To improve urban safety there is an increasing social need for environmental design against crime, which is defined as the creation of inconvenient environments or situations for criminal offenders. By using a cluster analysis, we aimed to clarify crime occurrence patterns from the perspective of land-use. Osaka Prefecture was chosen as the study area because it has the highest crime rate in Japan. The results revealed that there are six patterns of crime occurrence, and that cities of medium-level of mixed land-use have the lowest crime rates.
Korea has relatively less crime than other countries. However, the crime rate is steadily increasing. Many people think the crime rate is decreasing, but the crime arrest rate has increased. The goal is to check the relationship between CCTV and the crime rate as a way to lower the crime rate, and to identify the correlation between areas without CCTV and areas without CCTV. If you see a crime that can happen at any time, I think you should use a random forest algorithm. We also plan to use machine learning random forest algorithms to reduce the risk of overfitting, reduce the required training time, and verify high-level accuracy. The goal is to identify the relationship between CCTV and crime occurrence by creating a crime prevention algorithm using machine learning random forest techniques. Assuming that no crime occurs without CCTV, it compares the crime rate between the areas where the most crimes occur and the areas where there are no crimes, and predicts areas where there are many crimes. The impact of CCTV on crime prevention and arrest can be interpreted as a comprehensive effect in part, and the purpose isto identify areas and frequency of frequent crimes by comparing the time and time without CCTV.
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.
CPTED 기법을 의무적으로 적용함에 있어서 공원 녹지의 부정적인 부분만 반영되었기 때문에, 본 연구는 공원 녹지의 긍정적 효과를 제시하고자 하였다. 연구의 목적은 서울특별시를 대상으로 CPTED 요소로써 공원 녹지의 효과를 이론과 데이터에 근거한 실증과 이를 통하여 계획적 함의를 제시하는 데 있다. 연구에 사용된 자료로는 통계청과 지자체에서 제공하는 통계자료와 USGS의 Landsat8 위성영상을 활용하였으며, 사용된 분석 도구로는 ArcGis와 통계 프로그램 SPSS, Microsoft Excel, R을 사용하였다. 분석방법은 회귀분석을 하였으며, 공간통계분석, 상관분석, 문헌분석을 추가로 사용하였다. 본 연구의 회귀분석의 결과는 총인구(${\beta}=.663$), 풍속대상업소 수(${\beta}=.447$), 관할구역의 면적(${\beta}=.395$)은 범죄율과 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 공원녹지의 효과를 보여주는 유동인구(${\beta}=-.241$)와 수목활력(NDVI, ${\beta}=-.281$)은 음(-)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 공원 녹지가 유동인구를 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다. 수목활력(NDVI)은 심리적 안정을 통해 폭력성을 낮추고, 영역성 강화와 이미지 개선 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 본 연구는 CPTED 요소로써 공원 녹지의 물리적 공간배치와 프로그램 및 관리방안에 관한 계획적 함의를 제시했다.
As the occurrence of a crime is dependent on different factors, their correlations are beyond the ordinary cognitive range. Owing to this limitation, systems face difficulty in correlating various factors, thereby requiring the assistance of artificial intelligence (AI) to overcome such limitations. Therefore, AI has become indispensable for crime prediction. Crimes can cause severe and irrevocable damage to a society. Recently, big data has been introduced for developing highly accurate models for crime prediction. Prediction of night crimes should be given significant consideration, because crimes primarily occur during nights, when the spatiotemporal characteristics become vulnerable to crimes. Many environmental factors that influence crime rate are applied for crime prediction, and their influence on crime rate may differ based on temporal characteristics and the nature of crime. This study aims to identify the environmental factors that influence sex and theft crimes occurring at night and proposes an artificial neural network (ANN) model to predict sex and theft crimes at night in random areas. The crime data of A district in Seoul for 12 years (2004-2015) was used, and environmental factors that influence sex and theft crimes were derived through multiple regression analysis. Two types of crime prediction models were developed: Type A using all environmental factors as input data; Type B with only the significant factors (obtained from regression analysis) as input data. The Type B model exhibited a greater accuracy than Type A, by 3.26 and 9.47 % higher for theft and sex crimes, respectively.
최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.
