Verification for the causality of factors affecting fear of criminal victim which has a bad influence on the senior's quality of life and directions to prevent the crimes against the elderly have been suggested. This study proves the applicability for fear of crime to old people especially based on risk interpretation model consisting of perceived risk of crime, behavioral response and fear of crime. Analysis results are as follows. First, disorder factors as social characteristics showed statistically significant influences on perceived risk of crime, behavioral response and fear of crime. Second, direct experienced crime victimization only affected perceived risk of crime while indirect experienced crime victimization had an effect on perceived risk of crime and fear of crime as well. Third, perceived risk of crime influenced fear of crime. Fourth, perceived risk of crime was concerned with fear of crime. Fifth, behavioral response was affiliated with fear of crime. These results reveal that risk interpretation model can be applied to senior's fear of crime. Moreover, disorder factor as social characteristic and experienced crime victimization as individual characteristic help the elderly perceive the risk of crime, bring behavioral response. Consequently, they play a role of factors affecting fear of crime. It is emphasized that support policy is required for the elderly who had experienced crime and stabilization of community environment if necessary to improve the quality of life.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.213-220
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2017
This study examines the limitations of existing crime mapping that relies mainly on reported crime data, suggests a crime mapping method based on experts' and users' assessments of a neighborhood environment as an alternative approach, and conducts a case study on a real-world site by applying the suggested approach. According to the results of the case analysis, while the areas adjoining arterial roads with heavy pedestrian traffic were shown as high crime risk areas in the crime map based on actual reported crime data, the areas adjoining local roads with low pedestrian traffic were high-risk areas in the crime risk area map based on experts' and residents' evaluations. This study makes a contribution to the field in that it demonstrates the detailed application process of crime risk area mapping according experts' and residents' evaluations, compares the results with those of an existing crime map, and finally shows that the former can function as a complement to the latter.
The purpose of this study is to verify the factors that affect the fear of crime by applying the risk interpretation model. Especially, whereas previous studies have not proven micro individual factor that the risk interpretation model had presented, This study includes micro individual elements such as neighborhood factor, perceived risk of crime, fears of crime as main variables. This study utilized secondary data of the National Crime Victimization Survey 2012, conducted by the Korean Institute of Criminology. In this study, multiple regression analysis of two stages and Sobel Test were conducted for verifying the individual influence of each independent variables and identifying the causal relationship between the variables set out in the risk analysis model. As the result, it appeared that the higher level of perceived risk of crime, neighborhood factor, crime experience, education, income cause the higher degree of the fear of crime. On the other hand, the lower degree of age was found to induce the higher level of the fear of crime. In addition, female showed the higher degree of the fear of crime than man. The causal relationship between the variables set out in the risk interpretation model was presented significantly in all variables, except for education.
Kim, Hag-Yeol;Yu, Hye-Kyung;Park, Man-Sik;Heo, Tae-Young
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.25
no.5
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pp.865-875
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2012
In this study, we identify the variables that affect the number of crime and spatial correlation in the Seoul metropolitan area, in addition, we measure the relative risk on the incidence of crime by a Poisson regression model. We suggest a statistical methodology to make a risk map for crime based on relative risk instead of the total event of crime by region using the Geographic Information System. To demonstrate the use and advantages of this methodology, this study presents an analyses of the total crime count in 25 wards in the Seoul metropolitan area.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.207-215
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2009
Recently, the research of the analysis of the crime spatial is increased by using the computer information technology and GIS (Geometric Information System) in order to prevent the urban crime so as to increase the urbanization rate. In this paper, a probability map formed by the raster is organized by the quantification of crime risk per the cell using the region property of the urban spatial information in the static environment. Also, a map of the risk probability is constructed based on the relative risk by the region property, the relative risk by the facility, the relative risk by the woody plant and the river, and so on. And, this integrated risk probability map is calculated by averaging the individual cell risk applied to the climatic influence and the seasonal factor. And, a probability map of the overall risk is generated by the interpretation key of the crime occurrence relative risk index, and so, this information is applied to the probability map quantifying the occurrence crime pattern. And so, in this paper, a methodology of the modeling and the simulation that this crime risk probability map is modified according to the passage of time are proposed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.5
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pp.1097-1104
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2015
Rapid social and economic growth has brought positive results. At the same time, due to the increase in crime, crime prevention is important. There are many papers that analyze crime trends and crime type. Based on this, there are studies to ensure the safety of people. The study calculated the risk for the crime. it is necessary to exert a great effect on crime prevention alternatives. This paper uses crime data provided from San Francisco and victims data provided from FBI. And, it proposes the crime risk calculation. By analyzing the type of user, risk degree is given different weights according to the user, and assess the risk of crime.
