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.
급격하게 변화하는 현대도시의 삶은 도시인의 평균 정주기간을 갈수록 짧아지게 하였으며 이것은 도시 주거지의 정체성을 약화시킴으로써 급격한 강력범죄 발생을 유도하였고 이에 따라 도시안전은 심각하게 저해되었다. 도시는 메크로 할 뿐만 아니라 마이크로 한 특성을 갖는 매우 복합적인 구조로써 범죄발생 또한 범죄자의 개인적인 동기를 포함하여 도시의 사회적, 경제적, 공간적 구성관계 속에서 나타나는 매우 복합적인 현상으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 급속히 증가하는 도시 내의 강력범죄 발생패턴을 사회적, 경제적, 공간적으로 분석하여 그 구조적 역학관계를 메크로하며 마이크로하게 규명함으로써 범죄발생을 유형적 시간적, 공간적으로 예측하는 범죄예측 프로그램의 개발이 필요함을 강조하였다. 나아가 범죄발생과 밀접하게 관련된 다양한 인자들을 도출한다면 도시범죄의 발생구조를 보다 명확히 규명할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 범죄발생이 사회불안에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2개의 연구가 수행되었다. 연구 1에서는 286명(남자 160명, 여자 126명)을 대상으로 지각된 범죄 심각성, 지각된 범죄 발생빈도, 지각된 사회불안을 조사하였다. 그리고 이 세 변인들에 대한 시대적 변화를 추정하도록 하였다. 그 결과, 응답자들은 비교적 범죄의 발생이 많다고 지각했으며, 범죄가 약간 심각한 수준이라고 지각하였다. 그리고 사회가 불안하다고 보고 있었다. 또한 과거에 비해 현재 그리고 미래를 거치는 동안 범죄 발생이 증가하고 범죄가 더 심각해질 것이라고 예측하였다. 또한 사회불안 역시 같은 경향을 보였으며 세 변수의 변화패턴이 매우 유사하였다. 범죄 심각성과 범죄 발생빈도 추정이 사회불안에 영향을 미치는가를 알아보기 위해 단계적 회귀분석을 실시한 결과 범죄발생빈도와 범죄심각성 추정이 사회불안에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 2에서는 259명(남자 141명, 여자 118명)을 대상으로 7개의 범죄유형에 해당하는 25개 범죄의 발생빈도를 추정하도록 하고 사회불안을 측정하였다. 그리고 7개 범죄 유형이 사회불안에 미치는 영향을 살펴보기 위해 단계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 강력범죄만이 사회불안에 유의미한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 강력범죄 중 방화만이 사회불안에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 의의와 제한점이 논의되었다.
The purpose of this research is to demonstrate the propriety of the locations of the Jigudea(police boxes) through time and spatial analysis. The study area was limited to BusanJingu of Busan city which includes Seo-myeon district; the biggest downtown in Busan city. In this case, monthly crime position occurrence number of times by time analysis, criminal occurrence number of times and the position have some similarities. In case of Jigudea(police boxes) which handle crime, throngs were piled up. The other case of position which crime, there is no Jigudea(police boxes) in group or two were situated. As a result, it is required that Jigudea(police boxes) in Jin-gu should be rearranged and relocated properly.
4차산업혁명 이후, 빅 데이터 분석, 로봇공학, 사물인터넷, 인공지능 등의 핵심 기술들이 여러 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 빅 데이터 기술은 방대한 데이터를 모으고, 분석하고 처리하며, 공급하는 단계를 갖는 것으로 이해되고 있다. 유용한 방대한 데이터 중에 하나인 범죄 기록은 현재까지는 범죄가 일어난 후 수사 정보를 획득하는데 이용이 되고 있다. 방대한 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄를 예측하는 데 사용할 경우 범죄의 발생 빈도를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서는 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄 발생 확률을 스마트 기기 사용자에게 제공하는 스마트 시스템을 제안한다. 구체적으로 기기상의 전자지도에 범죄 발생 확률을 나타내어 안전한 이동 경로를 안내하는 시스템을 의미한다. 소규모 지역을 다루는 스마트 앱으로 실험한 결과 범죄 예방에 있어서 활용성이 비교적 좋은 것으로 판단된다.
