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문제 정의
- 첫째로 범죄이론, 환경범죄학(방어공간이론, 일상활동이론, 합리적 선택이론)과 주의환기이론에 근거하여 CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지효과를 GIS 공간통계기법을 활용하여 실증하는데 그 목적이 있다. 둘째, 실증된 결과를 기반으로 CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 계획적 함의를 제시하고자 한다.
- 따라서 식생은 주민들의 비공식적인 주변 감시뿐 아니라, 주민의 정신적 피로 감소를 통해 폭력의 가능성을 줄일 수 있다. 또한, 식물과 공격성, 폭력의 관계를 조사하기 위해서 시간이 지날수록 인지 능력의 점진적인 저하로 인해 공격적인 폭력행동이 매년 증가하는 치매환자의 폭력행동과 식물의 관계를 연구하였다. 정원이 있는 장기요양 시설에서 치매환자의 폭력발생 빈도가 더 낮았다(Mooney and Nicell.
- 둘째, CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 프로그램 및 관리방안에 대해 고려할 필요가 있다. 본 연구는 공원ㆍ녹지의 범죄예방 효과를 CPTED 요소 중 자연적 감시, 영역성 강화, 활동성 강화와 방어공간이론의 공간의 이미지 관점에서 살펴보았다. 이러한 관점들을 종합해볼 때 공원ㆍ녹지는 야외활동을 촉진시키고, 이용하는 사람들의 커뮤니티 강화할 수 있는 프로그램을 구성해야 한다.
- 따라서 본 연구는 목적은 크게 2가지이다. 첫째로 범죄이론, 환경범죄학(방어공간이론, 일상활동이론, 합리적 선택이론)과 주의환기이론에 근거하여 CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지효과를 GIS 공간통계기법을 활용하여 실증하는데 그 목적이 있다. 둘째, 실증된 결과를 기반으로 CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 계획적 함의를 제시하고자 한다.
제안 방법
- CPTED와 범죄와의 관계를 밝히기 위해 2단계에 걸쳐 분석을 진행하였다. 회귀모형에 해당 변수를 독립변수로 적용하여 회귀분석을 하였다.
- NDVI의 적합성을 검증하는 방법으로 수목활력을 환경심리학과 환경범죄학 관점에서 문헌분석을 하였다. 환경심리학는 주의환기이론(Attention Restoration Theory)과 스트레스 감소이론(Stress Reduction Theory)을 중점으로, 환경범죄학은 방어공간이론(Defensive Space Theory)을 중점으로 문헌분석을 하였다.
- 때문에 종속변수와 독립변수가 지리적인 비대칭이 존재한다. 따라서 관할구역별에 해당하는 행정동을 관할구역에 할당하여 경찰서 관할구역을 구축하였다(Table 1 참조).
- , 1998; Kuo and Sullivan, 2001; Yancey, 1971). 또한 공원ㆍ녹지의 특성 중 수목활력(NDVI)의 효과에 대한 검증을 환경심리학의 주의환기이론과 환경범죄학의 방어공간이론을 통해 하였다. 해당 결과 수목활력은 범죄감소에 기여한다는 결과를 도출했다.
- 해당 관측자료는 출퇴근에 해당하는 유동인구의 영향을 줄이기 위해서 주말 유동인구만 활용하였다. 또한 기본적으로 공원ㆍ녹지의 효과에 비해 상업지역에서 유동인구가 급격히 증가하기 때문에, 서울시 용도지역 중 상업지역을 제외한 공간만 추출하여 유동인구 자료를 구축하였다. 유동인구는 CPTED의 요소 중 감시강화와 자연적 감시를 나타낸다(Jacobs, 1961; Newman, 1972; Shin et al.
- 해당 회귀분석 전에 일차적으로 이론적 근거를 바탕으로 종속변수인 범죄의 특성과 독립변수에 대한 논리성을 그래프 분석, 상관성 분석을 통해 대해 검토하였다. 또한, 해당 변수들의 특성과 공간적 분포에 대해 파악하였다. 해당 과정을 통해 변수를 선정하고, 선정된 변수를 독립변수로 설정하였다.
- 하지만 성폭력의 경우 옥외공간보다는 숙박업소ㆍ목욕탕에서 그 비율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 옥외공간에서 일어나는 범죄를 종속변수로 한정하고 있다. 따라서 5대 범죄 중 옥외공간과 밀접한 관련이 있는 범죄로만 그 분석을 한정하기 위해서 성폭력 범죄를 변수에서 제외하였다.