본 연구는 부산광역시를 대상으로 범죄발생에 영향을 미치는 요인 특히, 공간구문론에 의한 영향을 분석한 실증적 연구이다. 정확한 분석을 위해 본 연구에서는 가산자료 분석의 대표적 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다. 5대 범죄발생에 미치는 영향을 분석한 결과, 총 13개 변수 중 8개 변수가 유의하게 나타났다. 인구학적 특성변수에서는 여성인구비율, 65세 노인인구 비율이, 토지이용 특성변수에서는 행정구역면적과 상업지면적비가 통계적으로 유의하게 나타났다. 범죄대응 특성변수인 CCTV는 그 수가 증가할수록 범죄발생은 감소한다고 나타났다. 공간구문 특성변수에서는 연결도, 국부통합도, 전체통합도가 통계적으로 유의하게 나타났다. 그 중에서 연결도는 그 수치가 낮을수록 연결된 다른 공간이 적기 때문에 갑작스런 방해자의 출현 가능성이 낮고, 통행인에 의한 감시도가 낮아져 범죄발생 요인이 되는 것으로 나타났다. 이러한 분석들을 통해 본 연구는 차후 범죄예방적 측면의 도시계획 입안 및 실천에 기여할 수 있는 기초적 자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 발생수와 경비업체수 및 경비원수의 관계, 경비업체수 및 경비원수와 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 검거수의 관계를 실증적으로 규명하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 1990년부터 2005년까지 경비업체${\cdot}$경비원 등 시큐리티산업 현황과 범죄 발생${\cdot}$검거에 대한 연도별 현황자료를 연구대상으로 선정하였다. 본 연구를 위해 수집한 자료는 SPSS 12.0 통계프로그램을 사용하여 변인별로 입력, 처리 및 분석을 진행하였다. 각 가설은 상관분석(Correlation Analysis), 단순회귀분석(Regression Analysis) 등의 통계방법을 사용, 유의수준 ${\alpha}$=0.05에서 검증하였다. 이와 같은 연구목적과 방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 발생수는 경비업체수와 유의한 관계가 있다. 둘째, 경비업체수는 살인${\cdot}$강도${\cdot}$강간${\cdot}$절도${\cdot}$폭력 등 5대범죄 검거수와 유의한 관계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 연구결과를 토대로 시큐리티 산업 발전방안을 제시하고자 한다. 첫째, 시큐리티산업이 변화하는 범죄추세에 대응할 수 있어야 한다. 둘째, 도시범죄 증가에 대응한 ‘환경설계 범죄예방’ (CPTED: Crime Prevention Through Environmental Design)에 맞는 시큐리티 기법 창출이 필요하다. 셋째, 민간경비 등 시큐리티산업과 경찰 등 공공경비의 상호보완이 필요하다.
우리나라는 인터넷과 전화 및 스마트기기 보급률이 세계 최고 수준에 이르고 있다. 이러한 인프라를 악용한 사이버금융범죄는 지속적으로 발전하고 있다. 2006년 5월에 국내 최초로 보이스피싱 범죄가 발생한 이후, 10년이 지난 현재까지 보이스피싱 범죄는 지속적으로 발생하고 있다. 보이스피싱이란 피해자에게 허위의 내용으로 전화를 걸어, 피해자의 계좌번호 및 패스워드 등을 알아 내어 금전을 편취하는 범죄이다. 이러한 보이스피싱은 그 수법이 날로 진화 발전하여 수사에 어려움을 격고 있다. 보이스피싱의 대부분은 중국 등 동남아시아에 그 본거지를 두고 활동하는 국제조직범죄의 형태로써 국제협력수사에 의하지 않고는 근절이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 보이스피싱 범죄에 대한 발생실태와 사례분석을 하고, 경찰의 보이스피싱에 대한 대응방안을 살펴본 후, 이에 대한 개선점을 제시하고자 한다.
방화(arson)는 심각한 범죄중의 하나이다. 이것은 과거에 비해 높은 증가율을 나타내고 있고 현대사 회에 와서는 방화의 원인이 다양화, 전문화되어가고 있다. 본 논문에서는 경찰청 자료인 '범죄분석'을 토대로 최근 5년간의 방화범죄의 실태와 경향을 파악하였다. 그리고 일반시민을 대상으로 셜문조사를 실시하여 시민틀의 방화의식구조와 방화범최 통계결과와의 연관성을 비교, 검토하였다. 위 분석 자료를 토대로 외국의 방화 대웅 방향을 검토하여 우리 나라에서 방화범죄대옹올 위해 필요 한 사항 들을 유추하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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