초록
주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.
Needs about safety of residents are important in urbanized society, elderly and small-size family. People are looking for safety information system and device of CPTED. That is, Needs and Installations of CCTV increased steadily. But, scientific analysis about validity, systematic plan and location of security CCTV is nonexistent. It is simply put these devised in more demanded areas. It has limits to look for safety of residents by increasing density of CCTVs. One of the characteristics of crime is clustering and stong interconnectivity. So, exploratory spatial data of crime is geo-coded using 2 years data and carried out cluster analysis and space statistical analysis through GIS space analysis by dividing 18 variables into social economy, urban space, crime prevention facility and crime occurrence index. The result of analysis shows cluster of 5 major crimes, theft, violence and sexual violence by Nearest Neighbor distance analysis and Ripley's K function. It also shows strong crime interconnectivity through criminal correlation analysis. In case of finding criminal cluster, you can find criminal hotspot. So, in this study I found concept of hotspot and considered technique about selection of hotspot. And then, selected hotspot about 5 major crimes, theft, violence and sexual violence through Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering.