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연속수치지도와 유동인구를 이용한 범죄취약 추정지역 추출 KCI 등재

Extraction of Estimated Areas Vulnerable to Crime Using Seamless Digital Topographic Map and Floating Population

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/370872
  • DOIhttps://doi.org/10.16879/jkca.2019.19.1.059
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한국지도학회지 (Journal of the Korean Cartographic Association)
한국지도학회 (The Korean Cartographic Association)
초록

범죄는 인적 또는 물적으로 피해를 일으키기 때문에 범죄가 발생한 이후에 조치를 취하는 것보다는 사전에 범죄를 예방하는 것이 중요하다. 또한, 범죄를 예방하기 위해서는 범죄발생에 취약한 지역을 추출해야 한다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위치정보 를 제공하지 않는 국내의 상황을 고려하여 실제 범죄정보를 직접적으로 사용하지 않으면서 시·공간적 특성을 고려한 범죄취약지역을 추출하는 연구를 수행하였다. 공간적인 특성정보는 연속수치지도에서 추출한 도로폭, 도로교차점, 도로교차각, 포장재질, 도로에 인접한 건물의 종류를 이용하여 범죄에 취약한 위험도로를 추출하였다. 또한 시간적인 특성정보는 점 형태로 제공되는 유동인구 데이터를 커널밀도 분석하여 추출하였다. 시·공간적인 분석을 위하여 두 가지 특성정보를 중첩 분석하여 범죄취약지역을 추출하였다. 취약지역을 검증하기 위해 다음포탈에서 제공하는 로드뷰 영상을 확인한 결과 추출된 취약지역이 노후화된 단독주택이 많고 도로주변이 잘 정비되지 않은 지역임을 알 수 있었다.

It is important to prevent crime in advance rather than take action after the crime has occurred, because crime causes human or material harm. In addition, in order to prevent crime, areas vulnerable to crime should be extracted. Therefore, in this study, the research was carried out to extract crime vulnerable areas considering the temporal and spatial characteristics without using crime location information directly, considering the domestic circumstance where crime location information is not provided. Spatial information was extracted from a seamless digital topographic map using road width, road intersection, road angle, pavement material, and types of buildings adjacent to the road. Temporal information was also extracted by analyzing kernel density from floating population data provided in point form. For the spatio-temporal analysis, two characteristics information were overlaid to extract vulnerable areas. In order to verify the vulnerable areas, the road view images provided by Daum portal were checked. As a result, it was found that the areas were mostly deteriorated detached houses and the roads were not well maintained.

목차
요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 연구방법
 III. 실험
  1. 연구지역 선정 및 데이터 수집
  2. 범죄취약지역 추출
 IV. 결론
 참고문헌
저자
  • 김의명(남서울대학교 공간정보공학과) | EuiMyoung Kim (Department of Spatial Information Engineering, Namseoul University)
  • 홍송표(남서울대학교 지리정보공학과) | SongPyo Hong (Department of GIS Engineering, Namseoul University)
  • 박진이(국립재난안전연구원 재난정보연구실) | JinYi Park (Disaster Information Research Division, National Disaster Management Research Institute)