본 연구는 범죄로부터 안전한 생활환경 조성을 위해 도로망의 형태도 범죄발생에 영향을 미칠 것이라는 가정하에 공간구문론(Space Syntax)을 활용하여 사례지역을 대상으로 실증 분석하였다. 즉 도로별로 통합도, 통제도, 연결도를 공간구문론으로 계산하고, 각 도로별 실제 범죄발생 건수와 상관성을 분석하였다. 다음으로 분석결과를 일반화할 수 있는지를 확인하기 위해 멀티에이전트모형(Multi-Agent Model)을 개발하여 컴퓨터상의 가상공간에서 시나리오를 설정하고 시뮬레이션 하였다. 그 결과 도로망의 통합도가 범죄발생과 가장 연관성이 높은 것으로 분석되었으며, 가상공간 시뮬레이션 결과에도 통합도가 가장 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 멀티에이전트 시뮬레이션에서 실험공간 규모나 에이전트 행동의 프로그래밍에 한계가 있었지만 현실 데이터와 가상공간 시뮬레이션에 의해 도로망 체계와 범죄발생간의 관계를 규명하였다는데 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 플랫폼은 다양한 실험이 가능하므로 경찰력이나 방범시설의 배치 등 보다 현실적인 문제에 대한 해결방안 모색과 스마트 안전도시를 앞당기는데 기여할 것이다.
In modern society, a spontaneous phenomenon that community residents' participation in crime prevention sphere is increasing now due to the recognition that it is extremely difficult to control crime only by the limited official power(police) is spreading in the society. In the consideration of crime occurrence, the fear of crime does not belong to a certain person any more, but it turns to a matter of common interest for all people. If the recognition of community problems is well understood and analysed, the effect of community residents' participation in crime prevention will appear more eminent and definite. For a long period of time, thanks to the community residents' participation in crime prevention, it has been possible to sustain safety and stability of local community. Ultimately not only the police could reduce the crime problems but local community could decrease a fear of crime. In this study, for maximized effect of crime prevention, it is focused on the role of the community residents' participation in crime prevention. For desirable interrelations among service group and residents, police, first the review of situational crime prevention and community crime prevention theory was studied. And the community residents participation to crime prevention activity in U.S.A, Japan etc was reviewed. By interviewing actual participants in community crime prevention activity, the problems and countermeasures of the community residents' participation in crime prevention activity and desirable direction was suggested
The purpose of this study is to explore the relationship between housing types and crime and to suggest the appropriate strategies and interventions of housing policies for crime prevention. For spatial analysis of crime data, spatial autocorrelation is tested by Moran's I Test. A Ordinary Least Squares-based regression model is employed because crime data used in this study fails to show spatial autocorrelation. Results show that housing type variables except non-residential housing type are not associated with crime. Among land-use characteristics, the percentage of commercial areas is likely to better explain crime occurrence rather than housing types. It is surprising that residents' satisfaction to housing environment has a positive direction in its relationship with crime even though it cannot have a statistical significance. However, fear of crime shows a negative direction with crime although it fails to have a statistical significance. The findings of this study can contribute to understand the association between housing types and crime when setting housing policies for crime prevention.
The library is the most frequently utilized building on campus, but, it has been reported to be a facility most vulnerable to crime. However, almost no study has been conducted on crime in the library, which implies a need for research on the subject. The purpose of this study is specifically twofold. First, this study will suggest components of environmental plan to prevent fear over library crime on campus. Second, the study seeks to reveal the correlation between use per library space and fear of crime. This has been analyzed by conducting a survey among current university students, and the survey includes the following three details: first, fear over day/night crime per library space; second, components of environmental plan to prevent fear over crime per library space; third, level of use per library space on campus. The results of study show that fear of crime has low relation with crime occurrence, fear per library space is higher during the night than during the day, and the space where the fear level is usually high is the service facility. There is a difference for each space in terms of important components of environmental plan to prevent crime per library space, and installation of security device is most important. One must consider a plan for a crime safe environment regarding library space where the level of use during the day is low.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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