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문제 정의
- 이는 연구 표본 편향의 한계점을 극복함과 동시에 도시 전체를 연구대상으로 하여 다음에 세부적인 연구를 진행 시킬 수 있는 토대를 제공하고 있다. 둘째, 본 연구는 도시안전 성에 대한 도시녹지의 역할을 효율적으로 분석하기 위해 근린 환경에서 발생할 수 있는 범죄 중 야외에서 발생할 수 있는 옥외범죄(폭력, 납치, 강도)만을 연구에 활용함으로써 연구결과의 신뢰성을 높였다. 이는 도시녹지가 야외의 물리적인 환경에서 구축되었기 때문에 옥외에서 발생한 범죄만을 연구에 활용하여 도시녹지와 도시 안전성의 상관관계를 효율적으로 파악할 수 있었다는 것을 의미한다.
- 본 연구는 기존의 도시녹지가 지니는 환경적, 정서적, 신체․ 활동적 측면 이외에 새롭게 염두에 볼 수 있는 도시 안전성 제 고에 관한 내용을 다루고 있다. 몇몇 선행연구는 도시녹지가 도심지에 거주하는 사람들의 공격성과 폭력성을 낮추는 것과 관련성이 있음을 보여주고 있다.
- 오스틴의 시는 총 506개의 블로그룹으로 구성되어 있는데, 이 중 소득수준이 $10,000 이하인 블로그룹 들과 인구밀도에 오류가 있는 1개의 블로그룹은 연구에서 제외해 총 457개의 블로그룹을 사용하였다. 소득수준이 현저히 적은 지역을 제외한 이유는 해당 지역의 인구밀도가 현저히 낮거나, 사람이 살지 않는 지역일 가능성이 크고, 이를 통계분 석에서 제외해 본 연구가 파악하고자 하는 도시녹지와 안전 성 간의 상관관계 분석결과에 대한 신뢰성을 높이고자 함이다.
- 당 연간 옥외범죄율(yearly outdoor crime rate per acre) 3)이다. 텍사스 오스틴 시 경찰부서(The Austin Police Department)로부터 받은 2005년에서 2009년까지의 범죄(crime) 발생 주소 데이터를 받았으며, 총 5년간 발생한 범죄 자료를 수집하여 이용함으로써 종속변수 값의 신뢰성을 높이고자 하였다. 또한, 여러 범죄 종류 중 야외환경에서 발생할 수 있는 범죄인 ‘납치(kidnapping)’와 ‘야외 성추행 및 성폭행(sexual assault)’ 등의 옥외범죄 건수만을 연구에 활용하였다.
가설 설정
- 야외에서 발생한 범죄만을 연구에 활용한 이유는 도시녹지가 외부환경에서 지각되기 때문이다. 도시녹지가 많은 지역에 사람들이 심리적인 안정감을 느끼고, 실제 야외범죄 발생 빈도도 낮다는 것이 본 연구가설의 배경이다. 실내에서 벌어진 범죄는 야외 환경에 조성된 도시녹지와 관계가 적을 것으로 생각한다.
- 본 연구에서 설정한 가설 1인 ‘도시녹지가 많은 지역이 도시 녹지가 적은 지역보다 연간 옥외범죄율이 낮다.
- 본 연구의 가설 2인 ‘도시녹지요소는 연간 옥외범죄율과 음의 상관관계를 가진다.
제안 방법
- 실내에서 벌어진 범죄는 야외 환경에 조성된 도시녹지와 관계가 적을 것으로 생각한다. 5년간 발생한 총 1,010,773 범죄 건수 중에서 3,871건의 옥외범죄가 연구에 활용되었고, 해당 범죄의 주소 데이터를 GIS 상에서 좌표로 변환(Geo coding)하여 공간적인 위치를 파악하고, 블록그룹별로 계산된 연간 옥외범죄율을 파악하였다
- 도시 수목 비율의 많고 적음에 따른 연간 옥외범죄율의 비교분석은 일원 분산분석(One-way NOVA)을 통해 확인하였다. 가설 2에 대한 검증을 위해 옥외범죄율을 종속변수로 설정하였고, 사회․인구학적 특성은 통제변수, 도시녹지와 관련한 변수는 주요 독립변수로 설정하였다. 본 연구의 종속변수인 연 간 옥외범죄율은 0%~100%의 값을 갖는 연속적 변수이므로 최소자승법회귀분석(Ordinary Least Square regressions: LOS)을 활용하였다.
