I. 연구의개요 1 1. 연구의배경및목적 1 1) 연구의배경및필요성 1 2) 연구의목적 1 2. 연구의범위및방법 2 II. 연구내용 5 1. 범죄공간정보 DB 구축방향제시 5 1) 국내외범죄공간정보데이터베이스구축및활용현황분석 5 2) 기존범죄정보시스템과의연계활용방안제시

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1 범죄공간정보활용위치추적연구

2 I. 연구의개요 1 1. 연구의배경및목적 1 1) 연구의배경및필요성 1 2) 연구의목적 1 2. 연구의범위및방법 2 II. 연구내용 5 1. 범죄공간정보 DB 구축방향제시 5 1) 국내외범죄공간정보데이터베이스구축및활용현황분석 5 2) 기존범죄정보시스템과의연계활용방안제시 9 2. 범죄정보DB의공간적유의성확인과공간통계기법방안연구 13 1) 범죄우발지역의탐색기법에관한국내외연구현황분석 13 2) 범죄우발지역의시계열에따른분포특성및공간적상관분석 18 3) 범죄발생억지를위한공간범죄정보 DB 활용의시범적사례연구 빅데이터패러다임에따른공간적범죄정보통합활용방안탐색 47 1) 범죄억지력강화를위한사회경제적정보유형분석 47 2) 통합적범죄공간정보구축을위한 Big-Spatial-Crime DB 스케치 61 3) 범죄정보와공간정보의연계를통한새로운비즈니스모형연구 우범지역관리를위한가상시뮬레이션모형구현 68 1) 구축방안및내용 68 2) 시스템구성 86 3) 시스템요구정의 87 4) 요구분석 93 5) 설계 103 III. 참고문헌 121

3 연구의개요 연구의배경및목적 연구의배경및필요성 최근강력범죄의증가는사회적인이슈로부상되고있다. 현대사회에서의범죄예방은단순히치안유지적인성격이아닌, 국민복지의하나로서다방면에서살펴보아야하는중요한요소이다. 특히범죄의경우환경적인영향을많이받는특성을가지고있다. 이는깨진유리창이론 (Broken Windows Theory) 에서살펴볼수있으며, 이에따라범죄예방은정부의관심과더불어사회환경적인배경에서접근할필요가있다. 모든범죄는공간내부에서일어나는현상이기때문에공간분석이필수적으로이루어져야한다. 공간분석은지리정보시스템의부가가치를높일수있는가장중요한구성요소이며정확한분석결과의도출및올바른공간의사결정지원을위한대안제시를위해서는지리정보의공간분석이이용이필요하다. 특히범죄공간정보는범죄정보를공간적으로살펴봄으로서공간적의사결정지원을활용하여범죄정보의지역적패턴을연구하고예방하는것에이용이가능하다. 연구의목적 범죄공간정보는일선의경찰의범죄감소및예방을위한각종정책및관련업무지원, 순찰업무의효율성증대등의요구에부합하기위해범죄의발생패턴을공간적으로보고공간통계기법을사용하여분석결과의정확도를향상시켜범죄예방정책을제시하는것을목적으로본연구에서는효율적인범죄공간정보관리및범죄예방계획수립에 4가지의목적을두고연구를진행한다. 첫째, 범죄공간정보 DB 구축을위해실제범죄발생지역과기존 1

4 의정부기관에서개별적으로수집되는범죄정보를종합하여범죄정보시스템의효율적인연계방안을제시하는것을목적으로연구를진행한다. 둘째, 범죄우발지역에대한공간정보를구축하기위해범죄공간모형을설계하고빅데이터를활용하여정확하고다양한범죄공간정보를구축하는방안을제시하는것을목적으로연구를진행한다. 셋째, 범죄우발지역의시계열에따른분포특성및공간적상관분석을통하여범죄우발지역의지리적관계를파악하는것은물론공간통계기법을이용하여각종방범시설물, 방범순찰대및순찰차량의최적입지를찾는것을목적으로연구를진행한다. 넷째, 앞서연구된방식을이용하여시험지역의범죄정보 DB 연계를위한게이트웨이구축및지적도, 영상데이터등을연계하여이미지지도를배경지도로사용하고범죄 GIS의분석및분석데이터를주제도로이미지지도위에 Mash-Up으로표출하여우범지역관리모니터링시스템을개발하고순찰차 CCTV 최적배치등의가상시뮬레이션모형제시를목적으로연구를진행한다. 연구의범위및방법 본연구에서는연구지역의 2010년의예상범죄를시간적범위로하여연구를진행한다. 국내에서는범죄관련지리정보가공개되지않기때문에, 범죄의공간적, 경제적, 사회 문화적요소들을선행연구를통하여분석하고이를통해가상의범죄데이터를생성하여여러가지공간통계기법을이용하여분석한다. 본연구의범위는우범지역관리모니터링프로토타입구현을목적으로앤더슨컨설팅 (Anderson Consulting) 의관리기법 /1을활용하여다음과같은단계에따라추진한다. 2

5 그림 1 관리기법 /1 개요 그림 2 관리기법 /1 활용방안 3

6 본연구에서는시범지역의범죄공간정보 DB 를구축하여상용전자지 도 ( 지도서비스제공 API 활용 ) 에연계한범죄다발지역추출과우범 지역의시계열에따른순찰차배치및거점근무장소배치가가능하 도록우범지역관리모니터링프로토타입을개발한다. 본연구에서는시험지역의범죄정보 DB 연계를위한게이트웨이구 축및지적도, 영상데이터등을연계하여이미지지도를배경지도로 사용하고범죄 GIS 의분석및분석데이터를주제도로이미지지도위 에표출하여우범지역관리모니터링시스템을개발하며순찰차, CCTV 최적배치등의가상시뮬레이션모형을제시하기위함이다. 구분기능범위비고국토교통부 V-world 2D V-world 기본도지도를기본배경 2D 기본도연계지도지도로연계 V-world 국토교통부 V-world 항공영상을공통기능항공영상연계기본배경지도로연계지도확대, 축소, 이동, GIS 기본기능거리재기, 면적재기 open DB 구축 지적도 우범지역 관리 모니터링 가상 시뮬레이 션 공간 Database 구축 지적도연계 우범지역표출공간데이터 분석기능 CCTV 최적 배치 순찰차배치 Postgresql 에범죄공간정보 구축 지적도연계를통해해당 지적도로지도를이동시키고 하이라이트시킨다. 해당지적도선택하면속성 정보를보여준다. 우범지역점단위주제도표출범죄 GIS 분석 ( 범죄다발지역 추출 ), 주제도표출범죄다발지역, 시간별로 CCTV 최적의배치위치표시범죄다발지역, 시간별로 최적의순찰차위치배치및 순찰경로표시 source spatial db 4

7 연구내용 범죄공간정보 구축방향제시 국내외범죄공간정보데이터베이스구축및활용현황분석 국내범죄정보시스템현황분석경찰청, 검찰청등에서이미오래전부터각종범죄사건을통계로정리하여만들어관리하고있으며매년경찰백서및범죄통계등의통계책자를제작하고있는실정이다. 하지만국내에서공개되고있는범죄통계는발생몇건에검거몇건식의단순한범죄통계의나열로범죄현상분석에활용하는데에는제약이많이있다. 가 국내범죄정보조사현황국내의범죄정보의조사는국내범죄추세를분석하고발표하기위하여 1963년중앙정보부에서각수사기관의범죄통계를수집하여발표한것으로시작되었다. 그후 1964년통계업무가검찰로이관되면서, 검찰은지금까지검찰및사법경찰기관의범죄통계를종합하여 범죄분석 등의책자를통해한국의범죄현상에대한요약정보를생산및배포하고있다. 현재대검찰청에서는형법범과특별법위반등모든범죄사건을표준적으로통계관리하기위해전체사법경찰기관에게공통적으로 범죄통계원표 의작성을의무화하고있으며, 이원표를바탕으로수집된범죄통계를집대성하고있다. 경찰의범죄정보는크게 1) 범죄접수단계, 2) 입건단계, 3) 범죄발생원표작성단계, 4) 검거원표및피의자원표작성단계 5) 경찰청의종합단계의다섯단계를거쳐작성된다. 먼저접수단계는경찰관이범죄사건으로볼수있는사건이일어났다는것을알게된후, 정식수사개시에앞서일단그사건을접수하 5

8 는단계로서, 통상범죄인식은시민들의 112 신고나고소장접수등신고를하여알게된경우와경찰관들이근무중스스로알게된경우즉, 인지하는경우로나뉜다. 다음으로입건단계는경찰관이접수한사건을공식적인범죄사건으로수사할것을결정하는단계로서해당사건을범죄사건으로수사하기로공식적으로결정하는것을말하며, 실무적으로 KICS에서범죄사건번호를부여함으로써이뤄진다. 다음으로범죄발생원표작성단계는주로범죄의일시, 장소, 피해내역등범죄의기본적내역을기록하는데, 담당자가범죄발생원표를작성하고승인권자가이를승인해야한다. 검거원표및피의자원표를작성하는단계는수사과정을거쳐범인을체포하면검거의단서와경위등을검거원표에기록하고, 피의자의신상정보를피의자원표에기록한다. ( 탁종연, 2011) 경찰청의종합단계는경찰청수사국의범죄통계담당자는전국의경찰관들이작성한원표의내용을 KICS를통해수집하여오류를수정 정리한후 범죄통계 같은통계간행물을작성한다. 해외범죄정보시스템현황분석 가 뉴욕경찰의컴스텟뉴욕경찰의컴스텟은범죄, 피해자, 범죄장소와시간, 기타지역정보를포함하고있으며, 범죄집중지역을가려내는등의다양한분석이가능하도록설계됐다. 컴스텟은범죄투쟁및대책. 질서위반및교란자에대한대책, 범죄에대한공포감소, 시민들의안정감강화등의목적을가지고개발되었으며, 범죄지도를이용하여범죄발생현황을쉽게파악가능하고, 각기다른범죄들의상관관계를쉽게파악할수있다. 특히마약거래가많은지역에서살인사건이많이일어나며사소한범죄가많은지역에서불법총기류사범이많이발견되는등의범죄들간의상관관계를파악하는데범죄지도를활용하고있으며뉴욕경찰은 Pin Map을통하여범죄상황과경찰활동을표현한다. 6

9 나 미국 의범죄정보미국 FBI는범죄자유전자색인정보시스템과연방형사정보센터를통하여범죄정보를수집관리하고있다. 미국 FBI의범죄자유전자색인정보시스템은범죄자유전자데이터베이스를통해흉악범죄자검거를위한과학적수사기반을마련하였으며, 구축된유전자데이터베이스를기초로입력대상, 활용범위등을지속적으로확장시켜효율적인범죄자감식시스템을마련하였다. 또한과거범죄자들의유전자정보를데이터베이스화하여빠르고과학적인수사가가능하며잘못된용의자가피해를보는경우를최소화하는기틀을마련하였다. 미국 FBI의연방형사정보센터는실종자들에대한정보를정확히파악하여청소년실종사건을해결하는유용한자료로활용되고있다. 실종자들의이름검색과지문검색등을통하여여러정보를확인할수있으며 NCIC 데이터베이스는문서, 보트, 총, 번호판, 증권, 자동차, 자동차와보트의부품, 범죄자레지스트리, 외국인도망자, 신원도용, 이민위반자, 실종자, 보호명령자, 보호관찰자, 정체불명자, 미국비밀경호보호자, 폭력갱과테러조직, 수배자등의 18개의필드로구성되어다양하게활용될수있다. 다 샌프란시스코범죄예방시스템샌프란시스코범죄예방시스템은각종흉악범죄의증가를최소화하고효율적인범죄예방을위해구축된시스템이다. 동일한장소에서범죄의재발가능성이높다는사실에착안하여범죄장소의공개를하고있으며, 과거의범죄데이터를분석하여범죄정보지속적으로업데이트하고있다. 과거 8년동안범죄가발생했던지역과유형을세밀하게분석하여후속범죄가능성을예측함으로써범죄를사전예보하는방식을이용하고있으며나아가과거범죄에대한통계정보를제공하는것과달리새로운범죄가능성정보를제공하고있다. 라 영국의 영국의 police.uk 는개별범죄및반사회적행동 (Anti-Social 7

10 Behaviour, ASB) 사건에대한정보 ( 범죄와관련된거리수준의위치정보와지구대, 법원결과물 ) 를제공하고있다. 각종범죄에관련한정확한위치정보를제공함으로서추가범죄의위험을감소시키고있다. 민간업체와의연계를통하여보다효율적이고정확한분석을시행하는것이특징이다. 범죄관련데이터는영국내무부에서공표하고영국과웨일스, 영국의교통경찰, 북아일랜드와법무부의경찰등의 43개경찰서에서제공하며, 각경찰서들간의긴밀한협조로보다정확한데이터를공포하고있다. 또한전자지도를이용하여지도위에범죄정보를나타내고런던전역의평균범죄율을기준으로각지역을대비하여보여준다. 그림 3 Metropolitan Police Service - Crime Mapping Website 화면 8

11 기존범죄정보시스템과의연계활용방안제시 경찰청의범죄정보관리시스템 활용방안제안경찰은범죄정보관리시스템 (Crime Information Management System 또는 CIMS) 의도입과 2010년 5월운영개시한형사사법정보시스템 (Korean Information System of Criminal-Justice Services 또는 KICS) 등전산시스템이보급된이후에는그시스템을이용하여범죄정보를관리하고있다. 경찰의수사활동에서얻어지는범죄정보의수집은범죄정보관리시스템에주로기반을두어이뤄지고있으며범죄정보관리시스템은사건수사시스템, 범죄통계, 전자지도, 수사종합검색시스템, 전자결재시스템, 작종업무지원기능, 수사지식정보자료, 범죄정보관리시스템의편리한기능, 형사사법체계와의연계 통합적기능등의다양한기능을가지고있다. 범죄정보관리시스템에서는범죄발생지역정보를이용하여경찰서관할구역내우범지역을보여주는범죄지도를작성하여보여주고있어, 지역통계정보와지방자치단체의통계정보를결합하여지역의특성에따른범죄현황연구가가능하게구성되어있다. 또한서울시전지역을지도데이터로구축하여주요건물및관공서까지나타냄으로서범죄발생지역을파악하고있다.( 권세혁외, 2008) 그룹명 수사포탈 수사공조전문가코너지식창고법령 / 판례등정보통합피해자안내 내용스피드수배, 수사협조공조강력, 지능, 과학수사등전문가질의응답지식노하우, 수사자료공문등공유법령 / 판례등정보제공각종피해자에대한정보제공및출력 사건관리사건관리기본접수부터, 사건배당, 입건, 송치, 승인 9

