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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 147 - 165 (20page)
- DOI
- 10.36700/KRUMA.2023.9.36.3.147
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COVID-19 등장 이후 사회적 거리두기와 같은 정부 대응으로 외부활동이 급격하게 감소하고 일상생활이 급격하게 변화하였으며 범죄 발생 양상 또한 이에 영향을 받았다. 본 연구는 서울특별시 골목상권을 대상으로 COVID-19 전후 112 신고 건수 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 딥러닝 기반 인지적 지수를 포함한 범죄에 영향을 미칠 수 있는 변수를 3개 특성(인구학적·지역·상권)으로 구분하여 공간시차모형(SLM)을 통해 전역적 측면에서 신고 건수에 영향을 미친 요인을 분석하였다. 이 중 통계적으로 유의한 변수를 다중척도지리가중회귀모형(MGWR)을 통하여 지역별 영향 정도를 확인하였다. 분석결과 8개 변수가 112 신고 건수 차이와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, 인지적 도시쇠퇴도와 녹시율은 신고건수 차이와 양의 관계를 가짐을 확인하였다. 범죄 기회를 나타내는 점포당 유동인구 차이 또한 신고 건수 차이와 양의 관계를 나타냈다. 군집이 형성된 4개 변수에 대해서 지역마다 영향요인이 상이한 것을 확인하였으며 특히, 서울시 동부와 서부에서 유의변수의 영향이 다르게 나타났다. 본 연구결과는 안전한 활력 상권 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며, 연구에서 제시한 골목 상권 유형별 활성화 대안을 향후 상권 가로환경 정비 및 평가 등에 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 범죄 발생 영향요인 관련 선행연구 검토
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 기술 통계량
Ⅴ. 분석결과
Ⅵ. 결론
참고 문헌
Abstract
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