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.
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.
주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.
최근 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 절도, 폭력) 발생은 장기적인 경기침체와 불황으로 꾸준히 증가하고 있다. 지금까지 분석된 5대 범죄의 발생특성을 살펴보면, 그 발생지가 치안환경에 열악한 우범지역이라는 공통점이 있어, 우범 지역에서의 범죄 발생률을 낮추기 위해 CPTED의 활용이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 CPTED 감시요소와 기존의 범죄발생자료를 활용하여, 범죄취약지등급도 작성 방안을 제시하였다. 특히, 감시요소 중 치안센터를 요점 순찰과 정선순찰 등으로 나누어 CCTV, 가로등과 함께 3단계의 감시등급으로 나누어 시각화하였다. 또한, 연구지역에서 발생한 범죄발생통계자료를 통해 용도지역별 범죄율을 확인하고 범죄발생 현황도를 구축하였다. 구축된 감시요소와 발생지의 용도지역에 대한 AHP분석을 통해 가중치를 산정하고, 각각의 요소를 중첩하여 감시단계별 범죄치약지도를 작성한 결과 범죄로부터 취약한 1등급지가 감시 3단계에서 1단계에 비해 절도 약 60%, 폭력 약 52%, 강간 약 33%가 감소함을 확인 할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1511-1523
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2016
우리나라의 5대 강력범죄 (살인, 강도, 강간, 폭력, 절도) 발생의 증가추세는 우리나라의 사회, 경제적 요인의 변화 추세와 무관하지 않으며, 이와 관련한 논의는 여러 사회과학 연구에서 논의되어져왔으나 시계열 자료의 특성을 제대로 반영하지 않은 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 강력범죄 변화의 추이를 살펴보고 그 통제 요인들에 관하여 논의하였다. 통제 요인들을 살펴봄에 있어 시간, 계절 및 순환과 같이 시계열 자료로써 갖는 내재적 요인들과 경제적, 사회변동 및 범죄통제에 관련한 외재적 요인들로 범주화 하여 고려하였다. 또한 시계열자료가 본질적으로 갖는 자기상관성을 반영한 모형 역시 고려하여 비교하였다. 이러한 다양한 시계열 모형들을 통하여 5대 강력범죄의 발생요인을 점검하는 한편 발생건수를 예측함으로써 강력 범죄에 대한 예방적 정책적 도움을 주고자 하였다.
본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 범죄자의 경우 필수 금속원소와 독성금속의 함량에 기초하여 정상적 인구집단으로부터 구별될 수 있다는 가설을 검정하기 위해 시도되었다. 금속 원소함량 및 중금속함량의 차이를 알아보기 위해 두발을 채취하였으며, 아울러 이들 금속과 인성과의 관련성을 알아보기 위해 MMPI 검사를 시행하였다. 두발채취는 범죄자의 경우 유죄판결을 받은 직후 실시 하였으며, 후두부의 5cm 이내의 두발을 2g을 취하여 두발중 금속함량을 원자흡광분광광도계로써 측정 하였다. 두발 중 금속원소들의 함량을 비교해 오면 아연과 마그네슘이 비폭력범죄자에 있어 유의하게 낮았으며, 납과 카드뮴 비폭력범죄자군이 대조군에 비해 유의하게 높았다. 연령군별 함량차이를 보면 나트륨, 아연, 철, 마그네슘, 납에서 차이를 보이고 있으나 연령에 따른 어떠한 추세는 보이지 않았다. 연령군별로 층화하여 두 집단과의 차이를 보면 나트륨은 20대에서 비폭력범죄자군이 유의하게 높았으며 아연은 20대 30대 40대에서 마그네슘은 20대와 30대에 있어서 비폭력범죄자가 유의하게 낮았다. 반면 납과 카드뮴은 20대 30대 40대에서 비폭력범죄자군이 유의하게 높았다. MMPI의 각 척도별 T 점수중 우울증 척도(D)는 대조군이 유의하게 높았고, 반사회성 척도(Pd), 편집증 척도(Pa), 경조증 척도(Ma)의 척도에서는 비폭력군이 유의하게 높았다. 금속 금속함량과 MMPI의 각 척도별 T 점수와의 상관성을 보면 범죄자 군에서는 구리와 Ma 척도를 제외한 Hs D Hy Pd Mf Pa Pt Sc Si 척도의 점수와 통계적으로 유의한 음의 상관관계를 보이고 있으며 (P<0.05, p<0.01), 아연함량과 Hy Mf Pa Pt 척도의 점수가 음의 상관관계를 보이고 있다. 반면 대조군에서는 나트륨과 Ma 척도가 음의 상관관계를 철과 Sc척도, Pt척도는 양의 상관 관계를 보이고 있다. 본 연구의 결과로 볼때 비폭력범죄자와 정상 대조군 사이에서 일부 금속원소의 함량 차이가 있는 것으로 보여지며, 금속원소 함량과 MMPI 척도와도 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 향후 폭력범과 비폭력범, 폭력범과 일반인과의 차이를 비교하여 볼 필요성을 느낀다.
