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문제 정의
- NFIRS는 이러한 module을 통하여 각 소방서별 소방기구, 소방관, 소방재원 등 소방력의 관리와 소방서의 현재·미래 사안에 대한 의사결정 지원 및 그 결과에 대한 판단을 지원하는 것을 목적으로 하고 있다.
- 이에 본 연구에서는 경제·인구·사회적 요인 중 방화 발생에 영향을 미치는 요인을 확인하고 그 활용방안도 제시하고자 한다.
- 본 연구는 방화 발생에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 방화와 방화 동기의 정의 및 종류를 확인하고, 방화동기의 경제·인구·사회적 요인과 방화 발생의 관계를 선행연구 분석을 통해 확인하였다.
제안 방법
- 본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제·인구·사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다.
- 결정된 모형에서 도출된 경제·인구·사회적 데이터를 확인하고 방화발생에 영향을 미치는 정도를 제시하였다.
- 방화는 목적을 가지며 고의로 불을 놓는 행위로서, 정신·심리적인 동기 이외에도 경제적인 이득을 노린 방화, 범죄은폐를 목적으로 하는 방화 등 그 동기에 따라 방화 발생에 영향을 받는다. 이에 따라 방화 발생지역과 발생 시기 뿐만 아니라 인구, 인구밀도, 소비자물가지수, 취업률, 실업률, 범죄발생건수 등 통계데이터에 따른 방화 발생 요인을 종합적으로 분석하여 방화와 관계있는 요인을 도출하고 방화의 발생 형태를 도출하여 방화 발생건수를 추정한다. 이러한 접근은 불확실한 미래를 대비하는 것으로 현재의 의사결정에 반영이 가능하다.
- 이렇게 확인된 변수를 통계적으로 분석하기 위해 소방방재청 국가화재정보시스템이 구축된 2007년부터 2011년까지의 행정구역 시·도 단위의 방화발생건수 데이터를 수집하고, 동일한 단위의 경제·인구·사회적 데이터를 통계청 국가통계포털에서 수집하였다. 이후 모델 생성을 위해 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 모형으로 수집한 데이터를 가공하여 각각 다중회귀분석 방법을 적용하고 가장 설명력이 높고 통계적으로 유의한 최적의 모형을 결정하였다. 결정된 모형에서 도출된 경제·인구·사회적 데이터를 확인하고 방화발생에 영향을 미치는 정도를 제시하였다.
- 5 사이의 값에 해당되는 선형함수 모형만 자기상관을 무시할 수 있다. 따라서 함수모형 중 결정계수가 가장 높고 다중공선성의 발생과 자기상관은 무시할 수 있는 선형함수 모형을 최적의 모형으로 결정하였다.
- 도출된 모형을 토대로 종속변수인 방화발생건수와 모형에 입력된 변수인 범죄발생건수, 일반이혼율, 소비자물가상승률, 재정자주도의 영향관계를 파악하였다. 우선 방화발생과 범죄발생건수 간의 영향관계를 파악한 결과, t값은 20.
- 종속변수와 관계를 보기위한 독립변수는 통계청 국가통계포털에서 동일한 단위의 경제·인구·사회적 데이터를 수집하였다. 방화 동기에 관련된 연구결과들을 토대로 데이터를 검색하고, Excel을 활용하여 분석을 위한 통합데이터를 구축하였다. 경제활동인구조사, e-지방지표, 인구동향조사, 주민등록인구현황, 경찰청범죄통계 자료를 활용하였으며, 통계자료에 수록된 28개의 데이터를 분석에 사용하였다.
대상 데이터
- 이렇게 확인된 변수를 통계적으로 분석하기 위해 소방방재청 국가화재정보시스템이 구축된 2007년부터 2011년까지의 행정구역 시·도 단위의 방화발생건수 데이터를 수집하고, 동일한 단위의 경제·인구·사회적 데이터를 통계청 국가통계포털에서 수집하였다.