- ’는 최소자승법 회귀분석을 통해 증명되었다. 광역적인 측면에서의 좀 더 세밀한 분석을 위해 본 연구에서는 블록그룹별 사회․인구학적 특성 변수를 통제시켰으며, 도시녹지변수의 개별효과 판별을 위한 일대일 모형과 통제변수 및 도시녹지변수가 모두 사용된 최종모형을 생성하였다. 일대 일보형의 결과, 불투수성 토지면적 비율이 연간 옥외범죄율과 양의 상관관계를 보였으며, 정규식산 가지 수 및 공원면적 비율은 음의 상관관계를 나타내었다.
- 따라서 본 연구에서는 미국 텍사스주 오스틴 씨의 457개 블록그룹을 대상으로 사회인구학적 특성을 통제하며, 도시녹지변수와 도시 안전성을 대표하는 연간 옥외범죄율 간의 상관관계를 비교·분석하였다.
- 미국 인구조사 통계청에서 제공하는 블록그룹 단위별 사 회․인구학적 특성(소수인정비율(minority), 소득수준(income), 집값(median housing value), 실직률(unemployment), 여성 가장 비율(female-headed family), 10대 학교 중퇴자 비율(teenage school dropout), 복지후생 수혜 비율(welfare receipt), 인구밀도 (population density))은 본 연구의 통제변수로 활용되었다(Ya, 2014; Kim and Woo, 2016; Woo and Kim, 2016). 또한, 도시녹지변수(수목 면적(tree areas) 비율, 정규식생지수(NEVI), 공원면적(park areas) 비율)와 도시녹지와 상관성이 있다고 판별되는 변수(불토수성 토지면적(impervious surface areas) 비율, 수계 면적(water areas) 비율)가 본 연구의 독립변수로써 활용 되었다(Table 1 참조). 미국 지질조사국(United States Geological Survey)에서 받은 인공위성 영상 이미지를 이용하여 토지의 피복 형태를 구분하고, 수목 면적과 수계면적, 그리고 아스팔트, 콘크리트 등의 불토수성 토지면적을 파악한 후, 블록그룹의 면적으로 나누어 수목 면적 비율, 수계 공간 면적 비율 불토 수성토지면적 비율 변수를 구축하였다.
- 또한, 여러 범죄 종류 중 야외환경에서 발생할 수 있는 범죄인 ‘납치(kidnapping)’와 ‘야외 성추행 및 성폭행(sexual assault)’ 등의 옥외범죄 건수만을 연구에 활용하였다.
- 정규식생지수의 값은 30×30m 크기의 단위면적으로 생성되고, 블록그룹별 평균값을 구하여 연구 분석에 사용하였다. 또한, 오스틴 시청으로부터 공원 shape 파일을 받아 공원면적 비율 변수를 구축하였다. 모든 변수는 블록그룹 단위별로 생성되었으며, GIS ver 10.
- 미국 인구조사 통계청에서 제공하는 블록그룹 단위별 사 회․인구학적 특성(소수인정비율(minority), 소득수준(income), 집값(median housing value), 실직률(unemployment), 여성 가장 비율(female-headed family), 10대 학교 중퇴자 비율(teenage school dropout), 복지후생 수혜 비율(welfare receipt), 인구밀도 (population density))은 본 연구의 통제변수로 활용되었다(Ya, 2014; Kim and Woo, 2016; Woo and Kim, 2016). 또한, 도시녹지변수(수목 면적(tree areas) 비율, 정규식생지수(NEVI), 공원면적(park areas) 비율)와 도시녹지와 상관성이 있다고 판별되는 변수(불토수성 토지면적(impervious surface areas) 비율, 수계 면적(water areas) 비율)가 본 연구의 독립변수로써 활용 되었다(Table 1 참조).