12 까지기록관리가능 발생, 검거, 피의자원표작성및승인 원표작성및관리 ( 각원표에는사건개요, 피해자와피해품, 피의자의신상등상세자료기 록 ) 범인미상의강력범죄발생시피해자 피해통보표 와범인의인상등을입력-공유해범 인추적 영장 채포영장, 구속영장신청및결과관리 수배 수배자입력및관리 피해자지원카드 특정범죄의피해자지원카드작성 수사진행상황통보 민원인에서수사상황문자메시지전송 통계 사건진행, 접수, 송치등통계입출력 검색 사건, 대상자, 수용자, 피의자원표등검색 유치인관리 유치인등록, 출감등관리및통계 평가 수사팀, 수사관에대한평가 전자지도 전자지도 전자지도그리기, 위치입력, 활용 기본통계 ( 원표이용 ) 발생, 검거, 피의자원표를활용하여발 생, 검거, 범죄자분석등 범죄통계죄종별, 범죄별, 관서별 ( 지구대 ) 등분응용통계 ( 원표 ) 석 응용통계 ( 사건 ) 범죄동향, 종합통계, 영장통계, 체포유형별통계등분석 One-Call 검색 One-Call 이름등으로한번에차량, 전과등조회 신원종합검색 신원종합검색 성명, 주민번호등이용검색 ( 권세혁외, 2008) 국내의경찰청의범죄정보관리시스템 (CIMS) 는현재범죄관련정보 10

13 를타기관및민간에공개하지않고있는실정이다. 이는범죄관련연구의장애적요소이며범죄공간정보구축을통한범죄예측에악영향을끼치고있는실정이다. 범죄정보의공개를통하여범죄지도구축등의활용은시민들로하여금범죄의위험에대한대비와동시에새로운범죄가능성정보를확인함으로서경찰인원의효율적인배치와각종방범시설물, 방범순찰대및순찰차량의최적입지를찾는것이가능할것으로사료된다. 효율적인범죄정보통합DB 구축을위해서는데이터모델링, 정규화, 무결성에대한원칙과절차를검토하여야한다. 범죄정보에는시간의흐름에따라정기및비정기적으로갱신되는데이터가있으므로데이터베이스설계시이를고려하여시계열데이터베이스를구축할필요가있다. 전자지도등의공간정보와연계될수있도록위치정보인경위도좌표나행정구역코드를반드시포함하여야한다. 형사사법정보시스템 활용방안제안 2010년 7월이후형사사법업무를표준화 전자화하고, 형사사법정보를공동활용하여불필요한시간과자원의낭비를최소화하는국민중심의 e-형사사법서비스를제공하기위한새로운전자적시스템인 KICS시스템(Korea Information System of Criminal Justice Services) 이시행되었다. 이는법무부에서형사사법절차의전자화를촉진하여신속하고공정하며투명한형사사법절차를실현하고, 형사법분야의대국민서비스를개선하여국민의권익신장에이바지하기위한방안으로서시행되었으며, 법무부 법원 검찰 경찰의 4개형사사법기관이전자화를통해형사사법의효율화와대국민형사사법서비스의새로운전기를마련하였다. 현재는경찰 검찰 법원 법무부등각기관이독립적으로각자의시스템을운영하되각시스템은공통시스템으로연계되어있고, 기관공통시스템은형사사법공통시스템운영단이관리하고있으며, 전체시스템의원활한운영을위하여각기관시스템과공통시스템이유기적으로연동되어운영되고있다. 11

14 그림 4 형사사법정보시스템개요도 이러한형사사법정보시스템은각형사사법기관에서의서류작성과이렇게작성된각종서류를유관형사사법기관에유통시키는비용및원가를절감함으로써사무생산성을향상시킬수있고, 전자문서시스템을이용함으로써의사결정과정이단순화 신속화하고, 문서접수에서부터편철및보존에이르는문서처리절차가비약적으로축소되어업무개선을통한조직의경쟁력제고에기여할수있으며, 사건발생에서종료까지어느단계에서든지해당사건의범죄정보에대한접근이용이하여소송기록을검색하는데편리하며, 수작업입력과정에서발생할수있는자료의오류나함부로변형되는것을원천적으로방지할수있다. 또한국민의입장에서도형사사법업무의신속성이획기적으로향상되므로신속한재판을받을헌법상권리가실질적으로가능해지며, 둘째, 공권력의발동절차가투명하게공개됨으로써형사사법정보에대한접근이보다용이하게되었다.( 정웅석, 2013) 위와같이형사법정보시스템은다양한출처들의자료를이용하여통합DB가구축되어야하며, 구축된통합DB가바람직하게구축되었는지에대한검증이필요하다. 데이터의수집과구축뿐만아니라구축된 DB에대한검증도중요하며, 이러한검증과정을통해통합DB의완 12

15 성도와활용성, 유용성이높아질것으로판단된다. 이처럼통합DB를검증하는것과관련하여다음과같은것이고려될필요가있다. 첫째, 통합DB의검증과관련하여기술측면뿐만아니라내용측면을고려해야한다. 구축된통합DB의검증과관련하여수집, 입력등의과정에서나타나는오류, 컴퓨팅이나 DB 기술상의오류에대한검증은매우중요하며, 이러한오류에대한검증은수작업으로도가능하며프로그래밍을통한자동화된검증과정도가능하다. 이와더불어, 구축된 DB가내용측면에서오류가없는지를검증하는것도매우중요하다. 예를들어, 자료의형식이나문법적인오류등이없지만, 내용에있어서부적절하거나부정확한자료가구축되거나연결될수이으며, 이러한경우 DB 서비스의질을떨어뜨리게되므로, 이와관련한내용적검증작업이필요하다. 둘째, 구축되는통합DB와관련하여공급자측면과사용자측면을모두고려한검증작업이필요하다. 공급자측면에서는현재적용가능한기술이나구축가능한범위의원자료들이한정되어있으므로, 이를고려한통합DB의검증이요구되는것이바람직하다. 반면, 사용자측면에서는통합DB의사용자층이나대상을명확히정의할필요가있으며, 이러한사용자대상이선정된후사용자의요구사항에맞추어통합DB의내용이잘구조화되고구축되어있는지를검증할필요가있다. 셋째, 구축되는통합DB의내적측면과외적측면을고려하여검증작업이이루어질필요가있다. 통합DB의내적측면에서 DB의내용의충실성, 구성요소들의구조화, 사용되는형식등과관련한검증이필요하다. 반면외적측면에서 DB에대한사회적요구, 사용자요구에대한만족도등이고려되어야한다. 범죄정보 의공간적유의성확인과공간통계기법방안연구 범죄우발지역의탐색기법에관한국내외연구현황분석 범죄와관련된국내외연구들은대부분범죄공간에대한이론적인연구가주로진행되었다. 일반적으로범죄와관련된연구는실증적 13

16 이고정량적인방법으로사례연구내지각지역의특성과범죄발생의연관성을분석하는실태분석의연수와 GIS 기반의통계적공간분석기법을활용하여범죄발생의취약공간을분석하고범죄와범죄발생원인간의관계를파악하는연구들이주를이루고있다. 최근의연구들은환경범죄학과연관하여실생활정책에적용가능한셉테드 (CEPTED) 의연구도이루어지고있다. 셉테드는환경설계를통한범죄예방을의미하는말로건축설계및도시계획단계에서방어적인디자인구축을통하여범죄발생기회를줄이는연구이다. 범죄관련연구는장소기반의공간분석연구보다는주로설문조사및심층인터뷰조사방법이주를이루고있다. 반면에국외연구사례들은방대한통계자료에기반을두어보다정교한분석모형을찾아내고적용함으로서범죄예방이론들과실제범죄발생패턴을확인하고범죄발생원인등을보다명확하게규명하는연구가많다. 국내연구현황분석민병호외 (1992) 는고층아파트에서발생하는범죄의실태파악및범죄영향인자에관한상관관계를계산하고범죄예방을위한환경계획적고려사항을제시하였다. 범죄에영향을미치는변수를아파트단지의규모, 아파트평형, 단지내대규모시설, 공원및휴식공간의접근성, 단지경계의영역성, 건물배치의영역성, 단지내공간의기능명시성, 주동출입구의공간구획, 창호의침입방지, 주호와엘리베이터중앙의조면, 주동의계획형식, 주동내사각공간의유무로분류하여이러한요인들의적절한환경계획이범죄를효과적으로예방할수있다고하였다. 이현희 (1994) 는사회해체이론과일상활동이론에근거하여서울시를대상으로각동의지역적특성과범죄발생요인과의관계를살펴보았다. 또한범죄유형별로범죄발생지역의지역적차이를보고자하였다. 1992년한해동안동별범죄발생건수를대상으로 12개의변수를선정하여변수들과범죄와의상관관계를살펴보고회귀분석을통해각요인별영향력을살펴보았다. 요인별영향력은유흥업소수, 유입인구수평균학력, 아파트비순으로유의한결과를보였다. 또한지역의물리적 14

17 사회적특성이범죄에미치는영향을범죄유형별로살펴보았다. 정무웅외 (1997) 는단독주택지역의가로구조의물리적환경과주택침입범죄및노상범죄와의관계분석을통하여상관관계를분석하고이를토대로주택계획및설계시에고려해야하는사항등을제안하였다. 이기완 (2001) 은주택혼재지역의대상으로범죄취약공간의공간적특성을파악하였다. 통제도가높은공간은범죄율이낮은것을증명하였으며연구자마다단위공간의설정방법에서차이가존재하기때문에연구결과의해석이차이가난다고하였다. 권오은 (2002) 은 2001년상반기의강남구 서초구의범죄자료를이용하여범죄발생지역의특성을분석하고범죄를억제하는시설인파출소와범죄발생과의관계에대해거리증가에따른빈조분석을기도하여파출소의적절한배치방안을제안하였다. 전용완 (2002) 는서울시에서발생한 7가지범죄유형을대상으로 GIS와통계적공간분석을사용하여범죄가공간적으로어떠한특징을가지고있는지를확인하였다. 공간적으로는구별, 동별현황을, 시간적으로는계절, 월, 요일, 시간대별로범죄발생현황을범죄유형별로살펴보았으며, 폭력범죄와절도범죄는상업지역이나주택지역에서많이발생하는것을확인하였다. 황선영 (2003) 은 GIS를활용하여도시범죄의공간패턴을분석하고범죄율과주거침입에영향을미치는요인을구축하여공간회귀분석을실시하였다. 범죄의공간패턴은 1600m를기준으로공간적상관이있음을확인하고, 범죄다발지역의추출과범죄발생의공간적군집을보여주었다. 최현아 (2003) 는범죄의분포특성을밝히기위해도시내의절도범죄, 폭력범죄, 강도범죄, 강간범죄의범죄분포패턴을살펴봄으로써범죄유발요인들의공간상의영향력을확인하였다. 범죄와관련이있는요인들로지하철역, 상가, 파출소, 간선도로, 유흥업소를정하고거리에따라범죄율을분석한결과, 지하철, 상가, 유흥업소등이범죄발생에크게영향을미치며, 그영향의정도는거리나범죄유형에따라달라지는것을확인하였다. 또한주택지보다상업지역이범죄발생이크다는것을확인하였다. 15

18 박명규 (2003) 는 5대강력범죄의공간적분포특성을분석하여강한군집이나타나는것과, 3년동안범죄패턴이크게바뀌지않은것, 그리고건물의높이와녹지율이매우강한상관관계를가지고있다는것을확인하고토지이용과사회경제적요소와의범죄분석을통해경찰의방법활동과일반인의일상생활정보를제공할수있는범죄예측지도를구현하고자하였다. 이성우 (2004) 는도시계획이가지는범죄와의연관성을이론적으로구축하고범죄율과사회경제적변인및도시계획적변인을공간회귀분석을실시하였다. 유동인구수와유흥업소가범죄와가장밀접한관련성을가지고있으며, 주택연상비율, 숙박업소면적비율, 개발제한구역면적이범죄와관련이높은것을확인하였다. 신우람 (2005) 는강남지역의 7대범죄를대상으로범죄발생지점을통한공간통계기법과공간분석기법을활용하여범죄의패턴을분석하였다. 권경오 (2007) 는분당지역을대상으로도시공간과범죄와의관계를규명하였다. 2006년노상강도, 노상절도, 침입강도, 침입절도, 자동차및오토바이절도범죄로유형을분류하여범죄지도를만들고분석하였다. 노상강도와노상절도범죄는통합도가높은지역에서발생하였고, 침입범죄의경우상업지역과단독주택지에서집중되는것을확인하였다. 강석진외 (2007) 는도시주거지역에서나타날수있는물리적심리 행태적측면의근린관계형성요인과방범환경요인간의관계를분석하여주거환경조성방안을제안하였다. 근린관계형성요인은이웃과관계를갖는이유, 교류장소, 단독주택지의생활범위등이며, 방범환경요인은거주지가로등, 조명만족도, 야간활동불안감, 골목길, 놀이터, 공원주변, 학교주변, 주차장부근등의방범환경요인들로나누어분석하였으며, 이웃간교류촉진이나근린애착심을고취시킬수있는환경조성과시설물배치의필요성을제기하였다. 김동근외 (2007) 는개발밀도, 토지이용패턴, 용도의혼재, 주택의유형에따른도시범죄발생과의상관성을분석하였다, 도시범죄밀도와용도지역별용적률, 연면적비율, 주거유형비율과의상관성등을분석하였으며, 주거지역에비해상업지역이범죄율이높으며, 타용도가혼 16