- 세부가설을 검증하는 방법으로 각각 다른 방법을 사용하여 적합성을 검증하였다. 유동인구의 적합성을 검증하는 방법으로 공원으로부터 거리와 유동인구의 관계에 대해 분석하였다.
- 회귀분석의 결과를 살펴보면 식생 활력지수(NDVI)와 범죄는 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 식생 활력지수와 범죄와의 관계에 대해서 파악하기 위해서 주의환기 이론을 중심으로 식생 활력도의 효과를 살펴보았다. 식생이 범죄를 저지할 수 있는 또 다른 메커니즘은 정신적 피로를 완화하는 것이다.
- 세부가설을 검증하는 방법으로 각각 다른 방법을 사용하여 적합성을 검증하였다. 유동인구의 적합성을 검증하는 방법으로 공원으로부터 거리와 유동인구의 관계에 대해 분석하였다. 서울시 대표 광역공원은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS) 중 Instagram1)을 통하여 선정하였다.
- 한 연구에서 사진을 사용하여 범죄의 두려움에 대한 경관 기능의 영향을 조사하였다. 연구 결과로 식물이 많을수록 범죄에 대한 두려움이 적다는 걸 발견했다(Nasar, 1981).
- 유동인구는 서울특별시에서 제공하는 유동인구 조사 자료 중 2013년, 2014년 관측자료를 사용하여 구축하였다. 해당 관측자료는 출퇴근에 해당하는 유동인구의 영향을 줄이기 위해서 주말 유동인구만 활용하였다. 또한 기본적으로 공원ㆍ녹지의 효과에 비해 상업지역에서 유동인구가 급격히 증가하기 때문에, 서울시 용도지역 중 상업지역을 제외한 공간만 추출하여 유동인구 자료를 구축하였다.
- 수목 활력에 대한 자료는 미국 지질조사국(United States Geological Survey: USGS)에서 제공하는 Landsat8 위성영상 자료를 활용했다. 해당 위성영상을 통해 지표인 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)를 만들었다(Figure 2 참조). NDVI는 식생의 활력과 풍부함을 나타내는 지표이다(Tucker, 1979).
- 그리고 유동인구는 상업지역에 집중되기 때문에 서울특별시 용도지구 중 상업지역을 제외한 곳의 유동인구만 추출하여 이용하였다. 해당 작업 후 광역공원으로부터 100m 단위로 유동인구를 산출한 뒤 공원으로부터 거리와 유동인구를 통계적인 방법으로 그 상관성을 분석하였다 (Figure 4 참조).
- 회귀분석에 사용된 변수는 공원ㆍ녹지와 범죄의 관계를 밝히기에는 논리적 비약이 있으므로 회귀분석을 한 후에 변수(유동인구, NDVI)의 특성을 바탕으로 세부가설을 검증했다. 해당 회귀분석 전에 일차적으로 이론적 근거를 바탕으로 종속변수인 범죄의 특성과 독립변수에 대한 논리성을 그래프 분석, 상관성 분석을 통해 대해 검토하였다. 또한, 해당 변수들의 특성과 공간적 분포에 대해 파악하였다.
- NDVI의 적합성을 검증하는 방법으로 수목활력을 환경심리학과 환경범죄학 관점에서 문헌분석을 하였다. 환경심리학는 주의환기이론(Attention Restoration Theory)과 스트레스 감소이론(Stress Reduction Theory)을 중점으로, 환경범죄학은 방어공간이론(Defensive Space Theory)을 중점으로 문헌분석을 하였다.
- 회귀모형에 해당 변수를 독립변수로 적용하여 회귀분석을 하였다. 회귀분석에 사용된 변수는 공원ㆍ녹지와 범죄의 관계를 밝히기에는 논리적 비약이 있으므로 회귀분석을 한 후에 변수(유동인구, NDVI)의 특성을 바탕으로 세부가설을 검증했다. 해당 회귀분석 전에 일차적으로 이론적 근거를 바탕으로 종속변수인 범죄의 특성과 독립변수에 대한 논리성을 그래프 분석, 상관성 분석을 통해 대해 검토하였다.
대상 데이터
- 광역 공원 선정 기준은 Instagram 기준 해시태그 1만 건 이상 공원을 광역공원으로 정의하였다. 그리고 유동인구는 상업지역에 집중되기 때문에 서울특별시 용도지구 중 상업지역을 제외한 곳의 유동인구만 추출하여 이용하였다. 해당 작업 후 광역공원으로부터 100m 단위로 유동인구를 산출한 뒤 공원으로부터 거리와 유동인구를 통계적인 방법으로 그 상관성을 분석하였다 (Figure 4 참조).