- 또한, 도시녹지변수(수목 면적(tree areas) 비율, 정규식생지수(NEVI), 공원면적(park areas) 비율)와 도시녹지와 상관성이 있다고 판별되는 변수(불토수성 토지면적(impervious surface areas) 비율, 수계 면적(water areas) 비율)가 본 연구의 독립변수로써 활용 되었다(Table 1 참조). 미국 지질조사국(United States Geological Survey)에서 받은 인공위성 영상 이미지를 이용하여 토지의 피복 형태를 구분하고, 수목 면적과 수계면적, 그리고 아스팔트, 콘크리트 등의 불토수성 토지면적을 파악한 후, 블록그룹의 면적으로 나누어 수목 면적 비율, 수계 공간 면적 비율 불토 수성토지면적 비율 변수를 구축하였다. 수목 면적비율 변수 이외에 도시녹지와 관련된 추가 변수를 구축하기 위해 Landsat 7 EMT 인공위성 영상의 밴드 중 3번 밴드와 4번 밴드를 이용하여 블록그룹단위에서의 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NEVI) 변수를 구축하였다.
- 본 연구의 종속변수는 acre 2)당 연간 옥외범죄율(yearly outdoor crime rate per acre) 3)이다. 텍사스 오스틴 시 경찰부서(The Austin Police Department)로부터 받은 2005년에서 2009년까지의 범죄(crime) 발생 주소 데이터를 받았으며, 총 5년간 발생한 범죄 자료를 수집하여 이용함으로써 종속변수 값의 신뢰성을 높이고자 하였다.
- 미국 지질조사국(United States Geological Survey)에서 받은 인공위성 영상 이미지를 이용하여 토지의 피복 형태를 구분하고, 수목 면적과 수계면적, 그리고 아스팔트, 콘크리트 등의 불토수성 토지면적을 파악한 후, 블록그룹의 면적으로 나누어 수목 면적 비율, 수계 공간 면적 비율 불토 수성토지면적 비율 변수를 구축하였다. 수목 면적비율 변수 이외에 도시녹지와 관련된 추가 변수를 구축하기 위해 Landsat 7 EMT 인공위성 영상의 밴드 중 3번 밴드와 4번 밴드를 이용하여 블록그룹단위에서의 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index: NEVI) 변수를 구축하였다. 정규식생지수는 녹지밀도를 나타내는 식생지수 중 하나로서 지수 값의 범위는 —1과 1 사이의 값으로 산출되며, 양의 값을 나타낼수록 녹지의 밀도가 높은 것을 의미한다.
- 본 연구는 네 가지 측면에서 기존의 선행연구와 차별성을 갓 는다. 첫째, 본 연구는 광역적인 측면에서 미국의 오스틴 씨를 대상으로 도시 전체의 도시녹지와 도시 안전성의 상관관계를 보여주었다. 이는 연구 표본 편향의 한계점을 극복함과 동시에 도시 전체를 연구대상으로 하여 다음에 세부적인 연구를 진행 시킬 수 있는 토대를 제공하고 있다.
대상 데이터
- 본 연구의 대상지 지역은 미국 텍사스 주의 주도인 오스틴 시이다. 오스틴의 시는 2011년부터 2014년까지 미국 내 가장 빠르게 성장하는 도시로 선정되었고(Forbes, 2018), 2010년에 조사된 미국 인구조사 통계청(U.
- 연구의 분석 단위는 2010년에 구축된 미국의 총조사 블로그 룹(Block Group)1)이다. 오스틴의 시는 총 506개의 블로그룹으로 구성되어 있는데, 이 중 소득수준이 $10,000 이하인 블로그룹 들과 인구밀도에 오류가 있는 1개의 블로그룹은 연구에서 제외해 총 457개의 블로그룹을 사용하였다.
