도시개발로 인한 인구 변동과 범죄 발생의 상관관계 연구: 청주상당경찰서 관할 지역을 중심으로
A Study on the Correlation between Population Changes Induced by Urban Development and Crime Occurrence: Focusing on the Jurisdiction of the Cheongju Sangdang Police Station
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초록
본 연구에서는 청주상당경찰서 관할 지역을 중심으로 도시개발에 따른 인구 구조 변화가 치안 수요에미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 최근 10년간의 인구 변동과 공식 범죄 통계(CSS), 최근 6년간의 112 신고 데이터를 활용하였으며, 지구대 단위의 월별 데이터를 중심으로 지역의 동태적 특성을 파악하였다. 분석 결과, 인구 증가는 112 신고 건수와 유의미한 양(+)의 상관관계를 보였으며, 인구 증가가 112 신고를 선행하는 형태로 나타나 치안 수요 예측에 중요한 시사점을 제공하였다. 반면 공식 범죄 발생 건수와 인구 증가 간의 관계는 전체 경찰서 단위에서는 뚜렷하지 않았으나, 용암지구대 등 일부 지구대에서는 인구 증가가 범죄 발생을 선행하는 경향이 관찰되었다. 다만 이 경향은 지역에 따라 시차 효과가달라 112 신고와의 관계만큼 일관되지는 않았다. 특히 본 연구는 교차상관함수(CCF)를 활용하여 인구 변동과 치안 지표 간 시계열적 관계와 시차 효과를 정량적으로 분석함으로써 기존의 광역 단위나 연간 단위 분석과 차별화된 지역 맞춤형 분석 관점을제시하였다. 이에 따라 지구대 단위 월별 자료를 기반으로 한 정교한 분석과 맞춤형 대응 전략의 필요성을 강조하였다. 이 연구는 112 신고 데이터를 통해 치안 수요를 조기에 예측할 가능성을 제시하고, 데이터 기반의 선제적 치안 정책 수립을 위한 실증적 근거를 제공했다는 점에서 학술적·정책적 의의를 지닌다.
Abstract
This study empirically examines the impact of population structural changes resulting from urban development on public safety demand, focusing on the jurisdiction of the Cheongju Sangdang Police Station. For this purpose, the analysis utilized population change data over the past ten years, official crime statistics (CSS), and 112 emergency call data from the past six years. Emphasis was placed on monthly data at the police precinct (district) level to capture the dynamic characteristics of each local area. The analysis revealed a statistically significant positive correlation between population growth and the number of 112 emergency calls, with population increases preceding the rise in emergency call volumes. This finding offers important implications for forecasting public safety demand. In contrast, the relationship between population growth and official crime occurrences was not clearly observed at the entire police station level. However, in certain precincts, such as Yongam, population growth appeared to precede crime occurrences. Nonetheless, the time-lag effect varied across regions, rendering the relationship less consistent than that with emergency calls. Notably, this study employed cross-correlation functions (CCF) to quantitatively assess the temporal relationships and lag effects between population change and public safety indicators. By doing so, it introduces a localized analytical perspective that differs from conventional macro-level or annual analyses. The findings underscore the need for refined analyses and customized response strategies based on monthly precinct-level data. This research is academically and policy-wise significant in that it suggests the potential for early prediction of public safety demand through 112 emergency call data and provides empirical evidence to support the formulation of proactive, data-driven policing strategies.