- 본 연구는 방화 발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위해 소방방재청 국가화재정보시스템과 통계청 국가통계포털에서 데이터를 수집하였다. 소방방재청 국가화재정보시스템에서 종속변수인 방화 발생 건수를 시스템이 구축된 2007년부터 2011년까지의 행정구역 시·도 단위의 데이터를 수집하였다.
- 소방방재청 국가화재정보시스템에서 종속변수인 방화 발생 건수를 시스템이 구축된 2007년부터 2011년까지의 행정구역 시·도 단위의 데이터를 수집하였다.
- 종속변수와 관계를 보기위한 독립변수는 통계청 국가통계포털에서 동일한 단위의 경제·인구·사회적 데이터를 수집하였다.
- 방화 동기에 관련된 연구결과들을 토대로 데이터를 검색하고, Excel을 활용하여 분석을 위한 통합데이터를 구축하였다. 경제활동인구조사, e-지방지표, 인구동향조사, 주민등록인구현황, 경찰청범죄통계 자료를 활용하였으며, 통계자료에 수록된 28개의 데이터를 분석에 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제·인구·사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대하여 다중회귀분석을 적용하였으며, 단계별 선택(stepwise) 방식을 선택하여 각 단계별로 방화발생건수에 가장 큰 영향을 주는 변수 순으로 추가하고 새로 추가된 변수와 유의하지 않은 기존변수를 제거하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 설명력이 높고 통계적으로 유의한 최적의 모형을 선정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다.
- 방화발생에 영향을 미치는 경제·인구·사회적 요인을 도출하기 위해 다중회귀분석을 적용하였다.
- 다중회귀분석은 2개 이상의 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지 파악하고자 할 때 실시하는 분석방법이다. 모델 생성을 위해 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 모형으로 데이터를 가공한 후, 각각 다중회귀분석 방법을 적용하여 가장 설명력이 높고 통계적으로 유의한 최적의 모형을 결정하였다(8).
- 모형의 생성은 선택 또는 제거하려는 변수가 더 이상 없을 때 종료되는 방법으로 가장 효과적이다. 또한, 독립변수간의 다중공선성과 자기상관의 문제의 발생여부는 분산팽창요인(VIF, Variance Inflation Factor)과 Durbin-Watson 통계량을 이용해 판정하였다.
이론/모형
- 모형을 결정하기 위한 설명력은 독립변수의 수가 추가되면 항상 증가되는 R 제곱(R Square)의 결점을 보완한 수정된 R제곱(Adjusted R square)을 결정계수로 사용하였다. 그 결과 선형함수의 수정된 R제곱 값이 0.
- 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대하여 다중회귀분석을 적용하였으며, 단계별 선택(stepwise) 방식을 선택하여 각 단계별로 방화발생건수에 가장 큰 영향을 주는 변수 순으로 추가하고 새로 추가된 변수와 유의하지 않은 기존변수를 제거하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 설명력이 높고 통계적으로 유의한 최적의 모형을 선정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다.
- 다중회귀분석 수행 시 문제의 발생을 줄이기 위해 단계별선택(stepwise)방식을 적용하였다. 단계별선택방식을 적용하여 독립변수 중 종속변수인 방화발생과 가장 설명력이 높은 독립변수를 순차적으로 선택하여 입력하고, 모형 단계별로 이전 단계에서 입력된 변수의 유의성 검증을 실시해 유의성이 없는 변수는 제거하는 방법이다.
성능/효과
- 김경옥(2009)(4)은 방화범죄자의 프로파일링을 위한 연구에서 127건의 방화범죄자 자료를 수집하고 분석하였다. 조사결과 빈곤이 73.2%로 대부분의 방화범죄자들이 자신의 경제상태가 열악한 것으로 진술하였다. 다음 Table 3은 문헌에서 조사한 방화범죄자들의 진술을 나타낸 것이다.
- 최적의 모형으로 결정된 선형함수에 대하여, 단계별로 변수의 선택 또는 제거를 고려하는 단계별선택방식으로 다중회귀분석을 실시한 결과 6개의 단계로 변수가 도출되었다. 첫 번째 단계에서 28개의 독립변수 중 종속변수인 방화발생건수와 가장 설명력이 높은 독립변수로 범죄발생 건수가 입력되었으며, 유의성이 없는 변수가 없어 제거되지 않았다.
