현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다. 본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20%이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다
인터넷 이용의 급증과 더불어 컴퓨터바이러스, 해킹 및 프라이버시 침해 등 각종 사이버범죄도 또한 날이 갈수록 크게 증가하고 있다. 또한 인터넷과 같이 글로벌한 네트워크 환경에서 발생하는 범죄는 많은 경우 필연적으로 '국제적' 성격을 띠며, 따라서 개별국가의 노력만으로는 범죄를 충분히 방지하기 어렵다. 따라서 다수 국가가 사이버범죄에 대한 수사와 처벌을 위한 협력의 틀을 마련하기 위해 만든 사이버범죄방지협약(Convention on Cyber-Crime)은 컴퓨터시스템, 네트워크 또는 데이터를 대상으로 하거나 이를 오용한 다양한 형태의 범죄행위의 방지 및 처벌과 관련하여 실체법적 측면과 절차법적 측면에서 그 중요성이 매우 높다. 이 글에서는 이 사이버범죄방지협약에 대해 그 제정과정 및 주요내용을 살펴보고, 다음으로 우리법과 비교$.$분석하였다.
생계형범죄라는 말은 '생계'를 위해 범죄를 저지르는 안타까운 일이 발생하는 상황에서 만들어진 용어이다. 생계형 범죄의 기준이 법적으로 규정된 바 없지만, 실무적으로는 기초수급대상자이면서 고령인 사람, 65세 이상으로 경미한 범죄를 저지른 사람, 70대 이상의 노인이 생계와 관련하여 저지른 가벼운 범죄. 그리고 기초수급대상자 이외에도 의료수급이나 빈곤층, 또 치매 등으로 사리 판단이 분명하지 않은 사람들이 저지르는 범죄가 그 대상에 포함이 되어 다루어지고 있다. 생계형범죄는 대부분 중하지 않은 범죄라고 볼 수 있다. 생계형범죄와 관련이 있는 것은 경미범죄 혹은 즉결심판대상범죄이다. 광주에서 2016년 경미범죄심사를 받은 사람들이 109명이었고 2017년에는 142명으로 증가를 했으며 2018년에는 66명으로 감소되었다. 이것은 범죄가 줄어든 것이 아니라, 경찰이 생계형범죄를 비롯한 경미범죄심사 대상자들을 즉결심판에 넘기면서 줄어든 수치이다.
이 연구의 목적은 범죄통계분석을 통해 경비원이 저지르고 있는 범죄를 비교하고 분석함으로써 관련 학문의 기초자료를 제공하고, 경비원의 직업윤리를 강화하고 경비원 범죄를 줄임으로 민간경비업의 건전한 육성에 기여하는 것을 목적으로 한다. 경비원의 범죄발생 수와 범죄율을 비교 분석한 결과는 우리나라 총 범죄 벌생건수와 경비원 범죄 발생건수는 매년 줄었지만 평균적인 범죄율보다 경비원의 범죄율이 높게 나타났고 강력범죄, 폭력범죄, 풍속범죄, 특별경제범죄 지속적으로 높게 나타났다. 결과에 대한 대응방안으로는 첫 번째, 경비원을 피해자로써 연구하는 것이 아닌 가해자로써 경비원 범죄에 대한 관심, 두 번째, 신임교육과 직무교육을 통한 직업윤리 교육의 강화, 세 번째, 학문의 발전과 체계적인 연구를 위한 경비원 정의와 현황에 대한 구체화로 나타났다.
연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.
익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
본 연구는 사회학적 범죄이론에 근거하여 도시 지역의 특징과 범죄 발생 간의 관련성을 규명함으로써 효과적인 범죄예방 대책을 수립하는데 도움이 되고자 하였다. 연구를 위하여 지난 8년간(2005~2012) 대검찰청의 범죄데이터와 지역별 통계연보 등을 통한 인구사회학적 데이터를 이용하여 패널데이터를 구축하였고, 부산시의 16개의 구 군을 대상으로 패널모형으로 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 범죄 발생을 줄이고, 범죄예방을 위해서는 첫째, 일반적인 범죄 예방책보다는 지역의 특성에 적합한 정책이 필요하다. 둘째, 범죄연구에 필요한 구체적이고, 정확한 범죄데이터를 활용할 수 있는 제도적 시스템이나 정책이 필요하다. 셋째, 앞으로도 사회과학분야의 제도와 함께 도시공학 및 여러 학문들이 연계된 연구의 수행이 이루어져야 할 것이다.
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.
국내외 대표적인 범죄예방수단으로 CCTV가 활용되고 있지만, CCTV의 범죄예방효과에 관한 검증은 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 도시공간 내에서 CCTV가 방범에 유효한 위치에 설치되었는지, 범죄예방효과를 나타내고 있는지 S시를 사례로 분석해 보았다. 먼저 CCTV 위치 적절성 분석결과, 범죄발생이 없는 곳에 CCTV가 설치된 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한 주거·상업지역 등을 포함한 275개 케이스를 구성하여 CCTV의 범죄예방효과를 검증하였다. WDQ 지수를 적용하여 CCTV 감시면적과 주변지역에 미친 영향을 종합적으로 분석하여, 최종적인 범죄예방효과를 판단하였다. 분석결과 사례지역의 CCTV 설치는 주변지역에 범죄통제이익 '확산효과'가 나타난 케이스가 53.09%로, 전이효과가 나타난 경우보다 4배 가량 많게 나타났다. CCTV 설치로 인해 범죄발생이 다른 장소로 전이되는 것보다, 도시공간적으로 범죄예방효과가 확산된 것이다. 범죄예방효과를 확대하기 위해 CCTV 설치를 위한 가이드라인 마련이 요구되며, 실시간으로 축적되는 빅데이터를 적극적으로 활용하고, 범죄정보의 DB화, 분석을 통해 방범장비 설치 및 운영체계가 마련되어야 할 것이다.
본 연구는 일상생활에서 사회-심리적으로 중요하게 여겨지는 범죄의 두려움을 지리적 관점에서 분석한 것이다. 특별히, 수원시 영통 지역을 사례로 범죄의 두려움의 공간적 패턴을 분석하였다. 첫째, 범죄 발생과 범죄의 두려움과의 상호 관련성을 살펴보았다. 실제 범죄 발생 장소와 두려움을 느끼는 장소는 어느 정도 일치하지만, 가장 두려움을 많이 느끼는 장소는 일치하지 않았다. 범죄의 두려움은 범죄의 발생뿐만 아니라 물리적 환경과 깊은 관련성이 있다. 두려움의 수준은 조명이 어둡고, 인적이 드문 길, 특히, 공원과 산 주변에서 높다. 범죄의 두려움에 영향을 미치는 여러 가지 요인들은 장소에 따라 다양하게 작용한다. 둘째, 범죄의 두려움을 측정하는 설문지를 계량 분석하였다. 범죄의 두려움을 측정하는데 있어서 설문 문항의 적절성 여부를 파악하고, 많은 양의 자료를 축소하기 위하여 요인 분석을 실시하였다. 요인 분석을 통하여 7개의 요인이 추출되었고, 무례한 행동(incivility)이 범죄의 두려움을 가장 많이 설명하는 요인(24.032%)으로 나타났다. 두려움에 영향을 주는 다른 요인들로는 공동체 유대, 주의, 범죄 발생, 피해자, 윤리의식, 공권력 등이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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