상에서 나타나는 사건간의 인과관계를 시간영역으로까지 확장하여 동시적 분석이 가능한 시공간분석 방법을 제안하는 것이다. 분석방법으로는 먼저 지리정보시스템을 이용하여 지방중소도시인 M시의 범죄자료를 데이터화 하였고, Ripley K함수와 시공간검정통계량 분석을 통해 M시의 범죄분포 패턴을 지도화 하였다. 연구결과, 범죄위험도가 유의미하게 높은 지역들이 나타났으며, 이들 시공간적 범죄 집중지역들은 기존의 공간분포만을 고려한 범죄분포 패턴과는 다소 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구결과는 시공간적인 범죄분포 특성에 맞는 맞춤형의 경찰 인력 배치와 배분, 그리고 치안행정 서비스 등의 조정을 위한 참고자료로서, 또한 시공간적인 집중을 보이는 이들 지역을 중심으로 물리적 환경 변화의 유도와 공간이용의 개선 효과를 통해 범죄율을 줄여나가는 범죄예방 활동 및 정책수립을 위한 기초자료로도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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