Hair analysis for drugs of abuse offers the crucial potential advantage when compared to urine, such as the longer time window of drug intake, which makes retrospective investigation of chronic and/or past consumption. This paper reviews the physiological basis of hair growth, mechanism of drug incorporation, analytical methods, result interpretation and practical application of hair analysis. Moreover, to facilitate the court's decision regarding specific circumstances surrounding the crime, this review demonstrated that the results of hair analysis not only should be admitted as scientific evidence of drug use but also could legally improve reliability of the evidence.
Scientific analysis of crime hot spots is essential in preventing and/or suppressing crime. However, results could be different depending on the analytic methods, which highlights the importance of choosing adequate tools. The purpose of this study was to introduce two advanced techniques for detecting crime hot spots, GAM and Local Moran's I, hoping for more police agencies to adopt better techniques.GAM controls for the number of population in study regions, but local Moran's I does not. That is, GAM detects high crime rate areas, whereas local Moran's I identifies high crime volume areas. For GAM, physical disorder was used as a proxy measure for population at risk based on the logic of the broken windows theory. Different regions were identified as hot spots. Although GAM is generally regarded as a more advanced method in that it controls for population, it's usage is limited to only point data. Local Moran's I is adequate for zonal data, but suffers from the unavoidable MAUP(Modifiable Areal Unit Problem).
최근에 급격한 증가추세를 보이고 있는 방화 범죄는 다른 강력범죄에 비해 증가 속도가 현저히 빠르다. 그에 반해 사회적 관심도는 아직 미미하며, 방화범죄의 조사에 있어 과학적 전문적 접근이 부족한 것이 실정이다. 이러한 문제는 방화범죄의 체포율이 다른 범죄에 비해 낮은 것에 일조 한다. 이제는 방화현장의 단순한 조사에서 그치는 것이 아닌 과학화 전문화를 통해 방화범의 행동을 유추하여, 방화현장에서 관찰되는 특이점을 토대로 범인을 추정하고, 범행당시의 심리상태 등을 유추한 것을 검거 후 면담을 통해 밝혀진 내용들을 분석하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study was to verify the relationships among social support, resilience and post traumatic stress disorder (PTSD), and especially to identify factors influencing PTSD in police crime scene investigators. Methods: A cross-sectional design was used, with a convenience sample of 226 police crime scene investigators from 7 Metropolitan Police Agencies. Data were collected through self-report questionnaires during July and August, 2015. Data were analyzed using t-test, ${\chi}^2$-test, Fisher's exact test, and binary logistic regression analysis with SPSS/WIN 21.0 program. Results: The mean score for PTSD in police crime scene investigators was 13.69 .11 points. Of the crime scene investigators 181 (80.1%) were in the low-risk group and 45 (19.9%) in high-risk group. Social support (t=5.68, p<.001) and resilience (t=5.47, p<.001) were higher in the low-risk group compared to the high-risk group. Logistic regression analysis showed that resilience (OR=4.74, 95% CI: 1.57~14.35), and social support (OR=2.13, 95% CI: 1.23~3.69) are effect factors for PTSD low group. Conclusion: For effective improvement of PTSD in police crime scene investigators, intervention programs including social support and strategies to increase should be established.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.270-280
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2024
This study aims to explore innovative measures for community policing activities of the Korean police in the context of the newly implemented autonomous police system and the increasing demand for community-oriented policing. By conducting an in-depth analysis of advanced community policing practices in the United States, Japan, and the United Kingdom, this research identifies key characteristics such as resident participation, communication, scientific crime analysis, and customized policing services. The study reveals the need for the Korean police to establish a collaborative governance system that actively involves residents, strengthen scientific policing capabilities utilizing advanced technologies, and provide policing services tailored to local characteristics. Organizational and personnel management reforms, including the substantiation of the local police officer system and the establishment of an institutional foundation for resident participation, are proposed. Furthermore, this study emphasizes the importance of developing a creative community policing model suitable for the Korean context, rather than directly transplanting overseas practices. Continuous research and efforts to build a new policing paradigm that reflects the changing social environment and policing demands are suggested. Ultimately, the success of community policing lies in the active participation and cooperation of all members of society, including the police, government, local communities, and residents.
