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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정성원
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수14
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데이터 마이닝은 범죄 데이터에서 유용한 지식과 패턴을 도출하는 방법으로 주목을 받고 있다. 데이터 마이닝 기법 중 클러스터링을 활용하여 범죄현장 핫 스팟이나 발생 패턴을 주로 분석한다. 그러나 대부분의 연구는 군집화 단계에서 마무리되어, 분석된 군집과 주변 환경 사이의 관계를 검토하는 연구가 부족하다. 범죄 발생 요인은 개인의 특성뿐만 아니라 지역의 환경적 특성까지 반영한다는 선행 연구 결과에서 알 수 있듯, 단순히 범죄 유형화 이상으로 각 범죄유형과 환경적 요인 간의 관계를 분석하기 위한 연구가 필요하다. 이러한 환경적 요인 중 토지 이용은 기본적인 도구로서 도시계획의 결과물이다. 따라서 토지이용과 범죄의 관계를 명확히 하는 것은 도시계획적 관점에서 도시공간의 개선과 관리를 통한 범죄예방을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 K-modes Clustering을 이용해 절도범죄 데이터를 유형화 한 뒤 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 각 범죄유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 서울 지역 중 안전도가 상대적으로 낮은 동작구가 분석 대상지로 선정하였고, 2004년부터 2015년까지 절도 관련 자료를 활용됐다. K-modes Clustering을 통해 k값 당 1,000회 분석을 반복한 결과 동작구에 4종류의 절도범죄유형이 있는 것으로 나타났다. 도출된 각 유형과 토지이용의 관계를 분석하기 위해 동작구의 토지이용변수와 도에 대한 다중회귀분석을 실시했다. 그 결과 동작구에서 발생한 절도행위는 4가지 유형(클러스터1,2,3,4)으로 분류할 수 있었다. 클러스터1은 주로 야간에 상업시설에서 발생하고 남성을 대상으로 하는 잡다한 절도행위가 포함되었으며, 상업용지와 가장 중요한 관계가 깊었다. 클러스터2는 주로 오전에 발생하고 여성을 대상으로 한 주거침입 절도행위로 구성됐으며, 일반주거지역과의 관계가 가장 컸다. 클러스터3에는 주로 새벽의 자동차와 관련된 거리 절도, 남성 대상 절도 등으로 이루어져있으며, 상업용지와의 관계가 가장 컸다. 클러스터4는 주로 남성을 대상으로 한 오후에 잡다한 절도 행위로 구성되었으며 학교 및 주유소 토지와 중요한 관계를 맺고 있는 유일한 클러스터였다. 이러한 결과는 각종 절도행위에 충분히 대응할 수 있도록 범죄예방대책을 강화하는 데 기여하고, 도시계획 및 설계단계에서 범죄취약지역을 파악하고 보호공간을 설정하는 이론적 근거로서 활용할 수 있다.
본 연구는 K-modes Clustering을 이용해 절도범죄 데이터를 유형화 한 뒤 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 각 범죄유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 서울 지역 중 안전도가 상대적으로 낮은 동작구가 분석 대상지로 선정하였고, 2004년부터 2015년까지 절도 관련 자료를 활용됐다. K-modes Clustering을 통해 k값 당 1,000회 분석을 반복한 결과 동작구에 4종류의 절도범죄유형이 있는 것으로 나타났다. 도출된 각 유형과 토지이용의 관계를 분석하기 위해 동작구의 토지이용변수와 도에 대한 다중회귀분석을 실시했다. 그 결과 동작구에서 발생한 절도행위는 4가지 유형(클러스터1,2,3,4)으로 분류할 수 있었다. 클러스터1은 주로 야간에 상업시설에서 발생하고 남성을 대상으로 하는 잡다한 절도행위가 포함되었으며, 상업용지와 가장 중요한 관계가 깊었다. 클러스터2는 주로 오전에 발생하고 여성을 대상으로 한 주거침입 절도행위로 구성됐으며, 일반주거지역과의 관계가 가장 컸다. 클러스터3에는 주로 새벽의 자동차와 관련된 거리 절도, 남성 대상 절도 등으로 이루어져있으며, 상업용지와의 관계가 가장 컸다. 클러스터4는 주로 남성을 대상으로 한 오후에 잡다한 절도 행위로 구성되었으며 학교 및 주유소 토지와 중요한 관계를 맺고 있는 유일한 클러스터였다. 이러한 결과는 각종 절도행위에 충분히 대응할 수 있도록 범죄예방대책을 강화하는 데 기여하고, 도시계획 및 설계단계에서 범죄취약지역을 파악하고 보호공간을 설정하는 이론적 근거로서 활용할 수 있다.
목차
Ⅰ. 서론 11. 연구의 배경 및 목적 12. 연구의 진행절차 3Ⅱ. 선행연구 고찰 61. 범죄 유형화에 관한 선행연구 62. 토지이용과 범죄 관계 선행연구 7Ⅲ. 연구 대상 및 방법 101. 연구 대상지 및 분석 데이터 102. K-modes clustering을 통한 절도범죄 유형화 112.1 K-modes clustering 112.2 분석환경 구축 132.3 최적의 K값 도출 143. 다중회귀분석을 통한 절도범죄 유형별 토지이용 분석 설계 163.1 변수 설정 163.2 그리드 분석 단위 16Ⅳ. 연구 분석 및 결과 181. K-modes clustrering을 통한 동작구 절도 범죄 유형 도출 182. 다중회귀분석을 통한 절도범죄 유형별 토지이용 특성 233. 소결 29Ⅴ. 결론 32REFERENCES 34ABSTRACT 39
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