- 연구의 분석 단위는 2010년에 구축된 미국의 총조사 블로그 룹(Block Group)1)이다. 오스틴의 시는 총 506개의 블로그룹으로 구성되어 있는데, 이 중 소득수준이 $10,000 이하인 블로그룹 들과 인구밀도에 오류가 있는 1개의 블로그룹은 연구에서 제외해 총 457개의 블로그룹을 사용하였다. 소득수준이 현저히 적은 지역을 제외한 이유는 해당 지역의 인구밀도가 현저히 낮거나, 사람이 살지 않는 지역일 가능성이 크고, 이를 통계분 석에서 제외해 본 연구가 파악하고자 하는 도시녹지와 안전 성 간의 상관관계 분석결과에 대한 신뢰성을 높이고자 함이다.
데이터처리
- 가설 1에 대한 검증을 위해 오스틴의 시의 Block Group 별 수 목(Trees)양의 비율을 세 개의 구간((구간 1: Tree 0%~25% (Low), 구간 2: Tree 25%~50%(Mid), 구간 3: Tree>50%(High))로 나누어 도시 수목 비율을 적음, 중간, 높음으로 나타냈다. 도시 수목 비율의 많고 적음에 따른 연간 옥외범죄율의 비교분석은 일원 분산분석(One-way ANOVA)을 통해 확인하였다.
- 하지만 본 연구에서 대상지로 삼고 있는 오스틴 시는 범죄 발생 건수에 대한 유형 (살인, 강도, 강간, 폭력, 납치, 절도 등)과 위치(주소 혹은 좌 High))로 나누어 도시 수목 비율을 적음, 중간, 높으므로 나타냈다. 도시 수목 비율의 많고 적음에 따른 연간 옥외범죄율의 비교분석은 일원 분산분석(One-way NOVA)을 통해 확인하였다. 가설 2에 대한 검증을 위해 옥외범죄율을 종속변수로 설정하였고, 사회․인구학적 특성은 통제변수, 도시녹지와 관련한 변수는 주요 독립변수로 설정하였다.
- 가설 2에 대한 검증을 위해 옥외범죄율을 종속변수로 설정하였고, 사회․인구학적 특성은 통제변수, 도시녹지와 관련한 변수는 주요 독립변수로 설정하였다. 본 연구의 종속변수인 연 간 옥외범죄율은 0%~100%의 값을 갖는 연속적 변수이므로 최소자승법회귀분석(Ordinary Least Square regressions: LOS)을 활용하였다. 세부적인 통계모형과 관련해서는 우선 사회․ 인구학적 특성의 통제변수만을 사용하여 기본통계모형(Base Model) 4)을 생성하고, 연간 옥외범죄율에 대한 도시녹지변수 개 개의 영향력을 살펴보는 일대일 모형(One-by-One Models) 5)을 생성하였다.
- 가설 2에 대한 검증을 위해 옥외범죄율을 종속변수로 설정하였고, 사회․인구학적 특성은 통제변수, 도시녹지와 관련한 변수는 주요 독립변수로 설정하였다. 본 연구의 종속변수인 연 간 옥외범죄율은 0%~100%의 값을 갖는 연속적 변수이므로 최소자승법회귀분석(Ordinary Least Square regressions: LOS)을 활용하였다. 세부적인 통계모형과 관련해서는 우선 사회․ 인구학적 특성의 통제변수만을 사용하여 기본통계모형(Base Model) 4)을 생성하고, 연간 옥외범죄율에 대한 도시녹지변수 개 개의 영향력을 살펴보는 일대일 모형(One-by-One Models) 5)을 생성하였다.
- 정규식생지수의 값은 30×30m 크기의 단위면적으로 생성되고, 블록그룹별 평균값을 구하여 연구 분석에 사용하였다.
이론/모형
- 본 연구의 종속변수인 연 간 옥외범죄율은 0%~100%의 값을 갖는 연속적 변수이므로 최소자승법회귀분석(Ordinary Least Square regressions: LOS)을 활용하였다. 세부적인 통계모형과 관련해서는 우선 사회․ 인구학적 특성의 통제변수만을 사용하여 기본통계모형(Base Model) 4)을 생성하고, 연간 옥외범죄율에 대한 도시녹지변수 개 개의 영향력을 살펴보는 일대일 모형(One-by-One Models) 5)을 생성하였다. 최종적으로 기본통계모형에 사용된 통제변수와 도시녹지변수 모두를 활용하여 하나의 최종모형(Final Model) 6) 을 생성하였다.
