• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.221-229
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• 2015

개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.161-171
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• 2018

범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.

• Architectural research
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• 제24권1호
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• pp.1-11
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• 2022

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.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-37
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• 2015

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.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-40
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• 2021

범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.487-496
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• 2020

This study introduces how GISs (Geographic Information Systems) are used to assess spatial disparities in urban green spaces in the Chicago. Green spaces provide us with a variety of benefits, namely environmental, economic, and physical benefits. This study seeks to explore socioeconomic relationships between green spaces and their surrounding communities and to evaluate spatial disparities from a variety of perspectives, such as health-related, socioeconomic, and physical environment factors. To achieve this goal, this study used spatial statistics, such as optimized hotspot analysis, network analysis, and space-time cluster analysis, which enable conclusions to be drawn from the geographic data. In particular, 12 variables within the three factors are used to assess spatial disparities in the benefits of the use of green spaces. Finally, the variables are standardized to rank the community areas and identify where the most vulnerable community areas or parks are. To evaluate the benefits given to the community areas, this study used the z- and composite scores, which are compared in the three different combinations. After identifying the most vulnerable community area, crime data is used to spatially understand when and where crimes occur near the parks selected. This work contributes to the work of urban planners who need to spatially evaluate community areas in considering the benefits of the uses of green spaces.

• 토지주택연구
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• 제5권4호
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• pp.271-279
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• 2014

본 연구는 현재 운영되고 있는 CPTED기법의 대부분이 새로이 개발되는 아파트단지에 적용되고 있고, 기 개발 아파트단지는 상대적으로 범죄에 노출되어 있다는 문제인식을 갖고 있다. 본 연구는 CPTED기법 적용시 발생되는 비용적 측면을 고려하여 거주민의 범죄예방 선호 공간 및 시설을 조사하였으며, 다음으로 기존의 물리적 환경의 변화 없이 신규 도입이 가능한 CPTED 계획요소를 도출하여 기 개발 아파트단지의 CPTED 적용방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 CPTED 적용의 1순위 공간은 아파트 단지입구, 지하주차장, 공원 및 휴게시설, 엘리베이터, 건물내 계단 및 복도이며, 2순위는 보행로, 담장, 1층 중앙현관, 3순위는 단지내 상가와 공동시설, 지상주차장이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-142
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• 2014

최근 국가적인 차원에서 사회 안전에 대한 관심도가 증가하면서 범죄를 효율적으로 예방할 수 있는 다양한 활동을 수행하고 있다. 기존의 범죄관련 지도는 주로 범죄발생 현황에 대한 정보를 행정구역 단위로 사용자에게 제공하기 때문에 정작 여성 및 밤길을 이용하는 보행자가 안전한 도로를 사전에 파악할 수는 없었다. 이에 본 연구에서는 수치지도 2.0을 이용하여 손쉽게 범죄에 위험한 지역을 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 수치지도 2.0에서 범죄발생에 위험한 지역을 찾기 위해서 도로중심선과 건물 레이어의 위치정보와 속성정보를 사용하였다. 도로중심선 레이어에서는 포장재질, 도로폭의 속성정보와 도로와 도로가 교차하는 교차각 정보를 부가적으로 추출하여 활용하였다. 건물 레이어에서는 건물종류에 대한 속성정보를 사용하였다. 도로중심선과 도로교차점에 포장재질, 도로폭, 도로교차각, 건물종류 등을 고려하였을 경우의 위험점수를 모두 합산하여 설정된 임계값을 벗어나는 지역을 범죄발생이 일어날 수 있는 위험지역으로 추출하였다. 본 연구에서 개발한 방법론을 검증하기 위해서 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 수치지도 2.0의 도로와 건물 레이어만을 이용하여 공간적인 측면에서 범죄 발생에 지역을 추출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 범죄 예방의 행정적인 측면에서는 식별된 범죄 발생에 취약한 지역에 대해 가로등, 보안등과 같은 안전시설물을 추가적으로 설치함으로 위험지역의 안전도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 시큐리티연구
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• 제55호
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• pp.117-141
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• 2018

경찰청이 발간하는 범죄통계에 따르면 주거시설은 노상에 이어 범죄발생이 두 번째로 많은 장소이다. 또한 1인 가구 증가 등 사회적, 환경적 취약점으로 인해 생활의 기본요소이면서 동시에 안전함과 편안함이 핵심이어야 할 주거공간이 침입절도 등 범죄에 빈번하게 노출되고 위협에 시달리고 있다. 그리하여 본 연구에서는 주거시설 중 상대적으로 취약한 원룸, 다세대, 연립, 도시형생활주택에 대하여 환경설계를 통한 범죄예방(CPTED) 관점에서 안전을 평가하고 인증하는데 적합한 요소 및 항목을 추출하여 인증평가 지표와 점검항목을 도출하였다. 도출된 평가지표와 점검항목을 기반으로 서울 서초구, 경기 용인시, 충남 아산시에 소재한 원룸, 다세대, 연립, 도시형생활주택을 대상으로 현장조사를 실시하고 조사결과를 반영한 체크리스트 최종안을 도출하였다. 체크리스트 최종안에 포함된 평가분야는 총 7개 분야 43개 항목이며, 다양한 가점항목을 추가하여 관리자가 취한 특별한 안전조치에 대하여 점수를 획득할 수 있도록 설정하였다. 개발된 체크리스트는 다양한 규모와 유형의 주거시설을 평가할 때 시설별 특성을 고려하여 적절하게 변형하여 활용될 수 있다. 인증평가의 기본원칙과 관련하여, 범죄예방을 위해 중요한 항목들의 배점은 높게 부여하였고, 정성평가를 통해 차등 배점을 부여하는 방식을 선택하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트는 범죄예방전담경찰관(CPO)들이 관할지역 내 주거시설을 평가하고 범죄안전 수준이 높은 우수시설을 인증하는데 활용되고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.560-571
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• 2020

소방, 방재, 방범 등과 같이 시민의 생명과 재산을 보호하는 보장성 서비스들은 거주지의 위치나 개인의 지위, 소득 등과 관계없이 누구에게나 공평하게 제공되어야 한다. 본 논문은 대전광역시를 중심으로 소방서비스의 분포가 공간적·계층적으로 평등하게 제공되고 있는지를 분석하였다. 공간적 형평성을 확인하기 위하여 도시 내 모든 거주지에 대해 소방서비스의 접근성을 분석하였다. 또한, 접근성 분석 결과와 함께 각 지역의 저소득층 분포현황 및 예측 소득 데이터를 비교하여 소방서비스의 소외지역이 소득계층의 분포와 관련성이 있는지를 분석하였다. 분석 결과, 5분 이내에 소방서비스를 제공받을 수 있는 지역의 면적은 대전시 전체의 46.2%였으며, 이 지역에 거주하는 인구는 전체 인구의 98.0%로 나타났다. 5분 이내에 소방서비스를 제공받지 못하는 지역의 노령연금 수급자 비율은 52.7%로 대전시 평균인 7.14%보다 월등히 높았다. 또한 소방서비스의 제공이 5분을 초과하는 지역에서는 서비스 도달이 지연되는 지역일수록 예측 소득이 낮아지는 것으로 나타났다. 따라서 대전시 외곽지역에 거주하는 경제적 취약계층이 균등한 도시서비스를 제공받지 못하고 있는 것으로 판단되며, 이에 따른 정책적 고려가 요구된다.