현대 사회는 다양한 강력 범죄들이 발생하고 있다. 모든 범죄들은 발생한 후에 대처를 하는 것보다 사전에 범죄를 예방하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 다양한 범죄를 예방하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만 기존 연구 방법들은 사회학적, 심리학적인 요인들을 분석하여 범죄의 발생 확률과 발생 동기 등을 분석하여 예방하고자 하는 노력이 대부분이다. 그러므로 본 논문에서는 마코프 체인 방식을 사용하여 시간에 따른 범죄를 예측하기 위한 연구를 수행하고자 한다. 5대 강력 범죄인 강도, 살인, 강간, 절도, 폭력에 대하여 수집된 범죄 발생 건수 자료를 사용해 범죄 유형별 시간에 따른 범죄 발생 예측을 위한 모델링을 구현한다. 그리고 범죄 발생 유형별 범죄 발생 예측 값과 실제 발생 값을 비교해 본 논문에서 제안한 시간에 따른 범죄 발생 예측 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 논문에서 제안한 범죄 발생 예측 기법이 실제로 강도, 살인, 강간 등과 같은 강력 범죄에 대해서는 최대 값을 임계값으로 적용하고, 나머지 범죄에 대해서는 평균값을 적용하는 방식을 사용함으로써 범죄 발생 예측확률을 높일 수 있을 것으로 연구되었다. 향후 범죄 유형별로 시간에 따른 범죄발생 예측율과 실제 값이 다르게 적용되는 사례들을 추가 조사하여 연구의 폭을 넓히고자 한다.
본 연구의 핵심은 공간상에 빈번하게 발생하는 범죄의 위험지점(Hotspot)을 찾고, 방범CCTV 적정설치위치를 도출하는 것이 목적이다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다는 것이다. 범죄이력을 통해 군집이 발생한 원인과 범죄에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있다. 방법은 전통적인 OLS모델 외에 공간적 자기상관성을 포함하는 공간시차모델, 공간오차모델을 적용하여 5대 범죄율과 절도율, 외국인 거주율에 영향을 미치는 변수를 선정하였다. 5대 범죄에 영향을 미치는 변수는 생활보호대상자율과 풍속업소율에는 양(+)의 부호로, 가로등 밀집도에는 음(-)의 부호로 나타나. 생활보호대상자가 군집한 지역, 풍속업소 군집지역, 다문화가정이 많은 지역, 가로등 밀집도가 낮은 지역을 중첩하여 위험공간으로 선정하고, 이를 근거로 기존 CCTV영역이 Hotspot의 46%를 담당하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 현재 운영 중인 CCTV를 감안한 상태에서 위험지점을 커버할 신규물량은 총 89대로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.413-421
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2010
본 연구에서는 5대 범죄중 사람의 생명과 신체에 심각한 위해를 가하는 강력범죄인 살인과 강도 범죄의 이변량 가산자료에 대해 이변량조건부자기회귀모형을 사용하여 공간상관성을 반영한 강력범죄모형을 제안하였다. 범죄자료와 같은 가산자료에 대한 과대산포 검정을 위해 우도비 검정 실시하였으며, 그 결과 과대산포가 유의하지 않음에 따라 공간포아송모형을 이용하였다. 실증예제로 2007년 서울시에서 제공하는 25개 자치구별 강력범죄자료를 지리정보시스템을 이용하여 강력범죄 발생실태를 시각화하였으며 강력범죄에 영향을 주는 다양한 요인들에 대하여 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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