성능/효과
- 가설 1에 대한 검증을 위해 오스틴의 시의 Block Group 별 수 목(Trees)양의 비율을 세 개의 구간((구간 1: Tree 0%~25% (Low), 구간 2: Tree 25%~50%(Mid), 구간 3: Tree>50%(High))로 나누어 도시 수목 비율을 적음, 중간, 높음으로 나타냈다.
- 도시녹지와 관련된 변수 중정 규식 산 가지 수(NEVI) 와 공원면적 비율은 종속변수인 acre당 연간 옥외범죄율과 음 (-)위 관계를 나타내었다. 다시 말해서 정규식생지수(NEVI), 공원면적이 높을수록 연구 대상지위 acre당 연간 옥외범죄율은 떨어지는 것으로 나타났다.
- 총 457개의 Block Group으로 구성된 오스틴 대상지를 도시 수목 비율을 바탕으로 3개의 카테고리로 나누고, 주목량 비율 이 다른 3개의 지역별 연간 옥외범죄율을 비교 분석한 결과는 Table 3과 같다. 도시 수목 비율이 0%~25%에 해당하는 지역(N=127)의 acre당 연간 옥외범죄율은 1.20%로써 수목 비율 이 높은 25%~50%의 지역(N=271, acre당 연간 옥외범죄율 =0.74%) 및 50% 이상의 지역(N=59, acre당 연간 옥외범죄율 =0.15%)의 acre당 연간 옥외범죄율 보다 약 0.46%, 1.05% 높은 것으로 나타났다. NOVA 분석의 F값 17.
- 과연 저소득층 지역의 높은 옥외 범죄율이 도시녹지밀도와 상관관계가 있는 것을 증명하기 위해서는 추후 연구가 필요할 것으로 생각한다. 또한, 일대일 모형 결과에서도 유의미한 결과를 보였던 정규식산 가지 수와 공원면적 비율은 최종모형 결과에서도 유의미한 변수로 남았으며, 정규식 산 가지 수 및 공원면적 비율이 높을수록 연간옥외범죄율은 낮아지는 것으로 나타났다. 최종모형에서 인구밀도 변수는 유의미한 결과를 나타내지 못하였으나, 일반적으로 녹지율이 높은 곳에는 인구밀도가 낮아서 사람을 대상으로 한 옥외범죄율이 낮을 가능성이 있다.
- 이는 GIS를 활용하여 만들어진 지도의 비교를 통해서도 파악되었다. 본 연구 대상지인 오스틴 씨 동쪽 편은 정규식생지수로 표현된 도시녹지 밀도의 양이 많은 지역이었으며, 상대적으로 낮은 옥외범죄율을 보였다. 하지만 대상지 서쪽 편은 도시녹지 밀도의 양이 상대적으로 적었으며, 연간옥외범죄율이 집중되는 모습을 보였다.
- 우선 8개위 사회․인구학적 특성위 변수를 통제시키며 옥외 범죄율에 대한 개별 도시녹지변수위 영향력을 살펴본 일대일 모형(One-by-One Models)위 결과에서 총 세 개위 변수가 유 위미한 결과를 나타내었다. 불투수성 토지면적 비율위 증가는 acre당 연간 옥외범죄위 비율과 양(+)위 상관관계를 보이는 것 으로나타났다. 도시녹지와 관련된 변수 중정 규식 산 가지 수(NEVI) 와 공원면적 비율은 종속변수인 acre당 연간 옥외범죄율과 음 (-)위 관계를 나타내었다.
- 이는 도시녹지가 야외의 물리적인 환경에서 구축되었기 때문에 옥외에서 발생한 범죄만을 연구에 활용하여 도시녹지와 도시 안전성의 상관관계를 효율적으로 파악할 수 있었다는 것을 의미한다. 셋째, 통계분석과 더불어 객관적인 데이터를 바탕으로 한 GIS 지도를 비교․분석하여 도시녹지밀도와 연간옥외범죄율의 패턴을 시각화함으로써 연구 결과의 신뢰성을 향상했다. 넷째, 오스틴 씨는 2018년 기준 인구수가 100만 명 가까이 되고, 인구밀도가 낮지 않기 때문에 이와 유사한 인구수와 밀도를 가진 국내 여러 도시에 본 연구의 결과가 활용될 수 있다.