- 본 연구에 사용된 범죄 자료는 2013년에서 2015년까지 서울시 지방경찰청에서 제공한 5대 범죄(살인, 강도. 폭력, 성폭력, 절도) 중 3대 범죄(살인, 강도, 폭력)에 대한 발생 건수를 이용하였다. 범죄 발생이라는 특성이 특정 년도에 그 빈도가 높은 경우가 있을 것이라고 판단하여 연구의 시간적 범위인 2014년의 전후 년도의 평균값을 사용하였다.
- 본 연구의 대상지 지역은 서울특별시이다. 서울은 2016년 9월 30일 기준 25개 자치구와 423개 행정동이 있다.
- 본 연구의 분석단위는 제공 가능한 범죄 자료의 최소인 경찰서 관할구역별로 31개로 구축하였다. 경찰서 관할구역과 기초자치단체와 1:1로 일치하는 것이 원칙이지만, 일부 치안수요를 반영하여, 일부 자치단체에는 1개 이상의 경찰서가 관할하는 지역도 존재한다.
- 유동인구의 적합성을 검증하는 방법으로 공원으로부터 거리와 유동인구의 관계에 대해 분석하였다. 서울시 대표 광역공원은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS) 중 Instagram1)을 통하여 선정하였다. 광역 공원 선정 기준은 Instagram 기준 해시태그 1만 건 이상 공원을 광역공원으로 정의하였다.
- 수목 활력에 대한 자료는 미국 지질조사국(United States Geological Survey: USGS)에서 제공하는 Landsat8 위성영상 자료를 활용했다. 해당 위성영상을 통해 지표인 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)를 만들었다(Figure 2 참조).
- 유동인구는 서울특별시에서 제공하는 유동인구 조사 자료 중 2013년, 2014년 관측자료를 사용하여 구축하였다. 해당 관측자료는 출퇴근에 해당하는 유동인구의 영향을 줄이기 위해서 주말 유동인구만 활용하였다.
- 총인구와 면적에 대한 자료는 서울특별시에서 제공하는 자료를 활용하였다. 총인구와 면적은 전체 범죄통계는 인구수와 면적에 비례할 것으로 판단되기 때문에 범죄율과 양적 상관관계를 나타낼 것으로 보인다.
- 풍속대상업소 수는 서울지방경찰청 생활질서과에서 제공하는 자료를 활용하였다. 해당 변수는 일상활동이론에 근거하여 범죄발생과 비례하는 관계를 가질 것으로 예상된다.
- 하지만 NDVI는 산림이 많은 경찰서 관할구역에 높게 책정이 되어 오류를 범하게 만들고, 산림은 본 연구의 대상인 공원ㆍ녹지와는 거리가 멀다고 판단되었다. 하지만 산림의 효과는 무시할 수 없기 때문에 도시로부터 거리가 50m의 산림은 포함하고, 나머지 산림지역을 제외하여 공간자료를 구성하였다(Figure 3 참조). 공원ㆍ녹지의 수목 활력은 심리적 공간에 존재하는 사람에게 심리적인 변화를 유발하는 요인으로 작용한다(Canin, 1991; Cimprich, 1993; Kuo et al.
데이터처리
- 사용된 회귀모형은 최소자승법(Ordinary Least Squares: OLS)에 근거한 다중회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 적용하였다. 모형의 적합성을 높이기 위해서 다중공산성과 자기상관성에 대한 검증을 하였으며, 사용된 방법으로는 분산확대인자(Variation Inflation Factor: VIF) 검토와 Durbin-Waston 지수 검증을 이용하였다. VIF는 예측 변수들간의 상관성인 다중공산성을 나타내며, 10 미만의 경우 다중공산성 문제가 없다고 판단한다.
- 해당 과정을 통해 변수를 선정하고, 선정된 변수를 독립변수로 설정하였다. 이후 회귀분석(regression)을 진행하였다. 사용된 회귀모형은 최소자승법(Ordinary Least Squares: OLS)에 근거한 다중회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 적용하였다.
- CPTED와 범죄와의 관계를 밝히기 위해 2단계에 걸쳐 분석을 진행하였다. 회귀모형에 해당 변수를 독립변수로 적용하여 회귀분석을 하였다. 회귀분석에 사용된 변수는 공원ㆍ녹지와 범죄의 관계를 밝히기에는 논리적 비약이 있으므로 회귀분석을 한 후에 변수(유동인구, NDVI)의 특성을 바탕으로 세부가설을 검증했다.