19 재된지역의범죄밀도가높고, 단독주택보다다세대 다가구주택이밀집한지역이범죄에취약한것을확인하였다. 정소양 (2008) 은서울시행정동별범죄발생을기초로공간적자기상관이존재함을확인하고, 청소년비, 인구증가율, 생활보호대상자비, 평균재산세, 건물밀도, 노후주택비, 숙박시설연상면적비, 풍속대상업소수는범죄율과정의상관관계를가지며, 인구밀도, 용도혼합도, 아파트면적비, 공원면적은범죄율과부의상관관계를가지는것을확인하였다. 정경재 (2009) 는주거침입절도사례를통해도시의공간환경에따른범죄발생특성을분석하고셉테드기법을도입하였다. 우리나라주요도시별통계자료를통하여범죄특성분석, 지구단위차원에서의공간환경요소와범죄발생특성을분석하였다. 국외연구현황분석 Brantingham et al(1975) 는범죄의공간적인현상을보기위하여범죄와토지이용패턴사이의관계를센서스의트랙단위보다작은블록규모로분석하였다. 분석규모를좁은단위로분석함으로서보다세밀하게범죄의공간적패턴을분석하였다. Brown(1982) 는범죄의공간분포를확인하기위해시카고교외범죄의공간적분포를모델링하고범죄발생률의공간적자기상관을분석하였다. 연구결과폭력범죄의경우시카고도심에서교외까지의거리에따라범죄율이다른것을확인하였다. Brantingham et al(1993) 은범죄행위가발생하는공간의특성을설명하기위해결절 (node), 통로 (path), 경계 (edge), 배후공간 (backcloth) 과같은도시형태 (urban form) 를도입하였다. 이는 Kevin Lynch(1961) 가제안한도시의이미지를구성하는 5가지요소와유사한개념이다. 연구결과는격자형태의가로네트워크가많은지역일수록범죄율이높을수있다고주장하며범죄가일어난장소와특성들의중요성을강조하였다. Murray et al(2001) 은 GIS와공간분석기법을이용하여범죄발생분포패턴을분석하였다. 인구수, 실업률, 도심, 청도, 도로, 대중교통 17

20 정류장, 슈퍼마켓, 경찰서, 소방서, 시청쌍으로부터의거리등을확인하였으며공간자료분석을통하여범죄의공간적분포와범죄밀집패턴을분석하였다. 또한범죄발생의공간적자기상관을확인하고범죄핫스팟지역을확인하였다. Shimada(2004) 는도쿄의주거침입강도의공간적패턴을파악하는연구를시행하였다. 강도범죄율은단독주택과고층및저층주택별로계산되었는데, 단독주택에서는강도범죄의군집성이유의미하게나타난데반해, 고층주택의군집성을확인하지못하는단점이있었다. 범죄우발지역의시계열에따른분포특성및공간적상관분석 범죄와관련한이론범죄예방과관련한배경이론으로는방어공간이론, 기회이론, 일상활동이론, 합리적선택이론, 상황적범죄예방이론, 무질서이론등이언급되고있다. 과거의범죄예방은주로형벌을통한범죄억제가주요한관심사였으나, 현대에는방어를위한공간개념으로점차변화되어가고있다. 즉, 범죄를저지르는사람으로부터범죄가행해지는장소와공간등물리적환경으로그관심이이동하기시작하였다. 가 방어공간이론 방어공간이란거주자와지역주민이범죄에노출되지않도록주변환경을조성한공간을지칭하는개념이다. 이용어는 1972년에출판된뉴만의저서 'Defensible Space' 에서 방어하기쉬운주거공간 이란용어에서처음유래하였다. 방어공간이론은물리적공간과범죄사이의관계들설명하면서범죄예방을위해환경의중요성을강조하였다. 우드는범죄와물리적인공간사이의관계들최초로언급하였다. 예를들어, 우드는공공주택을건설하면서그설계에따라주민들의상호의사소통과접촉이어떻게영향을받는가를설명하였다. 제이콥스는미국에서지금까지행해졌던도시계획이주거지역과상업 18

21 지역을분리함으로써밤이되면도심의상업지역에서공동화현상이일어나고, 이러한문제는바로범죄발생에영향을주게된다고지적하였다. 즉일반인들의통행이빈번한낮시간에는거리의감시자가많이있기때문에범죄자는범죄활동에제약을받게된다는것이다. 따라서범죄예방을위해서는주거지와상업지역을통합하는계획이이루어져야한다고지적하였다. 방어공간의개념은거주자와비거주자를포함한모든이용자는잠재적인감시자라는전제로부터출발한다. 이방인과방문자를포함한모든비거주자도범죄발생의목격자이자동시에감시자로서의기능을수행하게되는것이다. 따라서비거주자는배척의대상이아니라오히려범죄예방을위한적극적인고려의대상이라고할수있다. 뉴만의자연적감시기능과제이콥스의거리의감시자는이러한의미에서같은맥락이라고할수있다. 뉴만은범죄를억제하는네가지예방적공간요소, 즉영역성 ( 자기소유관념 ), 자연적감시 ( 자기영역을감시할수있는주민의능력 ), 이미지 ( 건물에관련된악인성여부 ), 그러고입지조건 ( 가로 / 공원 / 다른인근환경의특칭 ) 등을제안하였는데, 이들은단독으로또는결합하여지역의범죄억제에영향을미쳐안전한환경조성에기여할수있다는점을강조하였다.( 정경석, 2010) 나 제프리 의범죄예방이론제프리는뉴먼의방어공간이론을바탕으로사회학적, 생리학적, 심리학적, 상황적접근을범죄자와피해자, 그리고환경사이의상관성을연구하여환경설계를통한범죄예방인셉테드 (CEPTED) 를제안하였다. 제프리는갈수록심각해지는범죄문제를해결하기위해서는눈에보이는현상에만관심을갖고원인을찾으려는정책만으로는한계가있으며범죄원인 ( 범죄자의특성에있는지환경적요소에원인이있는지 ) 을찾아범죄들예방하고통제할수있는물리적환경설계에중점을두어야한다고주장하였다. 제프리가주장하듯기존의범죄학과는달리범인의성향보다주변물적요소에초점을맞추어환경적설계를시행하게되면범죄가감소되 19

22 고이는체포감소와공소사건의감소, 교정기관의수감인원감소등의 효과로이어져범죄감소효과가있다고본것이다.( 정경석, 2010) 다 범죄기회이론 범죄기회이론에서범죄행위는범죄자가인지된기회를이용하고파악하여범죄의가해및실행여부에반영한다는개념을근거로하고있다. 범죄기회이론은특정범죄에대상이될목표물의숫자의관점에서이해될수있다. 다시말해서, 범죄자의특성이아니라범죄의상황적인요소들을강조하는관점이다. 전통적인범죄학이론가들은범죄기회의개념을범죄요령을배울수있는기회에서생기는것으로보거나, 사회관습적인기준에따라설정된범죄목표를달성하는하나의수단이라고주장하여왔다. 그러나최근이론들이등장하고나서야적당한범죄목표물이생길가능성이범죄행위에미치는영향에대해서관심을기울이기시작하였다전통적인범죄이론은우선사람들이어떻게범죄행위의자극을받게되는지에관심을가지는반면에, 기회이론은어느정도의범죄동기가범죄자들의가슴속에이미존재하고있다고가정하고어떠한조건에서그러한동기가실제행동으로유발되는지에대해서관심을가진다. 범죄기회이론에서는범죄목적이있는사람들이범죄를스스로결정한다고가정한다. 범죄자들이범죄들저지들때그들은스스로에게이익이되는것을추구하는것이고어떤계산에의해서그범죄행동이긍정적인결과를가져올지를스스로판단한다는것이다.( 정경석, 2010) 라 일상활동이론 일상활동이론은범죄가시기와장소적인측면에서잠재적동기, 또는동기유발된범죄자, 적당한목표물, 유능한관리원의부재가모여지는집합점에서발생하는결과라는개념을근거로하고있다. 이는범죄가일상적인활동의기회구조에서발생한다는것으로범죄기회의감소들위해서는일상적인생활행태를바꿔야한다는것이다. 20

23 일상활동이론은범죄기회이론가들이주장한합리적인의사결정에일 반적인개념을뒷받침해주고있다고할수있다.( 정경석, 2010) 마 합리적선택이론 합리적선택이론은고전학파가주장한내용을현대적인정서와환경에맞추어변형한것으로콜라크 (Clarkc) 와코니쉬 (Cornish) 에의해서정립되었으며, 훗날상황적범죄예방이론의토대가되었다. 합리적선택이론은경제학의가정을토대로하여인간은합리적이라는가정하에범죄행위는범죄자의합리적의사결정에의해설명될수있는것이며, 범죄자의지속적인범죄성향보다는상황적요인들, 처벌및통제라는주변적요인들과더불어이러한상황에서의범죄자의합리적이고주관적인판단이범죄들설명하는중요한요인이라고주장한다. 인간은기본적으로보상을최대화하고손실을극소화하려하는데, 이러한동기요인이인간으로하여금여러가능한행위중어떠한특정행위들선택하게된다. 합리적선택이론에의하면일상생활의많은부분들이이러한인간개개인의합리적인선택의결과로이해한다. 합리적선택이론은인간이행위를선택하는과정을다음과같이설명한다. 첫째, 인간은어떠한행동을하는데있어서가능한모든행동대안의범위를설정하고그대안에관한정보를모두수집한다. 둘째, 인간은그러한행동대안들에대해순위를매기고각각에가치를부여한다. 셋째, 인간은특정행동을함으로써발생할긍정적인결과인이득과부정적인결과인손실, 위험에대한판단을내리고이때그행동뿐만아니라여러다른대안들을선택했을때에발생할결과도함께고려하게된다. 넷째, 이러한합리적계산과정을통하여자신의이해에맞고효용을극대화할수있는특정행위를선택하게된다. 이러한관점에따르면범죄행위는범죄로인해얻게되는이득과잃게되는손실에대한범죄자의합리적인계산과정의결과라고할수있다. 범죄를설명하는데있어서합리적선택이론은고전주의학파에기반을두어범죄자와비범죄자와의차이를강조하기보다는그들의 21

24 유사점올강조한다. 즉인간은누구나합리적이라고보기때문에비범죄자뿐만아니라범죄자로합리적이라는것이다. 합리적선택이론은범죄자의특성, 혹은범죄성향에관심을갖기보다는범죄행위가어떻게하여발생하는가에관심을갖는범죄이론내지범죄발생이론이라고볼수있다. 즉, 합리적선택이론은왜특정인은범죄를저지르는가라는질문보다는왜범죄행위가발생하게되는가에관심을가진다고볼수있다. 다시말해상황적유인요인이범죄자로하여금범죄행위를하도록유인하며, 혹은반대로상황적억제요인이범죄자로하여금범죄행위를못하도록억제한다는것이다. 합리적선택이론은또한이러한상황적요인과더불어그상황에서범죄를하게되었을때의이득과손실에대한범죄자의주관적평가가범죄행위의여부에영향을준다고보았다. 합리적선택이론에의하면이득과손실에대한범죄자의주관적평가는개인의지속적인성향은아니며범죄상황에따라변할수있는가변적인것으로이해되고있다. 이와같이합리적선택이론은범죄자의합리적선택과더불어상황적요인혹은기회요인을중요시다루고있다.( 정경석, 2010) 바 상황적범죄예방이론 상황적범죄예방을최초로소개한이는클라크 (Clarke) 이다. 클라크는상황적범죄예방을 특정범죄를예방하기위하여주변환경을종합적이고영구적인방법으로관리, 설계, 조정하여범죄의기회가감소되었고, 그위험은증가되었다는것을범죄자로하여금인식토록하는것 으로정의하였다. 상황적범죄예방은같은시기에미국에서주장되었던환경설계를통한범죄예방셉테드 (CEPTED) 와유사한이론이다물리적환경을변화시키면범죄를통제할수있다는생각은뉴만과제프리의연구들통해대중화되었다. 상황적범죄예방이론에서는범죄자들이자극을받기는하지만그들이잠재적인목표물이너무위험하거나, 너무많은노력이필요하거나, 또는모험을감수하여얻어지는이익이너무빈약하다고인식을하면범죄행위들단념하게될것이라고가정한다 (Clarke, 1992) 위험성의증 22

25 가, 더많은노력의투자, 보상의감소, 죄책감이나수치심유발이라는 4가지요소들이상황적범죄예방의중요한수단이자전략이라고보았다. 그러나이러한전략을통해범죄가감소한다고보기는어려우며, 범죄기회를줄인다고해서실제적으로범죄가줄어드는것이아니라전이될뿐이라는주장이있다. 상황적범죄예방전략을실행하더라도범죄자는자신의물질적필요나공격성을분출하기위하여다른목표물이나, 다른장소, 다른시간으로대체하는전략을사용하는것으로본다.( 정경석, 2010) 사 무질서이론 깨진창이론무질서이론은윌슨과켈링이발표한논문 깨진창이론 (Broken Windows Theory)" 에서주장한것으로, 주요가정은지역사회내의사회적, 물리적무질서는범죄와직접적인인과관계가있다는것에서출발한다. 이이론에의하면지역사회내의기초질서위반행위가계속그냥방치되면지역사회를통제하는비공식적통제능력이약화되고, 이로인해시민들의범죄에대한두려움이더욱증가할수있다는것이다. 즉합법적인사용자들이범죄현장을목격하였을때이에관여하거나관계당국에신고들하는성향을어느정도가지고있는지에대한단서들을잠재적인범죄자들에게제공해주게되는것이다. 스코간 (1986) 은미국의 6개주요도시내의 40개지역사회주민을대상으로 1977년과 1983년사이에이루어진설문조사를통하여지역사회내의사회적, 물리적무질서와지역주민들이느끼는범죄두려움, 그리고강도피해에대한연구에서지역사회무질서는강도발생률과인과관계에있으며, 따라서물리적환경을제대로관리하지않으면지역주민의범죄에대한두려움의수준이높아지게된다고보았다. 또한혼란한사회적특성들이변하지않고방치되면, 실제범죄행위가많아지기때문에경찰을중심으로지역의무질서를방지하고지역사회의물리적환경을변화시키는것이무엇보다중요하다고주장하였다. 깨진창이론을실증적으로증명한스탠포드대학의사회심리학자인짐바도 (1969) 는번호판이없고유리창이깨진차를 New York의 Bronx에그리고온전한차를 California의 Palo Alto에세워두었다. 23

26 Bronx에세워놓은차는방치된지얼마되지않아보두파손된반면에, Palo Alto에세워진차는일주일이상아무도손을대지않았다. 이후짐바도는두번째실험으로통제되지않는파괴행위가 Palo Alto 주민들의태도변화에어떤영향을주는지알아보기위해일부러차량을부수기시작하였다. 얼마지나지않아 Palo Alto 지역주민들도함께차량을부수고손상시키기시작했다. 짐바로는이러한실험으로인간의공격적행동이나범죄행위는지역사회의무질서와관련이있음을입증하였다. 이와같이동네의무질서정도와질서의정도는사회통제가효과적으로되고있는지그렇지않은지를판가름하는기준이될수있다. 즉무질서한동네에서는사회통제가되지않고, 주민들은통제할수없는부정적강화 ( 소음, 기물파괴, 범죄, 싸움, 위험등 ) 를계속해서겪게된다는것이다. 따라서경찰은지역사회의사회적 물리적무질서예방과기초질서위반해위단속에더많은노력을기울일것을강조하고있다.( 정경석, 2010) 범죄자료의공간분석방법론가. 점패턴분석범죄발생지점과같은점사상자료는각각의사건의위치가공간적으로어떠한분포패턴을나타내는지살펴보는것을 Point Pattern 접근법이라한다. Spatial Point Pattern 분석에서는연구지역내에서각각의사건들이공간적으로집중하거나혹은규칙적인패턴을보이는지, 또는임의적으로분포되어있는지를파악하고부수적으로만약규칙적인패턴이나타나면어떤공간적규모내에서현상이발생하는지, 특정공간집합체나공간군집과다른요소들과근접성이어떠한관련이있는지에관하여알아내는것이다. 점패턴분석은크게전역적차원과국지적차원에서분석이진행된다. 전역적차원에서의분석은연구지역의전체적인경향을파악할수있게하고, 국지적차원에서의분석은특정지역에서의공간적군집현상을발견할수있다. 24