- 최종모형의 결과에서는 3개의 사회․인구학적 특성 변수와 2개의 도시 녹지변수가 유의미한 결과를 나타내었다. 소수인정비율 및 10대 학교중퇴자 비율이 높은 지역일수록 연간옥외범죄율이 높아지는 것으로 나타났고, 소득수준이 높을수록 연간옥외범죄율은 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 저소득층 지역에 연간옥외범죄율이 높은 것을 의미한다.
- 우선 8개위 사회․인구학적 특성위 변수를 통제시키며 옥외 범죄율에 대한 개별 도시녹지변수위 영향력을 살펴본 일대일 모형(One-by-One Models)위 결과에서 총 세 개위 변수가 유 위미한 결과를 나타내었다. 불투수성 토지면적 비율위 증가는 acre당 연간 옥외범죄위 비율과 양(+)위 상관관계를 보이는 것 으로나타났다.
- 광역적인 측면에서의 좀 더 세밀한 분석을 위해 본 연구에서는 블록그룹별 사회․인구학적 특성 변수를 통제시켰으며, 도시녹지변수의 개별효과 판별을 위한 일대일 모형과 통제변수 및 도시녹지변수가 모두 사용된 최종모형을 생성하였다. 일대 일보형의 결과, 불투수성 토지면적 비율이 연간 옥외범죄율과 양의 상관관계를 보였으며, 정규식산 가지 수 및 공원면적 비율은 음의 상관관계를 나타내었다. 불투수성 토지는 아스팔트, 콘크리트 등 지표면의 수분이 땅속으로 스며들지 않는 녹지가 없는 지역을 의미한다.
- 일원 분산분석결과, 도시녹지의 양이 25% 이하인 지역의 연간 옥외범죄율은 acre당 1.20%로써 도시녹지의 양이 25%~50%인 지역 및 50% 이상인 지역보다 acre당 연간옥외범죄율이 0.46%, 1.05% 높은 것으로 나타났다.
- 최종모형(Final Model)에 사용된 사회․인구학적 특성의 8개의 통제변수 중 95% 내에서 유의미한 결괏값을 갖는 변수는 소수인정 비율, 소득수준, 10대 학교 중퇴자 비율로 나타났다. 소수인정의 비율이 높을수록(Coed.
- 최종모형(Final Model)에서 유위미한 결과를 갖는 변수는 정규식생지수(NDVI)와 공원면적 비율로 나타났다. 일대일 모형 위 결과와 마찬가지로 acre당 연간 옥외범죄율은 정규식생지수 (NEVI)를 바탕으로 한 도시녹지밀도(Coed.
- 따라서 불투수성 토지면적 비율이 높을수록 연간옥외범죄율이 높게 나왔다는 말은 도시녹지의 양이 적을 수록 연간옥외범죄율이 높다는 것과 같은 말이다. 최종모형의 결과에서는 3개의 사회․인구학적 특성 변수와 2개의 도시 녹지변수가 유의미한 결과를 나타내었다. 소수인정비율 및 10대 학교중퇴자 비율이 높은 지역일수록 연간옥외범죄율이 높아지는 것으로 나타났고, 소득수준이 높을수록 연간옥외범죄율은 낮아지는 것으로 나타났다.
- 하지만 정규식생지수로 표현된 도시녹지랑은 옥외범죄율이 상대적으로 낮았던 대상지 서쪽에 많이 집중되어 있었고, 연간 옥외범죄율이 높았던 대상지 동쪽의 도시녹지랑은 상대적으로 부족한 것으로 나타났다(Figure 2 참조).
