• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.513-515
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• 2022

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.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.221-229
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• 2015

개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 시큐리티연구
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• 제14호
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• pp.261-283
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• 2007

범죄두려움의 원인을 설명하기 위한 최근의 연구들에서는 성, 연령, 경제수준, 범죄 피해경험 등의 미시적인 개인수준과 거시적인 지역수준과의 연계를 시도하는 연구에 관심과 노력을 보이고 있다. 하지만 이 연구에서는 이러한 지역수준의 특성에 대한 개인의 관심과 해석은 개인의 특성으로서 과거의 범죄피해경험, 범죄피해의 취약성 정도, 범죄관련 정보에 대한 관심에 따라 다를 수 있다고 보며, 미시적인 수준과 거시적인 수준의 연계를 시도하기에 앞서 개인적인 수준에서 개인의 특성과 범죄두려움의 관계에 대해서 실증적인 분석을 실시하였다. 따라서 이 연구의 목적은 범죄두려움이 과연 개인의 특성에 따라서 어떻게 느끼게 되며 또한 얼마나 많은 영향을 받게 되는지를 실증적으로 검증하는 데에 그 목적이 있다. 이 연구의 조사결과 우선 범죄피해경험이 집단간의 차이가 통계적으로 유의미한 인구통계학적 특성은 연령, 결혼상태, 최종학력, 거주하는 장소였으며, 범죄피해의 취약성 정도는 성별과 결혼상태, 범죄관련 정보에 대한 관심은 성별, 연령, 최종학력, 가족 수입, 거주장소 위치에 따라서 집단 간의 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 특성 요인과 범죄두려움의 상관관계 분석을 실시한 결과 독립변수 세요인 모두 범죄두려움과 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타내고 있었으며, 특히 범죄피해에 대한 취약성 요인이 범죄두려움과 가장 상관관계가 높게 나타났다. 마지막으로 개인의 특성으로서 범죄피해의 취약성, 범죄정보에 대한 관심, 범죄피해경험은 범죄두려움에 영향을 미쳤으며, 특히 이러한 개인적 특성 요인 중 자신이 범죄피해에 대해 취약하다고 생각 하는 범죄피해의 취약성이 범죄두려움에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.12-25
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• 2009

본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.161-171
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• 2018

범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.283-288
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• 2021

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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.141-148
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• 1994

범죄형태에 관한 연구를 하기 위하여 재소자들에 관한 자료를 이용하는 경우가 많다. 그러나 이들 자료를 범죄자 전체의 모집단을 대표하는 표본이 될 수 없으므로 추정치에 편기가 존재하여 그대로 사용할수 없다. 단순 교대재생과정에 기초를 두고 재소자들의 특성을 고려하여 모형을 세우면, 편기가 제거된 범죄횟수, 재소기간등에 관한 추정치를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1638-1641
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• 2015

최근 다양한 공공 데이터가 속속 개방되고 있지만, 지역 내의 범죄 데이터는 통계 데이터 이외에는 공개되지 않고 있다. 이처럼 공공 데이터의 확보가 어려운 경우에는 해당 지역 내의 범죄 관련 모든 온라인 뉴스 기사를 주기적으로 수집하고 범죄 현황에 관한 정보를 자동으로 추출하여 맵(map)에 시각화 하여 보여주는 프레임워크의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 프레임워크 개발에 필요한 주요 알고리즘들과 효과적인 시각화 방안을 제안한다. 또한 이미 공개된 군산시의 범죄 발생 통계 자료를 비교하여 제안 시스템의 효용성을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.65-71
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• 2017

통계조사 또는 실태조사는 '어떤 조사자가?', '어떤 목적으로?', 그리고 '어떻게?' 작성되었는가에 따라 왜곡의 가능성이 있는 것이 사실이다. 심지어는 통계결과는 '거짓말' 더 나아가서 범죄 또는 비행 등에 관한 통계는 '새빨간 거짓말'로 불리기도 한다. 범죄나 비행에 관한 통계를 신뢰하지 못하는 이유는 여러 가지를 들 수 있겠지만 그 중 대표적인 원인중의 하나가 숨은 범죄(Hidden Crime) 또는 형사사법기관에 보고되지 않는 범죄(Unreported Crime)가 존재한다는 것이다. 이러한 숨은 범죄문제를 보완하기 위해 피해자조사 또는 자기보고식 조사 등의 방법이 사용되고 있으나, 이 또한 범죄의 유형에 따라 과소보고 또는 과대보고의 문제가 있다. 범죄와 비행 그리고 일탈행동에 대한 조사는 매우 민감한 사항들이기 때문에, 조사대상자들은 심리적 부담을 가지게 된다. 이처럼 조사대상자들의 경험을 밝히는 것이 부담스러운 민감한 내용에 대해 진실한 답변을 유도할 수 있는 방법으로 통계학 분야에서 확률화응답모형(randomized response model)이 개발되어 사용되어왔다. 이 기법은 피해자조사 또는 자기보고식 조사의 문제점을 해결할 수 있는 매우 유용한 방법임에도 불구하고, 우리나라에서 범죄학 분야의 조사에서 사용된 경우는 매우 적다. 따라서 이 연구에서는 범죄학 분야연구에 있어 확률화응답모형의 적용가능성을 타진하기 위하여, 확률화응답모형을 활용하여 대학생들을 대상으로 성매매에 대한 내용을 실제로 측정해 보고, 확률화응답모형의 유용성을 확인해 보았다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.57-62
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• 2014

본 논문에서는 빅 데이터를 이용하여 범죄 발생 패턴을 분석하는 알고리즘을 제안하고 구현했다. 제안된 알고리즘은 대검찰청에서 수집하여 공개한 범죄관련 빅 데이터를 사용하며, 표준편차 타원체 및 공간밀도 분석과 같은 공간통계분석을 통해 서울시의 2011-2013년 범죄발생 패턴을 분석했다. 범죄 발생 빈도수를 이용하여 범죄발생지역, 시간, 요일, 장소의 위험지수를 구했고, 범죄 패턴 분석 알고리즘을 통해 범죄 발생 확률을 구했다. 이를 통해 공간통계분석을 했다. 제안된 알고리즘의 구현 결과, 서울시의 각 구별로 범죄발생 패턴이 다르다는 것을 파악할 수 있었고, 다양한 범죄발생 패턴을 분석하고 범죄발생확률을 위험지수를 통해 수치화하여 위험도를 정량적으로 산출할 수 있었다.