27 점패턴분석은특히연구지역의정의에매우민감하다. 그이유는 특정한연구지역내에서임의로분포된패턴이연구지역이확장될경 우에는군집된것으로보이게되기때문이다.( 신우람, 2005) 그림 5 연구지역의설정에따른분포패턴의변화 나. 전역적공간분포패턴전역적차원에서의공간분포패턴을규명하기위해일반적으로많이사용되는방법론은표준편차타원체 (Stand Deviation Ellipsoid) 와강도분석 (Intensity Analysis), 최근린분석 (Nearest Neighbor Analysis) 등이있다. 본연구에서는여러가지방법론을통해전역적차원의공간패턴을분석했다. 강도분석은점패턴을탐색하는가장기본적인방법으로연구지역을동일한크기의격자로나눈후각격자에집계되는점사상의빈도수를 2차원으로표현하는방법이다. 이를통해연구지역내사건들의공간적밀도를분석하고모델링할수있다. 본연구에서는커널밀도추정방식과방격분석방식을이용하여연구지역의범죄패턴을살펴 25

28 보았다. 본연구에서분석에사용된데이터는실제범죄데이터가아닌범죄 별분석된공간적특징을이용한가상의데이터이다. 표준편차타원체 (Standard Deviation Ellipsoid) 표준편차타원체 (Standard Deviation Ellipsoid) 는공간분포패턴을기술하는방법으로점사상의방향성을표현할수있는분석이다. 범죄유형별발생방향성을확인하고방향성을시각적으로표현할수있다. 표준타원체의중심점은연구지역의특정가중치에따라중심점의 x, y좌표를알수있다. 이는각연도별각범죄유형별중심점측정, 이를바탕으로하는연도별중심점이동측정을할수있어범죄의발생이어느방향성을나타내고있는지알수있다. 본연구에서는 2010 년도에발생한범죄에한해서분석을하였기때문에연도별중심점방향의변화현상은살펴보지않고, 해당연도의범죄별발생중심점을분석하였다. 와 는개체 에대한좌표, 와 는개체들에대한평균중심을나타내며 은개체의총수이다. 이러한지표를이용하여시계열별범죄발생지역의변화를확인할수있다. 특히중심점으로부터각노드와의거리와가중치를함께고려한표준편차거리를산출하여시계열적으로비교하면범죄발생의시간적변화형태를분석할수있다. 26

29 그림 6 살인범죄표준편차타원체 그림 7 강간범죄표준편차타원체 그림 8 강도범죄표준편차타원체 그림 9 절도범죄표준편차타원체 27

30 그림 10 폭행범죄표준편차타원체 표준편차타원체분석결과를살펴보면 2010년도연구지역의범죄발생위치는 E동을중심으로종축 ( 縱軸 ) 으로빈번하게나타났다. 앞서도밝혔지만연도별표준편차타원체분석을하게되면범죄별로중심점의이동패턴을확인할수있기때문에각각의범죄를예방하기위한안전정책수립에도움을줄수있을것으로판단된다. 방격분석 (Quadrat Analysis) 방격분석은일정한격자안에포함된사건들의개수를바탕으로사건의밀도를추정하는방법이다. 격자는크게두가지의방법으로나뉜다. 규칙적인격자모양의격자에서사건의밀도를계산하는방법과격자를무작위로부여하고그속에포함된사건들의수로만계산하는무작위샘플링의방법이있다. 격자의크기와수에분석결과가민감하다. 격자의크기가너무작으면지도내에서텅빈격자의수가많아지고사건이군집되어있어도통계적으로파악하기힘들다. 반대로격자의크기가너무크면결과적으로거의모든점들을포함시켜서패턴분석이어렵다. 따라서격자의크기를결정하는것에따라결과에영 28

31 향을미친다. 본연구에서는범죄항목의통일성을위하여각각의격자 크기를통일하였다. 그림 11 격자크기에따른사건의분포 (David W. S. Wong et al, 2005) 방격분석은격자의영역에포합되어있는사건의수가많을수록방격분석은높은값을가지며, 높은밀도를포함한것으로계산된다. 방격분석을계산하는방법은격자안에포함된사건의개수를계산하여각각의사건의수에대한격자의수를파악하고, 각각의격자간의점개수의차이가크면군집한것으로, 차이가적으면규칙적으로분포한다고본다. 카이제곱검정을통해분석하며분산과평균의비율 VMR을계산한다. VMR<1이면사건이규칙적으로분포함을의미하며, VMR=1은사건이랜덤하게발생함을의미하고, VMR>1은연구지역에사건이군집되어서발생함을의미한다. 29

32 그림 12 살인범죄방격분석 그림 13 강간범죄방격분석 그림 14 강도범죄방격분석 그림 15 절도범죄방격분석 30

33 그림 16 폭행범죄방격분석 VMR 발생건수 살인 강간 강도 절도 폭행 7.4 1,737 가로세로 100m의단위로연구지역전역에격자를설정하여살인, 강간, 강도, 절도, 폭행범죄사건의건수를격자에맞게부여하였다. 살인의경우표본수가많은편이아니지만 G동에서대체로많은사건이발생하였음을알수있다. 살인의 VMR은 1.1로 1보다크기때문에군집을형성한다고볼수있다. 강간범죄의경우 C동, D동, E동에서많이발생하였으며 2.5의 VMR값을가진다. 강도범죄의경우강간범죄보다는산발적으로분포하는것처럼보이지만 A동, B동, G 31

34 동, J동, M동에서높은사건발생건수를보이는격자가나타난다. 강도범죄의 VMR값은 2.5로군집을형성함을알수있다. 절도범죄는전체적으로광범위하게분포한다. D동과, I동, J동에서매우높은건수를보인다. VMR값은 1.8로매우높은값을가지는데이는높은값의격자의영향이라고생각된다. 폭행범죄는 B동, D동, E동, L동, P 동에서높은발생건수를보인다. 1.8의 VMR로 Cluster를형성한다. 모든범죄가연구지역내에서군집을형성하고있다는결과가나타났다. 그러나방격분석에서는전역적인공간적분포를보고자할때사용하는분석방법으로국지적인지역적특성을보다정확히보고자할때는다른분석이수행되어야한다. 커널밀도추정 (Kernel Density Estimation) 커널밀도추정은밀도는공간적으로연속되어있다는가정으로시작되는분석이다. 통계학에서커널밀도추정은확률변수의확률밀도함수를추정하는비모수적방법이다. 커널밀도추정에사용되는커널함수는일정한조건의 Bandwidth에의해정해진다. Bandwidth의크기에해당하는범위내에사건이발생하면상황에따른함수의값을토대로밀도를추정한다. 커널밀도추정의식은위와같으며커널밀도추정은 Bandwidth값에민감하다. Bandwidth인 h 값이클수록부드러워진다. 단 Bandwidth가너무크면유사한지역이많아지는문제가있고, Bandwidth가너무작으면밀도값이적은지역이많아진다는문제점이있다. 따라서커널밀도추정에서 Bandwidth의크기를설정하는문제는매우중요하다. 32

35 그림 17 Bandwidth 크기에따른변화 (John F. Rudge, 2013) 커널밀도추정의특징은핫스팟의강도를볼수있는것이다. 따라 서커널밀도추정은핫스팟의시각화에탁월하며, 다양한지리적인 데이터와연계할수있다. 33

36 그림 18 살인범죄커널밀도추정 그림 19 강간범죄커널밀도추정 그림 20 강도범죄커널밀도추정 그림 21 절도범죄커널밀도추정 34

37 그림 22 폭행범죄커널밀도추정 커널밀도추정을통해연구지역의범죄활동을분석하였다. 살인범죄의커널밀도는 G동에서가장높은값을나타내었다이는 G동이살인범죄의핫스팟임을의미한다. 이외에도 E동, F동등에서산발적인소규모핫스팟이있음을알수있다. 강간범죄는 C동, D동, E동, L동에서핫스팟이나타남을확인할수있다. E동의커널밀도값이다른핫스팟지역보다높으므로강간범죄의위험도는 E동이가장높다. 강도범죄의커널밀도값은 A동, B동에서높게나타난다. 그러나보다산발적인범죄형태를보이며 G동의경우산발적인핫스팟이지만높은밀도를보인다. 절도범죄는 D동, I동, J동, K동, N동, P동에서높은밀도를보인다. 폭행범죄는가장광범위하게나타나며 B동, D동, E 동, H동, L동, R동에서높은밀도값을보인다. 이중 B동, D동에서가장높은값을가지는것으로보아폭행범죄의위험성은 B동, D동이가장높다. 최근린분석 (Nearest Neighbor Distance Analysis) 최근린분석기법은공간상에서가장가까운두점사상간의거리를 35

38 측정하여분포패턴을파악하는것이다. 이방법은임의의한점으로부터다른점들까지의거리를측정한후, 각지점에서가장가까운다른지점까지의거리를평균하여관측된평균최근린거리를산정한다. 점분포패턴으로부터기대되는평균최근린거리 Ed는다음과같이계산된다. 점의수 대상지역의면적 기대되는평균최근린거리 (Ed) 에대한관측된평균최근린거리 (Ad) 의비율을최근린지수 (Nearest Neighbor Index: NNI) 라하며이지수는점분포패턴에서각점들의간격이임의적인점분포패턴에서의간격에비해어느정도차이가있는가를나타낸다. 최근린지수가 0 에가까울수록점사상의분포는집적화되어있다고볼수있으며, 최근린지수가 1 근방에서는임의적분포유형이된다. 완전히분산화되어있는경우에이론적으로최근린지수는 2.149가된다. 실제최근린분석에서는귀무가설은점사상의분포가임의적이라설정한후, 검정통계량을구하고그것을임계값과비교하여야한다. 만약유의수준 0.05의양측검정을할경우검정통계량값이 2.58보다작은경우에는실제평균최근접거리가임의분포를가정한평균최근접거리에비해상당히그값이작은경우이므로집적분포라할수있고, +2.58보다큰경우에는그반대의경우에해당하여, -2.58과 +2.58사이인경우에는임의적인분포라할수있다.( 정재준외, 2007) 36

39 그림 23 살인범죄최근린분석 그림 24 강간범죄최근린분석 그림 25 강도범죄최근린분석 그림 26 절도범죄최근린분석 37

40 그림 27 폭행범죄최근린분석 다 국지적공간분포패턴 K-평균군집화기법은범죄의군집여부를확인하는기본적이고손쉬운방법론중하나이다. 분석의알고리즘은일반적으로 4단계를거치는데첫번째단계에서는군집의대상이되는 K개의포인트를공간상에배열하며포인트들은최초그룹의중심점이된다. 두번째단계는각각의객체들을폐합된그룹의중심점으로할당한다. 세번째단계에서모든객체들이할당될때까지중심점의위치를반복적으로계산한다. 마지막단계는중심점이더이상이동하지않을때까지두번째와세번째단계를반복하는데이러한반복은각그룹들에객체들이분리되도록한다. K-평균군집화기법을통해생성되는군집의수는사용자의정의에따라나누어지는데그룹의수를너무많이선택하는경우실제로존재하지않는패턴이나타날수있고반면에너무적은군집의수를선택하면뚜렷하게다른이웃들사이의차이를드러내지못하게됨으로연구자의주의가필요하다. 38

41 은포인트 x와군집의중심점 c의거리인데이것은군집의중심점으로부터포인트 n까지의거리를의미한다. 최근린계층군집은최근린이웃이라는기준에기초하여두개나그이상의사건들이첫번째그룹으로형성되고첫번째군집들이다시두번째군집으로모아지는트리 (tree) 구조를형성한다. 이런과정은하나의군집에모든사건들이포함되거나그룹화하는기준에적합하지않을때가지진행된다. 최근린계층군집은 4가지장점을가지고있다. 첫째, 사건이집중된지역의지리학적환경을확인할수있다. 이것은경찰정책을수립하거나지역사회에개입하려는특정한목적이있을때유용하다. 둘째, 전체자료집합에이용될수있고경찰관할구역처럼작은규모의지역에서도이용될수있다. 또한다른지역들과의비교가가능하다. 셋째, 여러개의작은군집사이의연계는고차군집을통해확인할수있다. 넷째, 각각의군집수준은다른예방전략을세울수있게한다.( 신우람, 2005) 라. 전역적차원의공간적자기상관성분석최근린분석의경우단지공간상에분포한포인트들의위치를대상으로분석을수행하는데이때속성을고려하지못한다. 이에반해공간적자기상관은점들의위치와속성값을모두고려하면서공간적인패턴을발견할수있다. 일련의포인트들의집합에대한공간적자기상관은한지점에서측정된사건의값들이이웃한곳에서측정된사건의값과비슷한지혹은아닌지에관련되어있는데, 만약양의상관관계가존재한다면한지점과이웃한지점의값은비슷한경향을보이고반대로음의상관관계가존재하거나상관관계가존재하지않는다면포인트들의값은이질적으로나타난다. 이것은지리학의제1법칙과동일한개념으로이해할수있다. 39

42 Moran's I 공간적자기상관지수를측정하기위해서는두가지를측정해야하는데첫째, 각지점들의인접성을측정하고둘째, 지점들의속성값의유사도를측정해야한다. 인접성은각포인트들의거리를통해계산할수있고속성의유사도는공간적으로인접한포인트들의속성값의차이를통해계산한다. 포인트사상인범죄자료는사건의위치와시간, 유형에관련된정보를저장하고있는데공간적자기상관분석을위해행정구역과같은면단위로사건을집계해야한다. 이렇게면사상으로집계된범죄자료는인접한지역과의공간적자기상관의정도를측정할수있다. 공간적자기상관을확인하기위해가장많이이용하는분석방법은 Moran's I와 Geary' C인데일반적으로 Moran's I를더많이사용하며다음과같이정의한다. Geary' C 는 Moran's I 와달리관찰된속성값의차이를가중치가부 여된제곱합으로하며다음과같이정의한다. 이식에서 는공간가중치행렬값을의미한다. Moran's I 통계량이양의값을보이면공간적으로군집된패턴을의미하며음의값을보이면공간적으로확산된패턴을의미한다. Geary' C의경우통계량이 0과 1사이로나타나면군집된패턴을, 1보다클경우확산된패턴 40

