• 제목/요약/키워드: Theft

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침입절도범 재소자의 수법 특성과 타겟하드닝 관련 인식 (Characteristics of Intrusion MO and Perception of Target Hardening of Burglars)

  • 박현호;김강일;김효건
    • 시큐리티연구
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    • 제60호
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    • pp.33-61
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    • 2019
  • 최근 사회의 심각한 문제 중 하나인 범죄문제를 줄이기 위해 사용 되는 다양한 전략 중 하나인 소위 타겟하드닝(Target Hardening)의 효과성을 실제로 증명해 낸다는 것은 상당히 어려운 일이다. 특히 3분~5분이 침입범죄자들이 포기하거나 중단하게 되는 골든타임(golden time)으로 많이 사용되고 있는데 이는 외국의 사례와 국내의 일부 간접적인 연구사례를 근거로 기준을 제시했을 뿐 보다 직접적으로 실제 침입범죄자들을 상대로 평균 침입 작업 시간이나 침입공격에 방범 하드웨어가 저항하는 시간의 경과에 따른 포기 시간 기준 등을 확인한 연구 사례는 전무하였다. 이에 이 연구는 교도소에 수감된 90명의 침입절도범 재소자들 표본을 상대로 2018년 8월 한국의 전형적인 전문 침입절도범의 평균 범죄 경험 횟수, 교육수준, 연령, 키, 몸무게 등을 프로파일링하고, 구체적인 범죄수법과 평균 침입작업 시간, 그리고 뚫리지 않을 경우 포기하는 시간 기준 등을 국내 최초로 조사 및 실증하였다. 분석결과 침입절도범의 수감 전 절도범죄 횟수에 대한 조사에서는 설문조사에 참여한 응답자들의 상당수가 상습적 전문침입절도 범죄자였고, 신체적 특성으로는 보통 성인 남성들과 큰 차이가 없었다. 침입범죄를 가장 많이 저지른 장소는 주거시설이었고 그다음 상업 시설, 교육시설 순이었다. 주거시설 중 침입범죄를 저지른 시설 유형에 대한 조사에서는 주거시설 중에는 단독주택, 다세대·다가구주택, 아파트 고층(3층 이상), 아파트 저층(1~3층) 순으로 나타나 단독주택이 가장 많은 비중을 차지하고, 예상보다는 아파트의 경우 저층보다는 고층의 비율이 높아 아파트 고층이라고 해서 안전하지는 않았다. 침입범죄를 위해 장소에 침입하는데 걸린 평균소요시간 응답을 보면 상당히 짧은 시간 안에 신속히 침입에 성공하나, 도구로 침입 작업을 할 때 일반적으로 시간을 재면서 하지 않다보니 다소 침입이 어려웠던 곳에서 오래 걸렸다고 판단하는 심리적 시간이 작용했을 것으로 추측된다. 범행을 포기하는 시간의 경우에는 절반이상의 응답자가 4분 이하의 시간에도 범행을 포기하겠다고 응답함으로써 방범시설이 4분 내외의 침입저항 성능만 확보되어도 침입범죄가 절반 이상 예방될 수 있음을 시사하고 있다. 이는 즉, 방범시설의 침입저항 성능이 5분 이상 발휘된다면 대부분의 침입범죄자가 침입을 중도 포기하는 경향이 있다는 점을 증명한다.

머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.64-80
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    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

대한제국과 일제강점기의 홍삼 원료삼 경작지원 시스템 (Cultivation Support System of Ginseng as a Red Ginseng Raw MaterialduringtheKoreanEmpire andJapaneseColonialPeriod)

  • 조대휘
    • 인삼문화
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    • 제5권
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    • pp.32-51
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    • 2023
  • 홍삼이 19세기에 청나라로 대량 수출되면서 개성에 대규모로 홍삼 원료삼 재배 단지가 조성되었다. 개성 상인 간 특유의 민간주도형 대부 제도인 시변제(時邊制) 는 인삼 재배에 필요한 막대한 비용을 조달할 수 있게 하였다. 대한제국 황실은 1895년에 포삼규칙(包蔘規則)을 공포하였는데 이것이 홍삼 전매제의 효시이다. 1899년 일본인들에 의한 삼포 침탈이 심해지자 황실은 일본인들에 의한 인삼의 도난을 방지하기 위해 군대가 경비를 하고, 원료삼 수납대금의 50~90% 정도를 수확 전에 미리 지급하는 국가 주도형 배상금 선교제도(賠償金 先交制度)를 운영하였다. 1895년 종자 가격이 상승하자 일부 상인들이 중국과 일본의 저질 종자를 수입하고 판매하게 되었다. 이에 1920년 공포한 홍삼전매령에서는 정부 허가 없이 외국 종자 수입을 금지하게 되었다. 일제강점기 초기인 1906년~1910년의 인삼경작은 폐농 수준이 되어 1910년도 홍삼 원료 수삼 수납량은 불과 2,771근에 불과하였으나 1915~1919년과 1920~1934년까지 각 기간 중 연평균 수삼 수납량은 각각 약 11만 근, 15만 근 수준으로 크게 증가하였다. 이러한 홍삼 원료 수삼 생산량 증가는 1908년부터 실시된 수삼 배상가격 사전 공시, 신규면적 재배 비용 융자, 우수경작인 장려금 지급 등 다양한 삼업 육성정책에 기인한 것이다. 그러나 당시 일제의 궁극적 목표는 한인 삼포주의 육성이 아니라 홍삼 사업의 이익금으로 식민지 경영유지 비용을 마련하려 했던 것이다.