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112 범죄 신고 데이터 분석을 통한 캠퍼스 내에서의 범죄취약요소 연구

A Study Crime Vulnerable Elements on University Campuses through the 112 Crime Data Analysis

이경훈|장광호|홍성진
한국셉테드학회 (KOREA CPTED ASSOCIATION)|2024.04|환경디자인과 안전 (Journal of Community Safety and Security by Environmental Design)|제15권 제1호|pp. 83-130

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Geographic Information SystemCPTED범죄예방환경설계(CPTED)지리정보시스템(GIS)대학 캠퍼스 범죄경찰 112 범죄 신고Hot-Spot 범죄공간구문론(Space-Syntax)University Campus CrimePolice 112 Crime DataCrime Hot-SpotSpace-Syntax
주제분류학제간연구

초록

본 연구는 대학교 범죄발생 집중지역의 취약 환경 요인을 캠퍼스 현장실사를 통해 도출하고 지리정보시스템과 통계분석을 바탕으로 Hot-Spot지역의 가로 특성, 안전 시스템 등 범죄예방 변인과의 상관분석을 목적으로 한다. 연구 대상은 국내 7개 대학교이며 112 경찰로 신고된 총1,793건의 범죄유형과 위경도 좌표 등 기초 Data를 캠퍼스 지역으로 한정하여 재분류하고 지리정보시스템을 통해 범죄 Hot-Spot(집중지역)을 도출하여 분석하였다. 대학교별로 범죄 Hot-Spot에 대한 지리적 특성과 건물 용도를 구분하고 범죄예방환경설계(CPTED 감시성과 접근통제, 영역성)의 관점에서 캠퍼스 현장실사로 취약 요인을 살펴보았다. 그 결과, 캠퍼스 출입구 등 경계선(Edge)지역, 도서관과 생활관, 학생회관 등 학생 중심 시설과 캠퍼스 내 병원과 관련된 주차장, 버스 정류소 및 지하철 이동 경로에서 범죄 집중 현상을 확인하였다. 범죄 관련 변인을 찾기 위해 Hot-Spot 범죄 건수를 종속변수로 정의하고 취약 요소와 관련된 7개 독립변수로 다중회귀분석을 실시하였다. 독립변수는 112 신고 발생지점으로부터 5개 항목의(CCTV, 조명, 비상벨, 캠퍼스 출입구, 종합상황실) 지점까지의 공간 거리와 공간구문론의 통합도와 연결도 수치로 정의하였다. 다중회귀분석 결과는 Hot-Spot 범죄 건수가 많은 위치일수록 통합도는 높아지고 연결도가 낮아짐을 알 수 있었는데 이는 캠퍼스 내에서 중심성이 높고 연결성이 낮아 일정한 방향으로 통행하는 특성이 있는 중심 가로에서 주로 범죄가 집중됨을 알 수 있었다. 감시성은 범죄예방의 중요한 효과이지만 캠퍼스 Hot-Spot 범죄 장소를 확인한 결과, 감시성이 높은 장소에서 112 범죄 신고가 많았다. 중요 Hot-Spot의 위치가 캠퍼스 주 출입구이며 범죄발생 근처에 대부분 CCTV가 설치되었기 때문이다. 감시성의 다른 지표인 조명도 Hot-Spot 범죄 건수와의 상관성이 거의 없었는데 야간시간에도 대학 캠퍼스가 조명으로 밝기 때문이라 추정할 수 있다. 본 연구가 7개 대학교에 국한된 조사로 일반화의 한계는 있지만 실제로 발생한 절도와 성폭력, 폭력 등과 같은 중대 범죄를 대상으로 한 112 경찰신고 데이터 분석으로 건물 용도와 지리적 환경 특성에 따른 취약 요소를 도출하였다는 데 의의가 있다.

Abstract

This study is to examine the vulnerable environmental factors in university Crime Hot-Spot Area through campus field surveys and the correlation between safety system and statistical analysis. Seven campuses were used for current research wity using the data of 112 crime data with 1,793 crimes. We then analyzed Crime Hot-Spot Area through the Geographic Information System(GIS). For each university, vulnerable elements were derived in terms of the geographical characteristics of Crime Hot-Spot Area, the use of academic buildings, and the environmental design for crime prevention(CPTED). Crime Hot-Spot Area includes border areas(Edge effect) such as campus entrances, libraries, living halls, and student halls, as well as hospitals and parking lots on campus, nearby bus stops, and subway routes. Multiple regression analysis was conducted on seven independent variables related to vulnerable factors using the number of crime hot-spots as a dependent variable. The independent variables are the measured distance between the 112 report location and the CCTV, lighting, emergency bell, campus entrance, and general situation room. In addition, the correlation between the integration value of crime occurrence locations and the connection value through Space-Syntax analysis was also analyzed. The higher the number of Crime Hot-Spot Areas, the higher the integration value and the lower the connection value. Crimes have been concentrated on streets with high centrality and low connectivity on campus and streets with the characteristics of traveling in one direction. CCTV is a physical surveillance system known to be effective in crime prevention, but in this study, on the contrary, CCTV was installed closer as the number of occurrences in Crime Hot-Spot Areas increased. Lighting(CPTED surveillance index) was also related to crime occurrence in the analysis results of only one out of seven universities. Therefore, it was difficult to see lighting as an indicator related to campus crime prevention. It is important to analyze 112 police report data on important crimes such as theft, sexual violence, and violence that actually occurred on campus to derive accurate hotspot areas suitable for environmental characteristics. In the future, the results of this study that fit the characteristics of the university campus can be used.

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