Objectives: This study was performed to examine the effects of the public attention to 'crime of schizophrenia' on the use of mental health services in patients with schizophrenia using big data analysis. Methods: Data on the frequency of internet searches for 'crime of schizophrenia' and the patterns of mental health service utilization by patients with schizophrenia spectrum disorders by month were collected from Naver big data and the Health Insurance Review and Assessment Services in Korea, respectively. Their correlations in the same and following month for lagged effect were examined. Results: The number of outpatients correlated negatively with public attention to 'crime of schizophrenia' in the same month. The lagged relationship between public attention and the number of admissions in psychiatric wards was also found. In terms of sex differences, the use of outpatient services among female patients correlated negatively with public attention in the same month while the number of male patients' admissions in both same and following month correlated positively with public attention. Conclusion: These findings suggested that public attention to 'crime of schizophrenia' could negatively affect illness behavior in patients with schizophrenia.
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.
본 연구의 목적은 범죄피해에 대한 두려움, 지역사회 내 사회적 무질서, 물리적 무질서, CCTV에 대한 체감안전도 변수 간의 상관성을 확인하고, CCTV에 대한 체감안전도의 영향요인을 살펴보는 데 있다. 연구대상자는 H시에 소재한 1개 대학교의 학생 140명으로, 2022년 06월 17일~2022년 08월 25일까지 설문조사를 하였다. 자료분석은 SPSS 23.0 program을 이용하여 기술통계량, Pearson's correlation, Stepwise multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 범죄피해에 대한 두려움은 지역사회 특성 중 사회적 무질서, 물리적 무질서, CCTV에 대한 체감안전도와, 사회적 무질서는 물리적 무질서, CCTV에 대한 체감안전도와, 물리적 무질서는 CCTV에 대한 체감안전도와 상관성이 있었다. CCTV에 대한 체감안전도의 영향요인은 범죄피해에 대한 두려움과 사회적 무질서로 나타났으며, 수정된 결정계수(Adjusted R2)는 .572로 설명력은 57.2%이었다. 결론적으로 범죄피해에 대한 두려움과 사회적 무질서 인식개선을 통해 CCTV에 대한 체감안전도를 높이는 방안이 필요하다.
공간자료분석에서 공간적 상관성을 배제한 일반적인 회귀모형을 통한 모수 추정값들은 신뢰성의 문제가 지적 되어 오고 있다. 본 연구에서는 공간자료의 상관성을 고려한 모형을 구축하기 위하여 일변량 조건부자기회귀모형을 이용하였으며 베이지안 기법을 통하여 모수를 추정하고 공간상관성이 고려된 공간 가산자료모형과 고려되지 않은 일반 가산자료모형을 비교하였다. 연구 대상으로는 서울시의 25개 행정자치구별 총범죄 자료를 이용하였으며 자료분석을 통하여 도시계획과 같은 국가 정책의 수립에 참고자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.
구속영장 기각시 그 기각사유로 단순히 도주 및 증거인멸 우려가 없다고만 기재되는 경우가 대부분이다. 이로 인해 사건의 어떤 측면이 구속영장발부에 영향을 미쳤는지 전혀 알 수 없고, 구속영장을 발부하는 정확한 기준이 무엇인지에 대해 끊임없이 제기되고 있다. 본 연구에서는 창원지방검찰청 진주지청에서 2006-2008년의 3개년도 영장청구자료를 범죄 유형에 따라 7가지로 분류하고 각 범죄별로 구속영장 기각 여부를 결정하는 변수를 알아보고자 한다. 7대 범주별 교차분석을 통하여 구속영장 기각 여부에 대한 통계모형을 다루었다.
본 연구는 건축물에 범죄예방설계가 도입되는 내용이 포함된 건축법 개정안이 통과됨에 따라 앞으로 활성화될 방범하드웨어 개선사업이 증거에 기반하여(evidence-based) 수행되기 위한 기초자료를 확보하기 위해 대상물 강화(target hardening)에 초점을 두고 침입범죄의 수법과 도구에 관한 조사를 실시하였다. 분석을 통해 침입수법에 대한 통계자료 구축방식의 개선, 침입수법에 대한 형사사법기관과 방범산업계, 관련 전문가들의 적극적인 공유 및 협력 강화, 지역주민 대상으로 침입수법에 대한 교육 등 범죄예방 안전교육 활성화와 같은 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구를 바탕으로 지역주민의 안전수준을 획기적으로 제고하기 위해서는 본 연구 결과에 기반하여 주요 침입구인 출입문, 창문, 창살 등 방범하드웨어의 침입저항 성능시험 연구, 성능에 대한 표준 및 인증체계에 관한 연구, 방범하드웨어의 개선과 범죄율과의 관계 관한 연구 등 다양한 후속연구가 활성화될 필요가 있다.
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 논문은 서울시 지하철범죄의 특성을 분석한 후, 영국과 미국의 지하철범죄 통제전략 및 제도를 바탕으로 지하철범죄에 효과적으로 대응할 수 있는 정책적 제언을 제시하고자 하였다. 지하철 내에서의 범죄는 기본적으로 공간적 특성으로 인한 기회형 범죄의 성격이 강하며, 최근 우리나라 지하철범죄 통계에 따르면 특히 성범죄가 급격히 증가하고 있다는 사실을 알 수 있다. 고로 이러한 범행기회를 제거하기 위해서는 근본적으로 지하철 내에서의 공식적인 감시기능을 강화하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은, 공식적 감시기능 및 지하철 이용객의 대응능력 강화의 측면을 중심으로, 첫 번째 지하철경찰인력의 증원, 두 번째 CCTV 설치확대와 효율적 활용, 세 번째 지하철이용객의 방어능력 강화, 네번째 무관용경찰활동에 기반한 지하철 내 무질서행위 단속, 마지막으로, 지역사회와의 협력 강화라는 정책적 방안을 제시하였다. 논문에서 제시된 제안점이 지하철범죄의 원인이라 할 수 있는 과밀화 문제에 대해서는 근본적인 해결책이 될 수 없지만, 최소의 비용으로 최대한의 범죄통제효과라는 측면에서는 충분히 실행가능한 방안이라고 생각된다.
꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.
본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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