이론/모형
- 이후 해당 실증분석의 결과를 종합하여 계획적 함의를 도출한다. CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 효과를 분석하는 방법에 사용된 도구로는 GIS(Geographic Information System)분석에 사용된 Arcgis 10.3과 통계 분석 도구로 R 3.2.4를 사용하였다.
- 이후 회귀분석(regression)을 진행하였다. 사용된 회귀모형은 최소자승법(Ordinary Least Squares: OLS)에 근거한 다중회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 적용하였다. 모형의 적합성을 높이기 위해서 다중공산성과 자기상관성에 대한 검증을 하였으며, 사용된 방법으로는 분산확대인자(Variation Inflation Factor: VIF) 검토와 Durbin-Waston 지수 검증을 이용하였다.
성능/효과
- 각 변수에 대한 회귀분석 결과를 보면 모든 변수에 대해서 통계적으로 유의한(p<0.01, p<0.05) 것으로 나타났다.
- 광역 공원으로부터 거리와 유동인구 데이터 결과를 해석하기 위해 산점도(Scatter plot)를 통하여 살펴보면 공원으로부터 거리와 유동인구는 반비례 관계를 보인다고 해석된다. 해당그래프 추정을 기반으로 상관분석을 한 결과, Figure 5의 결과를 보였다.
- 해당 변수들은 기존의 연구 결과와 일치하고, 이론적 근거에 맞는 결과를 도출했다. 그리고 공원ㆍ녹지의 효과를 보여주는 변수인 유동인구와 식생 활력도(NDVI)는 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 해당 결과는 모두 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다.
- 본 연구가 공원ㆍ녹지의 효과에 대해서 실증분석을 하여 범죄 감소에 있어 공원ㆍ녹지의 긍정적 효과를 이끌어냈고, CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 계획적 함의를 제시했다는 것에 의의가 있다. 그렇지만 본 연구는 자료공개의 한계로 인한 한계점이 존재한다.
- 연구 결과를 요약하면 총인구가 3대 범죄와 가장 많은 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났고, 그 뒤로 풍속대상업소와 면적도 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 해당 변수들은 기존의 연구 결과와 일치하고, 이론적 근거에 맞는 결과를 도출했다.
- 회귀모델을 추정한 결과, 각 변수는 종족변수의 분산을 84% 설명해 주는 것으로 나타났으며, 자기상관 지수인 Durbin-Watson가 2.301로 자기상관이 존재하지 않음을 말해준다. 분산분석표를 보면 회귀분산과 잔차의 분산 비율을 말하는 F 통계량이 26.
- 회귀분석의 결과를 살펴보면 식생 활력지수(NDVI)와 범죄는 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 식생 활력지수와 범죄와의 관계에 대해서 파악하기 위해서 주의환기 이론을 중심으로 식생 활력도의 효과를 살펴보았다.
후속연구
- 따라서 공원ㆍ녹지의 공간적 배치에 있어서 공원ㆍ녹지를 제공이라는 고려사항뿐 아니라, 환경범죄학의 관점에서 녹지를 통한 방어공간(영역성) 확보와 주의환기이론에 따른 범죄예방의 관점에서도 접근할 필요가 있다. 다만 공간적 배치에 있어서 구체적 방안은 추후 연구가 필요하다. 둘째, CPTED 요소로써 공원ㆍ녹지의 프로그램 및 관리방안에 대해 고려할 필요가 있다.
- 표본 수의 증가(동 단위)는 분석모형의 안정성 증가에 큰 도움이 되고, 세부적인 공원녹지의 효과에 대해서 검증할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 범죄의 세부적 공간자료가 있다면 함의에서 이야기한 효과적인 공원분포에 대해서 실증분석을 할 수 있을 것으로 보인다.
- 하나의 관할구역에서도 공원 녹지의 효과가 다양하게 나타날 것으로 예상되고, 다양한 분석방법을 적용할 수 있을 것으로 보인다. 표본 수의 증가(동 단위)는 분석모형의 안정성 증가에 큰 도움이 되고, 세부적인 공원녹지의 효과에 대해서 검증할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 범죄의 세부적 공간자료가 있다면 함의에서 이야기한 효과적인 공원분포에 대해서 실증분석을 할 수 있을 것으로 보인다.
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