43 을의미한다.( 신우람, 2005) 범죄 Moran's Index z-score Cluster 살인 강간 강도 절도 폭행 Moran's I의결과를가지고공간적자기상관성을가지고있는지의여부를알기위해서는 Z-score 값을확인해주면된다. 모든범죄의경우 Z-score 값이 2.58을넘었음으로 99% 의유의확률에서클러스터한결과값을가지는것을확인할수있다. 마 국지적차원의공간적자기상관성분석공간적자기상관성분석이연구지역전체의공간적자기상관성의정도를나타내는지표이기는하지만이것은각지역의국지적차원에서의공간이질성을반영하지못한다. 따라서공간적자기상관성을측정할때에는국지적규모의공간적상관분석도함께고려되어야한다. 특히범죄분석에있어서는국지적인공간적상관분석 (Local Indicator of Spatial Association, LISA) 을통해범죄발생의집중지역을확인할수있다는점에서매우효율적인분석기법이다. 국지적규모에서공간적상관분석을통해공간적군집여부를발견할수있을뿐아니라군집의스케일과주변지역과의관계도함께탐색할수있으며공간적인이례지점도파악할수있다. Getis-Ord Gi* Getis-Ord Gi* 는국지적인공간적상관분석의하나인연구지역내의 41

44 공간객체의 Z-score를계산하여높은값과낮은값들의집중도를보여준다. 이는범죄예방, 전염병시작점찾기등에이용할수있다. 계산되어지는 Gi* 의값은정규화된값으로통계적으로유의할경우양의 Gi* 값은핫스팟을, 음의 Gi* 는을의미한다. Getis-Ord Gi* 는국지적인자기상관성을분석하는방법이며, 자기상관성분석은인접한지역간의관계를통해특정요인이분포특성을알아볼수있다. 따라서이를토대로특정요인의핫스팟이나콜드스팟을분석한다.(David O'sullivan et al, 2003) 그림 28 살인범죄 Getis-Ord Gi* 그림 29 강간범죄 Getis-Ord Gi* 42

45 그림 30 강도범죄 Getis-Ord Gi* 그림 31 절도범죄 Getis-Ord Gi* 그림 32 폭행범죄 Getis-Ord Gi* Getis-Ord Gi* 분석결과각각의범죄유형에콜드스팟은드러나지 않는다. 살인범죄는 B 동, F 동, G 동에서핫스팟이나타남을알수있 다. 다만살인범죄의표본건수가적기때문에핫스팟이산발적으로나 43

46 타나는경향을보인다. 강간범죄는 C동, D동, E동, L동에서핫스팟이나타남을확인할수있다. 강도범죄는 A동, B동에서핫스팟이크게나타나고신길동 G동에서산발적인핫스팟이나타난다. 절도범죄는 B동, D동, H동, I동, L동, P동에서핫스팟이나타난다. 폭행범죄는절도범죄의핫스팟과유사한경향을보이나, 절도범죄의핫스팟에비해서핫스팟의크기가크다. B동, D동, E동, H동, L동, R동에서핫스팟이나타난다. 범죄발생억지를위한공간범죄정보 활용의시범적사례연구 범죄발생억지자원 경찰 의효과적공간적재배치를위한공간적할당모델연구핫스팟은범죄사건의집중을확인할수있는경계내에서의작은지역이나위치를말한다 (Anselin, et. al.,2000). 이러한핫스팟의추출은범죄다발지역을명확히추출함으로써분석에이은경찰력의배분으로연계될수있으므로범죄예방에매우중요한부분이라고할수있다. 본연구에서는이러한핫스팟의추출에커널밀도추정기법을적용해보았다. 여러가지방법을통한군집의확인은포인트자료분석에있어서매우중요하다. 44

47 그림 33 살인범죄커널밀도추정 그림 34 강간범죄커널밀도추정 그림 35 강도범죄커널밀도추정 그림 36 절도범죄커널밀도추정 45

48 그림 37 폭행범죄커널밀도추정 살인범죄의커널밀도는 G동에서가장높은값을나타내었다. 살인범죄는 G동에서가장많이일어나지만경찰서지구대는 1개로이지역은범죄취약지역으로볼수있다. 따라서추가적인지구대생성및경찰순찰강화등의조치가필요한것으로보인다. 강간범죄는 B 동, C동, D동, E동, L동에서핫스팟이나타남을확인할수있다. E동의경우지구대의수가 4개로다른지역에비해많지만 B동과 C동의경우지구대가없어강간범죄취약지점이다. 강도범죄의커널밀도값은 A동, B동에서높게나타난다. 또한 J동, M동지역에서상대적으로높게나타나고있다. 그러나 B동, J동, M동의모든지역에경찰서지구대가없어취약지역으로분석된다. 절도범죄는 B동, D동, I동, J 동, K동, N동, P동에서높은밀도를보인다. 따라서지구대가없는 B 동은취약지역이다. 폭행범죄는가장광범위하게나타나며 B동, D 동, E동, H동, L동, R동에서높은밀도값을보인다. 이중 B동, D동에서가장높은값을가지는것으로보아폭행범죄의위험성을 B동, D 동이가장높다. 이를토대로보면 B동, G동, J동, M동의경우범죄의가능성은매우높지만실제로지구대는 1개혹은존재하지않는것으로보여진다. 46

49 이는이지역들이범죄에노출되어있음을시사하고있으며, 이는 해당지역의경찰의순찰강화및지구대생성으로극복이가능한요 소로보인다. 빅데이터패러다임에따른공간적범죄정보통합활용방안탐색 범죄억지력강화를위한사회경제적정보유형분석 범죄우발지역탐색을위한분석변수의설정범죄공간정보의분석을위해서는범죄가일어나는지역의특성을파악하는것이필수적이다. 이를위해서는범죄의유형별로범죄가일어나는장소를파악하는것이필요하다. 그러나국내의경우경찰및검찰의자료는범죄의정확한장소에대한자료를제공하지않고특정시단위의범죄의횟수에대한데이터만을제공하고있는실정이다. 이는범죄공간정보를활용하는연구에있어서가장큰장애요소중하나로볼수있다. 이러한한계를극복하기위하여본연구에서는선행연구를사례로범죄가일어나는장소의인문 사회적, 자연적, 공간적, 시간적요소들을이용하여범죄가일어날수있는지역의추정을통하여범죄우발지역을탐색하는연구를진행할것이다. 가 도시별범죄의패턴변화 행정구역 범죄 면적당범죄밀도 ( 건수 / km2 ) 서울특별시 370, 부산광역시 137, 대구광역시 101, 인천광역시 94, 광주광역시 22, 대전광역시 20,

50 48 울산광역시 45, 수원시 39, 성남시 30, 의정부시 15, 안양시 16, 부천시 32, 광명시 8, 평택시 17, 안산시 27, 고양시 27, 구리시 7, 남양주시 14, 시흥시 18, 군포시 5, 용인시 16, 파주시 11, 이천시 6, 춘천시 11, 원주시 13, 강릉시 9, 청주시 24, 충주시 8, 제천시 4, 천안시 21, 아산시 7, 서산시 5, 논산시 4, 전주시 22, 군산시 12, 익산시 12, 정읍시 3, 목포시 16, 여수시 15, 순천시 13, 포항시 21, 경주시 13, 김천시 4, 안동시 6, 구미시 19, 경산시 8,

51 창원시 42, 진주시 14, 김해시 26, 거제시 9, 양산시 9, 제주시 30, 일반적인범죄의도시지역별특징을보면서울부산대구등주요 특별 광역시에서범죄의횟수가가장크다는것을볼수있다. 그러 나면적당범죄밀도를보면서울시와부천시가범죄가가장많이일 어나는지역으로확인할수있다. 나. 시간대별범죄의패턴변화도시공간은하루내에서도시간대별로사람들의통행빈도와공간이용의용도가달라진다. 범죄현상이인간의일상활동과밀접한관계를가지고있다는점에서시간대별로범죄의발생이특정한공간에서집중하거나전역적인차원으로확산하는현상은지속적으로일정한패턴을반복하게된다. 일반적인범죄의특성을보았을때일몰후부터일출전까지의시간대에범죄가집중하고있음을알수있다. 특히자정을전후한시간에가장많은범죄가발생한다. 49

52 새벽 아침 오전 오후 절도 살인 강도 강간 폭행 저녁 밤 미상 계 절도 살인 강도 강간 폭행 그림 38 시간대별 5 대강력범죄비율그래프 범죄유형별로살펴보면야간시간대에는폭행범죄와강간, 강도, 살인범죄의발생빈도가높으며상대적으로낮시간에는절도범죄의발생빈도가같은시간대의다른범죄유형보다높음을알수있다. 특히오후및저녁시간대에가장많은절도범죄가발생하는것으로집계되었 50

53 는데이는폭력, 강간, 강도, 살인범죄는피해자가명확히존재하기때문에범죄의발생시간을비교적정확히알수있지만, 절도범죄의경우범죄발생시간을정확히인지하기가어렵기때문이다. 예컨대, 거주자의부재시에발생하는침입절도의경우귀가후에야비로소절도범죄의발생을인지하게되기때문이다. 따라서오후및저녁시간대의절도범죄의집중은낮시간대의범죄를반영한다고인식해야한다. 다. 요일별범죄의패턴변화일주일동안사람들의생활패턴의변화는뚜렷하다. 주중에는학교, 직장등에서본업에종사하다가주말이되면친교, 여가등의활동에시간을소비한다. 따라서요일별로특정공간에대한선호도가달라지며이는범죄현상에서도약하게나타나는것을발견할수있다. 요일별로발생한일반적인범죄를살펴보면, 살인범죄를제외하고는일요일에적은범죄가발생하는패턴을보였고주중보다주말인금요일, 토요일에범죄가집중한다. 또한수요일에는대체적으로범죄가적게일어나는것을볼수있었다. 절도범죄는일요일에발생한건수가가장낮은데이는사람들이집에서머무르는시간이많아서절도범행의기회가적어지기때문으로해석할수있다. 한편강도범죄는주말보다주중에발생하는비율이더높은것으로밝혀졌다. 51

54 월 화 수 목 절도 살인 강도 강간 폭행 금 토 일 미상 절도 살인 강도 강간 폭행 그림 39 요일별 5 대강력범죄비율그래프 라. 월별범죄의패턴변화 범죄와계절의변화와의관계는범죄학연구에서오랜논의가있어왔 다. 일반적으로절도와같은재산범죄는여름철에적게나타나며겨울 52

55 철, 특히 12월에가장많이나타나지만, 살인과강도와같은생명ᆞ신 체에대한폭력범죄는이와반대로겨울철에적고여름철에많은패턴 을보인다. 또한강간과같은성범죄는늦은봄부터증가하여여름철 에정점에도달하며겨울철에접어들면서감소하는경향을보인다. 1월 2월 3월 4월 절도 살인 강도 강간 폭행 월 6월 7월 8월 절도 살인 강도 강간 폭행 월 10월 11월 12월 절도 살인 강도 강간 폭행

56 그림 40 월별 5 대강력범죄비율그래프 마. 공간특성별범죄의패턴변화범죄는기본적으로지리적인속성을내포하고있기때문에범죄분석에있어서공간적패턴을분석하는것은매우중요하다. 근래발생한범죄의패턴은향후범죄의패턴을예측할수있기때문에과거범죄의패턴을분석하는일은매우중요하다. 범죄의공간적패턴을분석하기위해서는인구학적변수, 사회경제적변수, 토지이용변수, 접근성변수등의변수들을이용하여범죄가일어나는공간들의공간적분포패턴을정확히파악하는것이필요하다. 본연구에서는기존에성행연구된논문들의변수들을분석하여새로운범죄가일어날수있는공간적패턴을연구하고그연구된변수들의특성을이용하여연구지역의범죄가일어날가상 POINT 데이터를구축하였다. 표 9 선행연구에서의범죄의공간적패턴분석 논문분석변수종속변수분석범위 도건효주택특성 ( 중층, 고층탑상, 고층범죄경험서울시 54

57 (1991) 판상 ) 설문 환경계획변수 ( 단지규모, 공간의 영역성, 공간상호감시가능성, 기능명시성, 접근성, 경계성, 비침입절도, 민병호 조명등 ), 경비및 자동차범죄, (1992) 유지관리변수 ( 경비밀도, 성범죄 ( 치안 순찰빈도등 ), 입주자사회 피해 ), 인구학적특성 ( 거주기간, 세대주의연령등 ) 사회인구통계적요인 ( 청소년비, 생활보호대상자비, 편부모가구비, 황선영 아파트비, 전입인구비, 유아비, 주거침입절 (2003) 노인비, 평균학력, 도 자가소유가구비, 일인가구비, 고등학교에서의거리 ) 토지이용, 전입인구, 전출인구, 청소년인구, 노령인구, 범죄발생빈국민기초생활보장수급자인구, 박명규도 ( 강도, 1인당지방세납부액, 숙박업체 (2003) 살인, 강간, 수, 계절, 요일, 건물높이, 절도, 폭력 ) 녹지율, 생활보호대상자, 인구밀도 가로폭, 담장, 총층수, 창문, 노상폭력, 가로등, 가로의깊이, 지상층수, 조동원노상절도, 주거용도전용, 비주거용도전용, (2003) 비노상폭력, 혼합용도, 단독주택, 비노상절도다가구다세대, 판매시설 사회경제적 ( 가구주1인당재산세, 총범죄율, 이성우상주인구, 인구밀도, 유동인구수, 5대범죄율, (2004) 청소년인구비율, 고학력인구살인범죄율, 강동구둔촌동수도권 ( 초고층아파트단지가운데입주후 2년이상경과한 7개단지 ) 성북구성북구강남구서울시범죄자료 ( 총범죄 55