후속연구
- 이는 저소득층 지역에 연간옥외범죄율이 높은 것을 의미한다. 과연 저소득층 지역의 높은 옥외 범죄율이 도시녹지밀도와 상관관계가 있는 것을 증명하기 위해서는 추후 연구가 필요할 것으로 생각한다. 또한, 일대일 모형 결과에서도 유의미한 결과를 보였던 정규식산 가지 수와 공원면적 비율은 최종모형 결과에서도 유의미한 변수로 남았으며, 정규식 산 가지 수 및 공원면적 비율이 높을수록 연간옥외범죄율은 낮아지는 것으로 나타났다.
- 셋째, 통계분석과 더불어 객관적인 데이터를 바탕으로 한 GIS 지도를 비교․분석하여 도시녹지밀도와 연간옥외범죄율의 패턴을 시각화함으로써 연구 결과의 신뢰성을 향상했다. 넷째, 오스틴 씨는 2018년 기준 인구수가 100만 명 가까이 되고, 인구밀도가 낮지 않기 때문에 이와 유사한 인구수와 밀도를 가진 국내 여러 도시에 본 연구의 결과가 활용될 수 있다. 이 연구가 좀 더 의미를 갓기 위해서는 국내 대상지를 바탕으로 한 추후 연구가 필수적으로 진행되어야 할 것이다.
- KUF와 Sullivan(2001b)의 연구에의 하면 인구밀도가 높은 도심지 근린환경(inner-city neighborhood) 에서 도시녹지율이 많은 지역에서 실제 범죄 발생빈도가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 도시녹지와 옥외범죄율에 관한 추후 연구에서는 마을(town, village) 혹은 커뮤니티 단위의 소지역을 대상으로 인구밀도에 대한 영향력을 구체적으로 살펴볼 필요가 있다. 일대일 모형에서 유의미한 결과를 보였던 불투수성 토지면적 비율은 최종모형에 남지 않았는데, 그 이유는 유의미한 결과를 보였던 정규식산 가지 수 변수와 다중 빈 배 성의 문제를 보였기 때문이다.
- 이 연구가 좀 더 의미를 갓기 위해서는 국내 대상지를 바탕으로 한 추후 연구가 필수적으로 진행되어야 할 것이다. 또한, 도시 안전성과 관련된 여러 사회적 시스템(경찰의 배치 현황, 인력, 안전시설 현황, CCTV 등)을 고려한 추가 연구가 필요할 것이다. 본 연구는 도시의 안 정성 제고를 위해 도시녹지의 공급이 필요함을 시사하고 있으며, 추후 공관적인 측면에서 안전성 향상을 위한 도시녹지의 설계, 녹지 환경에서의 옥외활동행태, 소득수준과 도시녹지밀도 및 안전성의 상관관계 등을 연구할 필요가 있겠다.
- 또한, 도시 안전성과 관련된 여러 사회적 시스템(경찰의 배치 현황, 인력, 안전시설 현황, CCTV 등)을 고려한 추가 연구가 필요할 것이다. 본 연구는 도시의 안 정성 제고를 위해 도시녹지의 공급이 필요함을 시사하고 있으며, 추후 공관적인 측면에서 안전성 향상을 위한 도시녹지의 설계, 녹지 환경에서의 옥외활동행태, 소득수준과 도시녹지밀도 및 안전성의 상관관계 등을 연구할 필요가 있겠다.
- 넷째, 오스틴 씨는 2018년 기준 인구수가 100만 명 가까이 되고, 인구밀도가 낮지 않기 때문에 이와 유사한 인구수와 밀도를 가진 국내 여러 도시에 본 연구의 결과가 활용될 수 있다. 이 연구가 좀 더 의미를 갓기 위해서는 국내 대상지를 바탕으로 한 추후 연구가 필수적으로 진행되어야 할 것이다. 또한, 도시 안전성과 관련된 여러 사회적 시스템(경찰의 배치 현황, 인력, 안전시설 현황, CCTV 등)을 고려한 추가 연구가 필요할 것이다.
- 하지만 이들 연구는 도시녹지의 도시 안전성 제고에 대한 새로운 역할을 제시하였지만, 소규모 지역을 대상으로 한·미 시적인 측면에서의 연구라는 점에서 한계점을 가진다.
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