- 최적의 모형으로 결정된 선형함수에 대하여, 단계별로 변수의 선택 또는 제거를 고려하는 단계별선택방식으로 다중회귀분석을 실시한 결과 6개의 단계로 변수가 도출되었다. 첫 번째 단계에서 28개의 독립변수 중 종속변수인 방화발생건수와 가장 설명력이 높은 독립변수로 범죄발생 건수가 입력되었으며, 유의성이 없는 변수가 없어 제거되지 않았다. 동일한 단계로 일반혼인율, 일반이혼율, 소비자물가상승률, 재정자주도 순으로 모형에 입력되었으며, 재정자주도가 입력되며 이전의 입력된 변수들 중 유의성이 없는 변수로 일반혼인율이 제거되었다.
- 첫 번째 단계에서 28개의 독립변수 중 종속변수인 방화발생건수와 가장 설명력이 높은 독립변수로 범죄발생 건수가 입력되었으며, 유의성이 없는 변수가 없어 제거되지 않았다. 동일한 단계로 일반혼인율, 일반이혼율, 소비자물가상승률, 재정자주도 순으로 모형에 입력되었으며, 재정자주도가 입력되며 이전의 입력된 변수들 중 유의성이 없는 변수로 일반혼인율이 제거되었다. 남은 독립변수 중 변수의 F 통계량이 더 이상 유의하지 않아 모형의 생성이 종료되었다.
- 도출된 모형을 토대로 종속변수인 방화발생건수와 모형에 입력된 변수인 범죄발생건수, 일반이혼율, 소비자물가상승률, 재정자주도의 영향관계를 파악하였다. 우선 방화발생과 범죄발생건수 간의 영향관계를 파악한 결과, t값은 20.407, p값은 .000으로 방화발생 평가에서 유의적으로 나타났다. 방화발생과 일반이혼율은 t값 4.
- 독립변수 영향력의 상대적 크기를 나타내는 표준화계수를 토대로 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.
- 셋째, 방화의 경우 개인의 동기에 따라 범행의 발생 유무가 결정되므로, 경제·인구·사회적 데이터만으로 방화발생건수를 도출하는 것에 어려움이 존재한다.
- 분석결과 범죄발생건수, 일반이혼율, 재정자주도, 소비자물가상승률은 방화발생과 양(+)의 관계이며, 모형에 대한 회귀식은 상수와 비표준화 계수(B)에 의해 식으로 표현될 수 있다. 식(1)에서 Y는 종속변수로 방화발생건수를 의미하며, X는 독립변수로 X1은 범죄발생건수, X2는 일반이혼율, X3은 재정자주도, X4는 소비자물가상승률이고 각 변수 앞에 독립변수가 종속변수에 미치는 영향인 비표준화계수를 의미한다.
- 5%)로 가장 높고 통계적으로 유의한(유의수준 99%) 선형함수로 결정하였다. 분석의 결과를 요약하면 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 방화발생에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지는데 첫째, 연구에서 사용된 데이터는 국가화재정보시스템이 구축된 이후인 2007년부터 2011년도의 16개 시·도 데이터로 데이터의 크기가 작아 단순한 인과관계를 규명하여 설명하는 한계를 가지고 있다.
- 둘째, 방화 발생에 영향을 미치는 경제·인구·사회적 요인을 분석에 반영하여야 하나, 통계청에서 수집이 가능한 데이터의 한계가 존재하여 더 많은 방화 동기를 분석에 반영할 수 없었다.
- 그럼에도 불구하고 본 연구는 방화 동기를 고려하여 방화발생에 영향을 미치는 요인을 통계적으로 분석하여 도출하였다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다. 향후 축적된 빅 데이터를 활용하여 방화 발생에 영향을 미치는 요인을 행정구역별로 세분화하여 도출하는 것은 물론, 시계열 데이터를 활용하여 방화발생 패턴이나 건수를 예측하는 연구가 가능하다.
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