58 비율, 풍속대상업소수, 경찰수 ) 도시계획적 ( 개발제한구역면적비율, 주택연상면적비율, 숙박시설연상면적비율주택지역 - 단독주택, 주거단지, 강도범죄율, 강간범죄율, 절도범죄율, 폭력범죄율, 지능범죄율, 방화범죄율 및, 5대범죄 - 살인강도폭력강간절도 ) 임창주 다세대, (2006) 상업지구 - 상가정면, 쇼핑 권경오 (2007) 김영재 (2007) 사무실, 공업지역, 주차장공간구문변수 ( 공간통합도, 국부통합도, 연결도, 공간평균길이 ) 와토지이용현황 CEPTED변수 ( 설문 ) 토지이용강도 ( 개발밀도 ), 노상강절도, 침입강절도, 차량절도살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 성남시서울인천경기 10개 토지이용용도, 인구수, 인구밀도, 범죄발생빈 관악구, 윤영진 연령별인구, 평균연령, 특정 도 ( 강도, 금천구, (2007) 업체종사자수, 국민기초생활 강간, 절도, 동작구, 보호대상자, 1 인당평균지방세 폭력, 방화 ) 성동구 부과액개발밀도 ( 용적률 ), 관악구, 김동근 용도지역 ( 주거, 상업, 공업, 범죄발생밀 금천구, (2007) 업무지역 ), 주거유형 ( 단독주택, 도 동작구, 홍동진 (2008) 연립주택, 아파트지역 ) 보행로, 주차장, 출입구, 공원, 놀이터, 상가, 막다른보행로, cctv없는곳, 야간활동시혼자인경우등 두단지의인식차이, 성별에따른인식차이 ( 각 성동구강서구가양2동준공업지역내위치한 56

59 항목에대한만족도 - 설문 ) 주거지역내의두개의단지서울시 강남구 셉테드적합율 - 공간별 ( 주차장, 셉테드 1990 년 김나연 공원, 놀이터, 보행로 ) 적합율 대 (2008) 설문내용 - 단지별, 장소별 설문내용 - 입주한 만족도 범죄경험률 6 개의 아파트 단지안양시 - 5 대범죄 ( 강 5 대범죄 ( 박은선 시간, 요일, 월 간, 강도, 강간, (2008) 지구대로부터의거리 살인, 절도, 강도, 폭력 ) 살인, 절도, 폭력 ) 선행연구들을살펴보면대부분의연구에서범죄와유흥업소와의상관관계가높다는것을말하고있으며, 인구학적변수, 사회경제적변수, 토지이용변수, 접근성변수등의변수들이모두가범죄에직간접적으로영향을끼친다는것을말하고있다. 범죄요소별로는살인범죄의경우상주인구와상가밀집지역의영향을받으며, 절도범죄의경우상주인구, 유동인구, 청소년인구, 인구밀도, 재산세, 유흥업소, 상가밀집지역, 주택지, 자동차통행, 지하철역, 경칠수등의변수에정혹은부의상관관계를가진다. 강도범죄의경우, 상주인구, 청소년인구, 지하철역, 주택면적, 도로변, 상업지역등의변수에영향을받으며, 강간범죄의경우, 유동인구와, 유흥업소등의변수에영향을받는다. 폭행범 57

60 죄의경우상주인구, 유동인구, 청소년인구, 인구밀도, 유흥지역, 숙박 시설, 상업지역등의변수에영향을받는다. 이를토대로새로운범죄가능공간적시나리오를구축하면다음과같다. 살인 인구 토지이용 상주인구의수가많은지역에서살인범죄가일어날확률이높음 상가밀집구역에서살인범죄가일어날확률이높음 T i m e 월 요일 시간 1월 (6.50%), 2월 (6.66%), 3월 (8.64%), 4월 (8.87%), 5월 (9.19%), 6월 (8.56%), 7월 (9.03%), 8월 (8.72%), 9월 (10.06%), 10월 (8.24%), 11월 (7.84%), 12월 (7.69%) 일 (15.56%), 월 (15.40%), 화 (16.12%), 수 (13.03%), 목 (14.14%), 금 (12.71%), 토 (12.15%) 새벽 (8.85%), 아침 (4.58%), 낮 (23.73%), 오전 (8.22%), 오후 (15.51%), 저녁 (8.98%), 밤 (30.14%) 현황 (2010) 34 건 강간 인구사회경제토지이용주변환경 유동인구의수가적은지역에서강간범죄가일어날확률이높음청소년수가적은지역에서강간범죄가일어날확률이높음재산세가낮은지역에서강간범죄가일어날확률이높음주택면적이적은지역에서강간범죄가일어날확률이높음유흥업소와숙박시설밀집지역에서강간범죄가일어날확률이높음지하철역주변에서강간범죄가일어날확률이높음 T i m e 1월 (4.83%), 2월 (4.88%), 3월 (7.41%), 4월 (7.83%), 월 5월 (9.34%), 6월 (8.55%), 7월 (9.50%), 8월 (10.65%), 9월 (9.55%), 10월 (9.27%), 11월 (8.71%), 12월 (9.46%) 요일일 (14.67%), 월 (14.07%), 화 (13.98%), 수 (13.94%), 58

61 목 (14.15%), 금 (14.36%), 토 (15.12%) 현황 시간 (2010) 새벽 (11.37%), 아침 (7.73%), 낮 (20.10%), 오전 (6.91%), 오후 (13.19%), 저녁 (9.06%), 밤 (31.65%) 275 건 강도 인구토지이용주변환경 상주인구의수가많은지역에서강도범죄가일어날확률이높음청소년의수가많은지역에서강도범죄가일어날확률이높음인구밀도가낮은지역에서강도범죄가일어날확률이높음도로변의상업지역과주택지역에서강도범죄가일어날확률이높음유흥업소와숙박시설밀집지역에서강도범죄가일어날확률이높음지하철역주변에서강도범죄가일어날확률이높음경찰서에서먼지역에서강도범죄가일어날확률이높음 T i m e 월 요일 시간 1월 (6.85%), 2월 (8.40%), 3월 (8.99%), 4월 (10.65%), 5월 (10.88%), 6월 (8.15%), 7월 (7.78%), 8월 (6.73%), 9월 (8.46%), 10월 (7.71%), 11월 (7.87%), 12월 (7.53%) 일 (13.95%), 월 (15.36%), 화 (14.13%), 수 (13.36%), 목 (13.66%), 금 (14.36%), 토 (15.18%) 새벽 (13.95%), 아침 (4.71%), 낮 (19.69%), 오전 (7.97%), 오후 (13.23%), 저녁 (6.58%), 밤 (33.87%) 현황 (2010) 73 건 절도 인구 사회경제 토지이용 상주인구의수가적은지역에서절도범죄가일어날확률이높음청소년의수가많은지역에서절도범죄가일어날확률이높음유동인구의수가많은지역에서절도범죄가일어날확률이높음인구밀도가높은지역에서절도범죄가일어날확률이높음재산세가높은지역에서절도범죄가일어날확률이높음주택지, 주택상업혼합지에서절도범죄가일어날확률이높음 59

62 T i m e 주변환경월 요일시간 유흥업소와숙박시설밀집지역에서절도범죄가일어날확률이높음지하철역주변에서절도범죄가일어날확률이높음경찰서에서먼지역에서절도범죄가일어날확률이높음 1월 (4.44%), 2월 (5.06%), 3월 (7.06%), 4월 (7.68%), 5월 (9.80%), 6월 (8.56%), 7월 (8.34%), 8월 (8.80%), 9월 (8.69%), 10월 (9.60%), 11월 (9.46%), 12월 (12.51%) 일 (13.11%), 월 (14.21%), 화 (14.45%), 수 (13.90%), 목 (14.40%), 금 (14.86%), 토 (15.07%) 새벽 (7.36%), 아침 (5.68%), 낮 (25.34%), 오전 (8.41%), 오후 (16.93%), 저녁 (10.55%), 밤 (25.73%) 현황 (2010) 2,642 건 폭행 인구사회경제토지이용주변환경월 T i m 요일 e 시간현황 (2010) 상주인구의수가적은지역에서폭행범죄가일어날확률이높음청소년의수가많은지역에서폭행범죄가일어날확률이높음유동인구의수가많은지역에서폭행범죄가일어날확률이높음인구밀도가낮지역에서폭행범죄가일어날확률이높음재산세가낮은지역에서폭행범죄가일어날확률이높음상업업무시설지, 주택상업혼합지에서폭행범죄가일어날확률이높음유흥업소와숙박시설밀집지역에서폭행범죄가일어날확률이높음지하철역주변에서폭행범죄가일어날확률이높음 1월 (7.26%), 2월 (6.36%), 3월 (8.15%), 4월 (7.80%), 5월 (9.03%), 6월 (8.34%), 7월 (8.47%), 8월 (9.02%), 9월 (8.87%), 10월 (8.81%), 11월 (8.70%), 12월 (9.21%) 일 (15.56%), 월 (12.49%), 화 (13.88%), 수 (13.76%), 목 (13.94%), 금 (14.42%), 토 (15.96%) 새벽 (8.77%), 아침 (4.81%), 낮 (16.52%), 오전 (4.93%), 오후 (11.59%), 저녁 (8.98%), 밤 (44.40%) 1,737건 60

63 통합적범죄공간정보구축을위한 스케치 협력적공간정보운용체계와단계별구축제안앞서범죄의특징을확인한바와같이살인, 강간, 강도, 절도, 폭력과같은 5대강력범죄부터, 각종다양한중 경범죄등은공간적으로반복되는특성을가지며, 그외에도사회경제적인요소에영향을받고있기때문에공간적인영향을통하여범죄의패턴을분석할수있다. 이를위하여기존의범죄공간데이터베이스에날씨, 지역별인구통계, 유동인구, 범죄발생시계열데이터등의빅데이터를활용하여장소별시간대별범죄발생가능성을도출하는시스템구축의필요성증대되고있으며, 이러한시스템의구축은범죄의예방및경찰인력자원의효율적인분배등의다양한이익을가지고올것이다. 해외에서는이미빅데이터를활용하여범죄공간정보를통합하여구축함으로인하여다양한업무를진행하고있다. 싱가포르의경우국가위험관리시스템 (RAHS) 을통하여국가에위험을미칠수있는다양한빅데이터들을수집하여시뮬레이션, 시나리오기법을통해분석하여질병, 금융위기, 테러및각종범죄등의모든국가적위험요소를파악, 대비함으로서국민의생명과재산을보호하고있으며, FBI의경우과거범죄자들의혈액, 정액등의법의학적증거에서추출된유전자정보를이용하여유전자데이터베이스를통하여빠른과학적인수사가가능하도록시스템을구축했고, 샌프란시스코의경우과거의범죄패턴을분석하고범죄자의행동을분석하여범죄발생지역및발생시작을예측하고필요한지역에경찰인력을배치함으로서, 범죄를예방하고있다. 통합적범죄공간정보시스템인 Big-Spatial-Crime DB의활용은글로벌화에따라더욱치열해진국제사회의경쟁에서선진국으로발돋움하는과정으로국민의안전을보장하기위하여필수적이다. 이를효과적으로구성하기위해서는범죄에영향을끼치는사회 경제적요인과자연적요인의정확한분석과연계가필요하며이와관련된통계 61

64 자료와빅데이터를활용하여범죄를예측하고예방할수있는시스템이필요하다. 이를위해서는첫째, 범죄공간정보의통합데이터베이스구축및사용자맞춤형범죄정보융복합서비스가필요하다. 둘째, 범죄공간정보에대한국가적수요증가에따라국가공간정보정책및관련산업활성화를위한범죄공간정보인프라구축이필요하다. 셋째, 이를효과적으로지원하기위한범죄공간정보통합데이터베이스표준및기준연구가필요하다. 넷째, 경찰, 검찰등의국가기관과의정보공유를통하여보다구체적이고공신력있는정보의활용이필요하다. 앞서조사된범죄관련공간정보와인문사회및자연적요소를이용하여통합적범죄공간정보시스템인 Big-Spatial-Crime DB의구축은범죄공간정보 DB 구축을위해실제범죄발생지역과기존의정부기관에서개별적으로수집되는범죄정보를종합하여범죄정보시스템의효율적인연계를통하여범죄우발지역에대한공간정보를구축하기위해범죄공간모형을설계하고빅데이터를활용하여정확하고다양한범죄공간정보를구축할수있다. 62

65 그림 41. Big-Spatial-Crime DB 스케치 지적공사국토 시스템연계활용방안일반적으로지리학에서구역별로나뉜통계등을이용하여지리적현상및공간적현상을분석하고예측하는과정에서는필연적으로 MAUP( 공간상호작용모델에대한공간단위수정가능성문제 ) 가발생하게된다. 특히범죄공간정보의경우정확한위치정보를제공하지않는경우다양한오해의소지와함께범죄의정확한특성을파악하기힘들다. 범죄공간정보의공간적반복성을탐색하기위해서는정확한주소나지적과같은마이크로한단위의공간정보를이용하여분석하는것이필수적이다. 예를들어주거침입범죄의경우범죄가발생한주거지를기본으로동일한주소혹은그주변지역에얼마나많은범죄가발생했는지에대한분석이필요하다, 그러나현재우리나라의범죄정보시스템에서제공하는일반적인범죄지역의통계데이터의경우발생지역의모호함과공간범위의광역 63

66 성으로인하여정확한정보를확인하는것에대한어려움이존재하고있다. 범죄정보의경우특정범죄가발생한장소나위치를지도화할경우, 해당범죄의위치정보의정확성은가장주요하게확인해야할요소이다. 범죄의정확한위치정보를위하여서는지적공사국토V 시스템 ( 이하브이월드 ) 과의연계를통한지적별정보의획득으로범죄지리정보의정확한위치를확인하는것은필수적이다. 브이월드 ( 는국토교통부가운영하는공간정보를기반으로하는오픈플랫폼으로서 2차원 (2D) 과 3차원 (3D) 공간정보데이터를오픈애플리케이션프로그램인터페이스 (API) 방식으로민간에무료로제공하는웹사이트로서, 지도데이터와함께건물이나지역정보또한포함하고있는시스템이다. 브이월드의오픈 API 방식을이용하여얻을수있는지적단위의공간정보와건물정보를이용하여범죄공간데이터와의연계를통하여보다정확한범죄위치정보를얻을수있으며범죄공간정보와브이월드와의연계는과거범죄데이터의정확한정보업데이트와정확한공간정보를제공함으로서, 획기적인범죄예방및감소방안으로작용할것이며효율적인경찰인력배치및순찰시스템의발전에기여할수있다. 그림 42. 지적단위의정보및구체적인공간정보가구현된브이월드 64