본 연구는 CCTV 설치 위치가 실제 범죄다발지역에 적절하게 설치되어 있는지 위치 적절성을 분석하고, CCTV의 범죄예방효과 및 전이효과 분석을 통해 CCTV가 범죄예방에 얼마나 기여하고 있는지를 알아보고자 한다. 분석을 위하여 사례도시의 범죄 및 CCTV 자료를 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하고, 핫스팟(Hotspot) 분석과 가중전이지수(Weighted Displacement Quotient, WDQ)를 이용하여 사례지역을 분석해 보았다. 그 결과 사례지역의 CCTV는 범죄의 사전 예방 차원에서 유의한 효과가 없다는 결과를 도출하였다. 이는 CCTV가 과학적 분석을 통해 현실을 반영하여 설치 운영되어야 함을 의미한다. 또한 CCTV의 설치효과를 평가할 수 있는 공간분석기법이나 비용-편익분석과 같은 경제적 분석 방법을 추가로 개발하고 이를 전국 지자체에 보급하여 CCTV가 효율적으로 설치되어 운영될 수 있도록 해야 한다. 본 연구는 사례지역의 실제 범죄발생 데이터와 CCTV 설치 현황을 분석하여 최적의 CCTV 설치 설계 방안을 모색하였으며, 본 연구의 결과는 국민적 관심이 높은 CCTV에 대한 효율적 운용으로 보다 안전한 도시를 만드는데 기여할 것이다.
현대사회의 시민들은 쾌적하고 안전한 생활공간과 환경을 희망한다. 그러나 현대사회로 접어들수록 급격하고 복잡한 변화를 맞이함으로써 지능적이고 고도화된 범죄가 빈번히 발생하고 있으며, 그 범죄들에 대응하기 위하여 다각적으로 노력이 행해지고 있다. 특히, 실생활에서 가장 많이 발생하고 두려움을 갖게 되는 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 폭력, 절도)는 매우 위협적인 요소로 과학적인 대응방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산광역시 금정구일대의 범죄 자료들을 바탕으로 5대 범죄에 대응하기 위하여 범죄유형별 빈도수를 분석하고 상관분석과 회귀분석을 이용하여 범죄 요인과 범죄 사이의 공간적 특성을 분석하였다.
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.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
The unnatural dead body refers to a corpse which is suspicious of unusual death and the dead case has been occurred more than 20 thousands times every year during the recent five years and most of them are found decayed. Police Scientific Investigators investigate unnatural dead bodies and its surroundings in all-around way and determine whether the death is involved with a crime, and most of the Scientific Investigators are exposed to a danger to get infected with pathogenic bacteria which are generated during the decaying process of dead body and are mostly to cause serious injuries on human beings. In line with the fact, the present study conducted a bacterial analysis by collecting excretions from 60 dead bodies and culturing the bacteria to evaluate infection risk of the police agents. The study cultured bacteria from 60 bodies and classified pathogenic bacteria of 108 strains, and its main bacteria are found to be them (; Acinetobacter baumannii 20 strains (19%), Pseudomonas aeruginosa 19 strains (18%), E. coli 18 strains (17%), Klebsiella pneumoniae 11 strains (10%), Proteus mirabillis 10 strains (9%), Enterococcus faecium 10 strains (9%), Staphylococcus aureus 9 strains (8%), Bacillus spp. 5 strains (5%), Streptococcus pneumoniae 3 strains (3%), Candida albicans 2 strains (2%), Mycobacterium tuberculosis 1 strains (1%)). The study results are expected to be used as educational data for preventing the Police Scientific Investigator from infections with bacteria or as a minimum data for improving work environment of the agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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