The information system control includes organizational structure, control mechanism, and management tools which contribute to accomplish the goals of information system: asset safeguarding, data integrity, effectiveness, and efficiency. Information system audit is the process to evaluate whether the information system accomplishs the goals. Information system auditor examine the reliability of information system control and suggest recommendations to improve the information system control. Both information system control and information system audit activities contribute to prevent and detect the computer crime for the organization. This paper proposes a causal model of information system control/audit and the perceived risk of computer crime, and tests the model using a survey on 38 financial institutions in Korea. Statistical results show that information system control and audit significantly reduce the computer crime risk perceived by the user group. The general control has a stronger impact than the application control. In addition, it turns out that the greater the deviation between the importance and the actual level of information system control is, the higher the perceived risk of computer crime is.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.4
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pp.31-39
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2020
The purpose of this study is to identify the relationship between general fear of crime and specific fear of crime. Also, it is to suggest the way of analyzing fear of crime by summing up the two concepts. This study finds a reason why fear of crime varies from person to person within the same sex and similar age group. In particular, this study intends to analyze the models that affect fear of crime to figure out which is relevant to those in the high-risk group. And with the results, we can devise measurements to effectively reduce fear of crime in a local community. The following facts have been found in this study: positive correlation between general fear of crime and specific fear of crime, method of subdividing group with fear of crime, models that affect fear of crime and sub-items that greatly relate to high-risk groups.
Purpose: The purpose of this study was to verify the relationships among social support, resilience and post traumatic stress disorder (PTSD), and especially to identify factors influencing PTSD in police crime scene investigators. Methods: A cross-sectional design was used, with a convenience sample of 226 police crime scene investigators from 7 Metropolitan Police Agencies. Data were collected through self-report questionnaires during July and August, 2015. Data were analyzed using t-test, ${\chi}^2$-test, Fisher's exact test, and binary logistic regression analysis with SPSS/WIN 21.0 program. Results: The mean score for PTSD in police crime scene investigators was 13.69 .11 points. Of the crime scene investigators 181 (80.1%) were in the low-risk group and 45 (19.9%) in high-risk group. Social support (t=5.68, p<.001) and resilience (t=5.47, p<.001) were higher in the low-risk group compared to the high-risk group. Logistic regression analysis showed that resilience (OR=4.74, 95% CI: 1.57~14.35), and social support (OR=2.13, 95% CI: 1.23~3.69) are effect factors for PTSD low group. Conclusion: For effective improvement of PTSD in police crime scene investigators, intervention programs including social support and strategies to increase should be established.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.135-144
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2009
In this paper, a methodology for the risk probability map generation of the crime prevention to be subject to the urban area in the group residential area is presented. The interpretation key is set up to the distinctive feature distinguishing with the unaided eye based on the object composing with the urban area information such as the topology, the facility, and the characteristic information of the corresponding area by analyzing the crime prevention case occurred by gone. This interpretation key is generated, and this information is applied to another area equally, and so, the risk probability map for the crime prevention and the disaster prevention is generated. At this time, the object interpretation key for the urban area information is divided into the various size cell by the crime prevention case. and the risk index according with this cell is set up. Also, the generated various risk probability map is unified, and the integration risk probability map is generated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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