67 범죄정보와공간정보의연계를통한새로운비즈니스모형연구 비즈니스모형설계를위한기본조건조사비즈니스모형의개념은 거래되는제품및서비스, 사업전략및방식, 경제주체등의다양한구성요소를규명하고, 조합함으로써비즈니스에참여하는이해관계자모두에게가치를창출하여주는사업수행방법 이라고정의한다.( 신현규, 2005, 유비쿼터스비즈니스모델사업타당성평가체계에관한연구, 연세대학교석사학위논문 ) 공적사업의비즈니스모델은기본적으로목적이수익구조창출이아니기때문에사회에기여할수있는기대효과를고려한비즈니스모델을구축해야한다. 따라서공간정보와범죄정보가만나어떤방식으로데이터를제공할것이며, 어떠한방법으로공공의가치를창출할것인지강구해야한다. 구축된비즈니스모델은궁극적으로범죄정보활용업무에도입되고, 일상생활의일부가되어야하며향후정보기술의발달로변형되는것을고려하여변형될단계별특성을분석하고이에맞는전략을세워야한다. 사회적수요를증대하기위해가치창출네트워크내에있는다른비즈니스모델과연결될수있도록특정관계를형성할수있는비즈니스모델을구축하여야한다. 이에따라정부기관및국민의수요분석, 어떤서비스로정보를제공할지에대한서비스규정등의구성요소를선택하여이용자들에게어떤가치를제공할것인지를우선적으로정의해야한다. 논리적이고경제적이면서기존의범죄정보관리보다효율적인방법론을수립해야하고관리의측면에서도그역량을고려해야한다. 노출된리스크를식별하고분석한리스크의영향을파악해완화시키는방법을통해비즈니스모델에접근하여야하며비즈니스모델의역동성을장기적으로고려하면서시행착오에따른손실을미연에방지하고, 합리적이고체계적인계획수립을해야한다. 65

68 비즈니스모델구성에있어정부기관및국민에게적절한 Tool 과템 플릿을사용하여체계적인시스템설계, 구축, 확산, 운영의구성이가 능하도록하여야한다. 그림 43 비즈니스모델구성예시 그림 44 범죄공간정보비즈니스모델예시 66

69 비즈니스실현타당성평가를위한기준제안사업의성공가능성을높이기위해서는비즈니스모델에대한사업타당성평가를수행함으로써비즈니스모델을객관적으로분석할필요가있다. 본연구에서는공적사업에대한비즈니스평가로수익구조의타비즈니스모델과는다른구조를가지기때문에비즈니스모델의평가기준도차별화를가져야한다. 본연구의범죄정보와공간정보연계를통한비즈니스모형은수익성보다는국민이나이용기관에서이용의접근성, 이용의편리성, 정보의활용성, 이용만족도등을통해사업의효과를점검하여사업의필요성등을평가하여야한다. 또한국가경쟁력향상및사회적요구에타당한지평가하여국가전반의정책적방향과맞는지평가해야한다. 비즈니스모델의실현타당성을평가하는데있어서가장중요한점은정성적효과와정량적효과를하나의가치평가모델에서종합적으로고려하여야한다는점이며, 통합성과평가모델은성과평가를위한프레임워크로범죄공간정보시스템의이용대상을개인, 정부부처, 타부처및기관등으로인식하고정량적인효과와산출물에초점을맞추어야한다. 향후좀더원활하고극대화된가치창출을위해네트워크관계에있는타비즈니스모델과상호작용하여연결될수있는비즈니스모델인지평가해야하며정보기술발달에따른모델의역동성을단계별로분석하고파악했는지여부도평가해야한다. 67

70 우범지역관리를위한가상시뮬레이션모형구현 구축방안및내용 구분적용방안 OpenLayers 를사용하여 클라이언트 OpenLayers v.2.12 Ajax Map Viewer Ajax 기반 Map UI 및사용자 Map Control 구현 공간데이터를표준 데이터베이스 Postgresql v DBMS 오픈소스 DBMS로구축하여공간데이터 분석및쿼리 프레임워크 egovframed ev v 전자정부플레임워크 정부에서표준으로제시하는자바플레임워크사용 Apache Tomcat v WAS Server 오픈소스소프트웨어를 WAS 서버로활용 서버 GeoServer v GIS Server 오픈 GIS Server를적용하여주제도의 WMS 서비스및 확장성, 유연성확보 68

71 우범지역관리모니터링시스템구성 그림 45 우범지역관리모니터링시스템구성 클라이언트 - OpenLayers Open Source OpenLayers를사용하여 Ajax 기반 Map UI 이구현및사용자 Map Control 구현이다. 그림 46 OpenSource 활용 69

72 그림 47 GeoServer 와 OpenLayers 연계 데이터베이스 - PostGIS DBMS기반의 Spatial Types, Indexes, Function의 3가지기능을추가한공간데이터베이스이며, PostgreSQL기반위에서개발되었기때문에 PostgreSQL의모든기능을포함하고있다. PostGIS는 OGC Simple Features Specification for SQL" 을구현하고 Types and Functions" 를구현인증한제품이다. 70

73 그림 48 PostGIS 에관하여 Open/Free - Loading/Extracting Ÿ Shp2Pgsql Ÿ ogr2ogr Ÿ Dxf2PostGIS - Web-Based Ÿ Mapserver Ÿ GeoServer (Java-based WFS / WMS -server) Ÿ SharpMap SDK - for ASP.NET 2.0 Ÿ MapGuide Open Source (using FDO) Closed/Proprietary - Loading/Extracting Ÿ Safe FME Desktop Translator/Converter - Web-Based Ÿ Ionic Red Spider (now ERDAS) Ÿ Cadcorp GeognoSIS Ÿ Iwan Mapserver Ÿ MapDotNet Server Ÿ MapGuide Enterprise (using FDO) Ÿ ESRI ArcGIS Server

74 프레임워크 - egovframedev ( 전자정부표준프레임워크 ) 개발프레임워크는정보시스템개발을위해필요한기능및아키텍처를미리만들어제공함으로써효율적인어플리케이션구축을지원한다. 전자정부표준프레임워크 는공공사업에적용되는개발프레임워크의표준정립으로응용 SW 표준화, 품질및재사용성향상을목표로한다. 이를통해 전자정부서비스의품질향상 및 정보화투자효율성향상 을달성하고대중소기업이동일한개발기반위에서공정경쟁이가능하게된다. 특징 개방형표준준수상용솔루션연계국가적표준화지향변화유연성편리하고다양한환경제공 오픈소스기반의범용화되고공개된기술의 활용으로특정사업자에대한종속성배제 상용솔루션과연계가가능한표준을제시하여 상호운용성보장 민 관 학계로구성된자문협의회를통해국가적 차원의표준화수행 각서비스의모듈화로교체가용이하며인터페이스 기반연동으로모듈간변경영향최소화 Eclipse 기반의모델링 (UML,ERD), 에디팅, 컴파일링, 디버깅환경제공 적용효과정보시스템을개발하거나운영할때필요한기본기능을미리구현한것으로이를기반으로추가기능을개발하여조립함으로써전체정보시스템을완성할수있다. 72

75 그림 49 표준프레임워크로핵심항목모듈화 표준프레임워크사용목적및배경정보시스템을개발하거나운영할때필요한기본기능을미리구현한것으로이를기반으로추가기능을개발하여조립함으로써전체정보시스템을완성할수있다. 그림 50 프레임워크사용목적및배경 73

76 표준프레임워크구성 그림 51 전자정부표준프레임워크구성 그림 52 전자정부표준프레임워크구성상세 74

77 구성요소의기능및역할 구분실행환경개발환경운영환경관리환경공통컴포넌트모바일디바이스 API 모바일디바이스 API 실행환경모바일디바이스 API 개발환경 기능과역할전자정부사업에서개발하는업무프로그램의실행에필요한공통모듈등업무프로그램개발시화면, 서버프로그램, 데이터개발, 배치처리기능개발을표준화가용이하도록지원하는응용프로그램환경전자정부업무프로그램의개발에필요한환경제공데이터개발도구, 테스트자동화도구, 코드검사도구, 템플릿프로젝트생성도구, 공통컴포넌트조립도구, 맞춤형개발환경구성도구, 서버환경관리도구, 모바일용표준소스코드생성도구, 모바일용템플릿프로젝트생성도구, 모바일용공통컴포넌트조립도구, 모바일용맞춤형개발환경구성도구, 서버용개발환경 (Windows, Unix 계열 ) 설치, 배치템플릿프로젝트생성도구, 배치작업파일생성도구, 배치실행파일생성도구등실행환경에서운영되는서비스를운영하기위한환경제공 ( 모니터링, 배포, 관리시스템등 ) 배치환경을운영하기위한환경제공 ( 배치실행, 스케줄링, 결과모니터링등 ) 개발프레임워크및공통서비스를각개발프로젝트에배포및관리하기위한모듈전자정부공통컴포넌트는전자정부사업에서응용SW 개발시공통적으로활용하기위하여, 재사용이가능하도록개발한어플리케이션의집합 CoreAPI : 모바일하이브리드어플리케이션에서모바일디바이스자원에대한직접적인접근과활용이가능한다양한 API 제공가이드어플리케이션 ( 앱 ) : 디바이스 API를손쉽게접근할수있도록제공하는디바이스 API의활용예제디바이스어플리케이션이웹리소스기반으로구현및실행될수있도록지원하는응용프로그램환경디바이스API, 자바스크립트프레임워크, 하이브리드프레임워크등 Android 기반환경에서의디바이스어플리케이션개발을위한 Eclipse 플러그인과 ios 환경에서의개발을위한 Xcode내의프레임워크프로젝트로구성되어있다. 75

78 표준프레임워크다운로드및개발 그림 53 전자정부표준프레임워크다운로드및개발 서버 - Apache Tomcat WWW (World Wide Web) 서버용소프트웨어이다. NCSA (National Center for Supercomputing Applications: 미국국립수퍼컴퓨터활용센터 ) 소속개발자들이개발한 NCSA httpd 1.3 웹서버를자신들이개량한것으로소스코드까지공개되고있다. NCSA httpd 1.3 서버에패치 (patch) 파일을제공했던개발자들이 'A PAtCH server' 라는용어에서아파치라는이름을따왔다. 1995년 3 월 18일공개된아파치0.2가 NCSA httpd 1.3에패치파일을제공하였다. 패치파일을꾸준히개선해제공하고있으며, 최고수준의성능을발휘하기때문에월드와이드웹서버용소프트웨어로가장많이사용되고있다. 오픈소스 (open source) 라이선스에따라무료로배포되어원하는사람들이자유롭게사용할수있다. 유닉스 윈도등을비롯해거의모든운영체제와시스템에서운용이가능하다. 76

79 그림 54 Apache Tomcat 6 설정 Tomcat 웹서버에서서블릿 (servlet), JSP, 빈즈와같은자바코드를이해하기위해서는톰캣같은자바를이해하는엔진이있어야한다. 비용이나성능면에서는자바기반웹서버를구성할때리눅스 (Linux), 아파치, 톰캣조합을많이사용한다. 웹프로그램은순수한프로그램언어로만이루어진것이아니라클라이언트언어인 HTML이혼용되었는데, 톰캣은자바파일만해석할수있다. HTML과혼용된경우컴파일과정을거친다. JSP페이지는서블릿형태로일단변형되어완벽한자바파일로변형된뒤컴파일된다. - GeoServer 지리공간데이터를공유하고편집할수있는 Java로개발된오픈소스 GIS 소프트웨어서버, 상호운용성을전제로개발되었기때문에개방형표준을사용하여다양한공간데이터소스를서비스할수있게한다. 오픈 GIS Server를적용하여주제도의 WMS 서비스및확장성, 유연성확보한다. 77

80 그림 55 다양한공간데이터인터페이스 지원포맷 그림 56 GeoServer 지원포맷 - 주요기능 - Web Map Service (WMS) 78

81 - Web Feature Service (WFS) - WFS Transactional Profile (WFS-T) - Web Coverage Service (WCS) - Web Processing Service (WPS) - Web Map Tile Service (WMTS) - Tile Map Service (TMS) GeoServer는표준프로토콜을이용하여 KML, GML, Shapefile, GeoRSS, PDF, GeoJSON, JPEG, GIF, SVG, PNG 등의포맷을출력할수있다. 또한 WFS Transactional Profile (WFS-T) 를통하여데이터편집이가능하며, 데이터미리보기를위한통합된 OpenLayers 클라이언트를포함한다. GeoServer는이외에도 KML을이용한 Google Earth의네트워크링크기능을통해지리공간데이터를발행할수있으며, 사용자정의팝업 시간및고도시각화 Super-Overlays 를포함한 Google Earth의고급기능을지원한다. 구축내용 - 전자정부프레임워크개발환경구성 - egovframe2 파일로개발환경구성 79

82 그림 57 개발환경구성 - Apache Tocat 6 설정 그림 58 Apache Tomcat 6 설정 80

83 - vworld 기본도와항공영상연계 - OpenLayers를활용한연계 Ÿ OpenLayers.Layer.VWorldStreet.js : 타일링된기본도파일을가져오는함수가있는클래스파일 Ÿ OpenLayers.Layer.VWorldSatellite.js : 타일링된항공영상파일을가져오는함수가있는클래스파일 그림 59 OpenLayers 를활용한타일링데이터연계 - vworld 제공 API - Maps : 지도화면컨트롤 Ÿ 외부의 WMS 레이어추가 Ÿ 기본지도컨트롤추가 Ÿ 맵툴바기능추가각종이벤트기능추가 Ÿ 구글좌표계로지도영역객체반환등 - Search : 검색엔진을이용한주소및장소검색 - Vector : 점, 선, 면등의 Vector 레이어생성및표출 81

84 Ÿ Point : 점간거리, 점의 x, y좌표값, 라벨정보설정등 Ÿ Polyline : 점추가, 색상, 굵기, 선포함영역반환등 Ÿ Polygon : 면색조회, 선색조회, 투명도설정, 색상설정, 굵기설정등 Ÿ RegularPolygon : 정다각형클래스 - InfoWindow : 정보팝업클래스 Ÿ 정보창위치반환 Ÿ 정보창활성화여부반환 Ÿ 정보창위치설정 - Marker : 맵표시기능클래스 Ÿ 마커숨기기 Ÿ 마커경위도좌표설정 Ÿ z-index 설정 Ÿ 마커활성화여부 - PanZoomBar : 내비게이션컨트롤러 Ÿ 줌슬라이더동작 Ÿ 내비게이션위치설정 Ÿ 최대영역으로이동 82

85 그림 60 Vector (Polygon) 생성및표시 - vworld 지도연계 그림 61 브이월드 2D 지도연계 83

86 그림 62 브이월드 2D 영상연계 - vworld 상에주제도표출 그림 63 주제도표출 84

87 그림 64 주제도표출 (2D 영상 ) 85

88 시스템구성 목표모델구성 그림 65 프로토타입목표모델 사용자인터페이스 구성우범지역모니터링시스템은범죄통계와범죄예측지도서비스, 자원배치우선순위산정을통해범죄발생을사전예방하는데지원할수있는프로토타입을구축한다. 86

89 그림 66 사용자인터페이스구성 시스템요구정의 연구내용 시스템요구정의단계는과제참여자간의공통관심사항을도출하 87

90 고, 요구사항을정의하는작업이다. 본연구에서는우범지역모니터링시스템개발을위하여상위요구사항을정의하고, 시스템의배경에대한명확한이해와업무적관점에서 S/W 개발에필요한업무배경도및기능분해도를정의하는활동을하였다. 이러한활동을통해도출된기능은 3가지로구분되며다음과같은기능적특징을가지고있다. 범죄통계지도서비스 7 대범죄중 5 대범죄유형인살인, 강도, 강간, 폭력, 절도에대해서 누적연도별, 당해연도별시군구단위범죄통계지도서비스제공 범죄예측지도서비스 과거범죄통계자료를바탕으로범죄위험등급지수에따라시군구 단위로범죄예측지도서비스제공 자원배치우선순위산정시군구단위범죄위험등급기초자료를대상으로예산계획에따라순찰차, CCTV 등의범죄예방을위한자원배치에대한우선순위산정서비스제공 88

91 연구결과 가 상위요구사항기술서 ID 유형요구사항 FM001 비기능 - 화면전환및레이어제어 Ÿ 화면전환 : 2D 지도, 2D 영상 Ÿ 레이어제어 : 도로, 건물, 지적도, 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 경찰서 FM002 기능 - 범죄통계지도서비스 Ÿ 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 Ÿ 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 Ÿ 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 Ÿ 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 - 조회하기 Ÿ 조회결과분포도표시 Ÿ 유형별통계표시 - 초기화 FM003 비기능 - 범죄다발지역분석및 Spot 생성 Ÿ 분포현황을이용하여범죄다발지역 (SPOT) 생성 FM004 기능 - 범죄예측지도서비스 Ÿ 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 Ÿ 시계열 : 월 ( 계절 ), 요일, 시간대 - 조회하기 Ÿ 조회결과시계열표시 - 초기화 FM005 기능 - 자원배치우선순위산정 Ÿ 순찰차배치 Ÿ CCTV 배치 89

92 나 업무분석서 화면전환및레이어제어 - 화면전환 : 2D 지도, 2D 영상화면표시 - 레이어제어 : 전자지도 ( 브이월드 ) 위에메쉬업으로표시 - 지적도, 새주소건물, 새주소도로 - 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ) - 경찰서 그림 67 화면전환및레이어제어 범죄통계지도서비스 - 선택한범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시간 ) 에따른범죄발생분포도및통계표시 - 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 - 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 - 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 - 조회하기 : 조회결과분포도및유형별통계표시 90

93 - 초기화 : 조회결과화면지우기 그림 68 범죄발생분포도 (2D 영상 ) 그림 69 범죄발생분포도 (2D 지도 ) 범죄다발지역분석및 Spot 생성 - 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시 91

94 간 ) 에따른범죄발생분포현황을이용하여범죄다발지역분석 - 분석된범죄다발지역을이용하여범죄다발지역 Spot 을생성하여 표시 그림 70 범죄다발지역분석 ( 유형 : 강간 ) - 생성된 Spot 으로종합범죄다발지역과범죄유형별, 시산대별 Spot 을표시하고, 자원배치에활용 92

95 그림 71 범죄다발지역표시 범죄예측지도서비스 - 선택한범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시간 ) 에따른시계열분석 - 범죄유형선택 그림 72 시계열분석 93

96 - 시계열분석조회조건선택 - 선택조건에따른시계열분석표시 자원배치우선순위산정 - 범죄다발지역분석및 Spot 생성을통해분석된결과를토대로 순찰차배치 그림 73 순찰차배치 - 순찰차배치위치및이동경로표시 - 범죄다발지역분석및 Spot 생성을통해분석된결과를토대로 CCTV 미존재지역에대한 CCTV 배치필요지역표시 94

97 그림 74 CCTV 배치 95

98 다 기능분해도 우범지역 모니터링 범죄예측 시계열분석 순찰차배치 CCTV 배치 범죄통계 통계분석 지도초기화 화면제어 화면전환 레이어제어 요구분석 연구내용 시스템요구분석단계는사용자가소프트웨어에대해무엇을원하고있는가를조사하고분석하여소프트웨어로서의요구항목을구체화하는작업으로서시스템의목표를확립하는과정이다. 본과제에서는수로수초 토사관리정보시스템개발을위하여현행업무절차를조사하고, 요구사항을정제, 모델링, 명세화하는과정을거쳐프로세스목록과이벤트목록을정의하고, 엔티티정의서를기술하는활동을하였다. 다음은시스템요구분석활동을위한가이드라인의주요내용이다. 96

99 시스템요구분석활동의가이드라인 1 현행시스템에대한이해 : 현행시스템을조사하고현행시스템이어떠한가를이해한다. 2 필요사항과기대파악 : 각계층의사용자들이요구하는사항과시스템화를필요로하는이유와그에대한기대효과가무엇인지파악한다. 3 문제점과애로사항에대한해명 : 시스템화를추진하는데있어서문제점이무엇이고, 그로인한애로사항과시스템화의저해요인을밝힌다. 4 환경특성에대한이해 : 시스템의환경조건, 시장환경, 정보처리에대한기술동향등의특성을분석하여그것이시스템에어떤영향을미치는지검토한다. 5 목적과기능의명확화 : 시스템화의목적이무엇이며, 목적을달성하기위하여어떤기능이필요한가, 시스템화의구체적목적과기능을명확히한다. 6 적용업무의선정 : 시스템기능이구체화되면각계층사용자들에게확인시키고허용업무의선정을한다. 97

100 연구결과 가 요구사항정의서 요구사항 요구사항설명 화면전환및레이어제어 화면전환 : 2D 지도, 2D 영상 레이어제어 : 도로, 건물, 지적도, 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 경찰서 범죄통계 지도서비스 범죄통계분포도조건 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 범죄통계분포도조회하기 조회결과분포도표시 유형별통계표시 범죄다발지역분석및 Spot 생성 분포현황을이용하여범죄다발지역 (SPOT) 생성 범죄예측 지도서비스 시계열분석조건 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 시계열 : 월 ( 계절 ), 요일, 시간대 시계열분석조회하기 선택한조회조건에따른시계열표시 자원배치우선순위산정 순찰차배치 CCTV 배치 98

101 나 요구사항기술서 요구사항 ID FR001 상위요구사항 ID FM002 요구사항명범죄통계지도서비스 화면전환및레이어제어 ( 비기능 ) 화면전환 : 2D 지도, 2D 영상 레이어제어 : 도로, 건물, 지적도, 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 경찰서 요구사항설명 범죄통계분포도조건 ( 비기능 ) 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 범죄통계분포도조회하기 조회결과분포도표시 유형별통계표시 범죄통계지도초기화 전제조건 범죄유형별데이터베이스구축 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 자료첨부 : 범죄시나리오 ( 경희대제공 ) 유형기능관련기관공간정보연구원수용여부수용 99

102 요구사항 ID FR002 상위요구사항 ID FM004, FM005 요구사항명범죄예측지도서비스 범죄다발지역분석및 Spot 생성 ( 비기능 ) 분포현황을이용하여범죄다발지역 (SPOT) 생성 시계열분석조건 ( 비기능 ) 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 시계열 : 월 ( 계절 ), 요일, 시간대 요구사항설명 시계열분석조회하기 선택한조회조건에따른시계열표시 자원배치우선순위산정 순찰차배치 CCTV 배치 전제조건 범죄유형별시계열조회를위한이미지생성 유형 : 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 (5가지) 월 ( 계절 ) : 1월 ~ 12월 (12가지) 요일 : 일, 월, 화, 수, 목, 금, 토 (7가지) 시간대 : 새벽, 아침, 낮, 오전, 오후, 저녁, 밤 (7가지 ) 범죄유형별, 월별이미지 : 5 X 12 = 60 범죄유형별, 요일별이미지 : 5 X 7 = 35 범죄유형별, 시간대이미지 : 5 X 7 = 35 유형기능관련기관공간정보연구원수용여부수용 100

103 다 엔티티정의서 범죄공간 SHP 파일목록 폴더파일목록폴더설명파일설명비고 bounds five raster seoul ADMB_GM_60 crime murder assault rape theft crimean murderan assaultan rapean theftan Z_KAIS_TL_SPBD_BUL D_11000 Z_KAIS_TL_SPRD_MA NAGE_11000 Z_KLIS_LP_PA_CBND 전국행정경계 5대범죄 5대범죄분석서울지적도 / 새주소 강도살인폭행강간절도강도분포살인분포폭행분포강간분포절도분포새주소건물새주소도로지적도 원본파일은한글 geot iff 이미지외부참조 statement firestation policestation 기타 소방서경찰서 엔티티정의서 - 전국행정경계 101

104 속성명 타입 길이 필수 비고 HJD_CDE CHAR 20 PK 행정동코드 HJD_NAM CHAR 20 행정동명칭 COR_CDE CHAR 20 색상코드 - 5대범죄 ( 강도, 살인, 폭행, 강간, 절도 ) 속성명 타입 길이 필수 비고 월 CHAR 10 월 시간 CHAR 10 시간 요일 CHAR 10 요일 - 우범지역속성명 타입 길이 필수 비고 ADDR CHAR 254 PK 주소 EMD_CD CHAR 12 읍면동코드 ADM_CD CHAR 12 행정코드 SID_NM CHAR 254 시도명칭 SGG_NM CHAR 254 시군구명칭 EMD_NM CHAR 254 읍면동명칭 POP2007 NUMBER 19 우범지역 2007 POP2008 NUMBER 19 우범지역 2008 SHAPE_LENG NUMBER 19 우범지역길이 SHAPE_AREA NUMBER 19 우범지역면적 POP_DEN NUMBER 9 우범지역밀도 - 경찰서 102

105 속성명 타입 길이 필수 비고 NAM CHAR 50 PK 명칭 ADDR CHAR 254 주소 TEL CHAR 20 전화 FAX CHAR 20 팩스 - 소방서속성명 타입 길이 필수 비고 NAM CHAR 50 PK 명칭 ADDR CHAR 254 주소 설계 연구내용시스템을구현하기위해시스템을여러서브시스템 (subsystem) 으로나누고서브시스템의요소를하드웨어와소프트웨어에할당하는것을시스템설계 (system design) 라한다. 시스템설계는시스템전체의구조를결정하며, 구체적인설계에들어가기전에이루어진다. 시스템설계는시스템에할당된서브시스템을설계하는과정이다. 전단계인요구사항분석은응용분야의개념에초점을맞추지만, 시스템설계단계에서는컴퓨터의개념으로초점이이동한다. 분석단계에서밝혀진요구사항은설계를위한골격을제공하며설계는그위에살을붙여가는과정이다. 요구사항을해결하기위해최소한한가지의해결방안은가지고있어야하며, 가능하면여러해결방법을찾아내고그들을평가하는것이필요하다. 본과제에서는시스템설계에서우선고려할수있는응용시스템구조도, 코드정의서, 공통모듈사양서, 데이터설계, 사용자화면설계등과유지보수를효과적으로수행하기위한소프트웨어구성요소, 즉모듈, 엔터티들의분할과독립적인수행에대한책임과권한을통해소프트웨어설계자가여러해결방법중수 103

106 행시간, 기억장치및다른비용과자원들을최소화할수있는방법을선택하여수행하였다. 다음은시스템설계활동을위한가이드라인의주요내용이다. 시스템설계활동의가이드라인 1 설계는소프트웨어구성요소들 ( 흔히모듈이라고부름 ) 사이에효과적인제어를가능하게하는계층구조를가져야한다. 2 설계는논리적으로분할되어모듈화 (modular) 되어야한다. 일반적으로기능에의한모듈화가이루어지며설계는모듈들사이의계층구조를보여준다. 3 모듈들사이, 또는외부환경과의인터페이스가최소화되도록설계되어야한다. 이는모듈내부의응집도는높아야하고, 모듈들사이의결합도와인터페이스는최소화될수있도록설계되어야함을의미한다. 4 분석과정에서나타난결과를활용하여설계가이루어져야한다. 설계는요구사항분석과정의연장선상에서보아져야하며, 요구사항을실현하기위해분석의결과에살을붙여나가는과정이다. 104

107 연구결과 가 코드정의서 코드명파일명생성규칙코드 ID FN_SHP 설명 Shape 파일분리를위한범죄유형별시계열분석분류규칙이 며, 5 대범죄와시간대 ( 월, 시간, 요일 ) 로구분함 코드체계 _ N1 N2 N3 범죄유형 _ 시간대별조건 (1) 순번 (2) 1. 5 대범죄유형에따른분류명부여 부여규칙 범죄유형 crime murder assault rape theft 강도살인폭행강간절도 2. 시간대별 ( 월, 시간, 요일 ) 분류코드부여 시간대별건 M 조 T W 월별 시간별 요일별 사용예 범죄유형 ( 강도 ), 시간대별 (1 월 ) 인경우 : crime_m01 105

108 코드명분석파일명생성규칙코드 ID FN_TIF 설명 분석파일생성을위한범죄유형별시계열분석분류규칙이 며, 5 대범죄와시간대 ( 월, 시간, 요일 ) 로구분함 코드체계 an_ N1 N2 N3 범죄유형 _ 시간대별조건 (1) 순번 (2) 1. 5 대범죄유형에따른분류명부여 부여규칙 범죄유형 crime murder assault rape theft 강도살인폭행강간절도 2. 시간대별 ( 월, 시간, 요일 ) 분류코드부여 시간대별건 M 조 T W 월별 시간별 요일별 사용예 범죄유형 ( 강도 ), 시간대별 (1 월 ) 인경우 : crime_an_m01 106

109 나 화면설계 범죄통계지도서비스 - 선택한범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시간 ) 에따른범죄발생분포도및통계표시 그림 75 전체범죄발생분포도및통계표시 - 선택한범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ) 살인 강도 107

110 강간 폭력 절도 월별조회속성보기 요일별조회속성보기 시간대조회속성보기 그림 76 범죄유형별분포도및속성보기 범죄다발지역분석및 Spot 생성 - 범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시간 ) 에따른범죄발생분포현황을이용하여범죄다발지역분석 - 분석된범죄다발지역을이용하여범죄다발지역 Spot을생성하여표시 108

111 그림 77 범죄다발지역분석및 Spot 생성 범죄예측지도서비스 - 선택한범죄유형 ( 살인, 강도, 강간, 폭력, 절도 ), 조회조건 ( 월, 요일, 시간 ) 에따른시계열분석 109