[논문]CPTED 기준 제시를 위한 사회적 요인과 조명물리량의 통계 분석

김광훈; 오진우; 황준권; 전수정; 윤근영

doi:10.5804/lhij.2019.10.3.017

[국내논문] CPTED 기준 제시를 위한 사회적 요인과 조명물리량의 통계 분석
Statistical analysis of social factors and lighting physical quantities to present CPTED guideline 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.10 no.3, 2019년, pp.17 - 22

김광훈 (누리플랜 환경디자인연구소) , 오진우 (경희대학교 건축공학과) , 황준권 (경희대학교 건축공학과) , 전수정 (경희대학교 건축공학과) , 윤근영 (경희대학교)

Abstract ▼ AI-Helper

In recent years, crime has been steadily increasing, causing not only economic damage but also aggravating the social atmosphere. The CPTED(Crime Prevention Through Environmental Design) guideline, which is an environmental crime prevention design technique, reduces the possibility of crime by implementing a proper defensive design plan through appropriate lighting design in the city and reduces the fear of crime. Among the various principles of CPTED, the proper use of street lamps and CCTV is considered to be an important factor in enabling natural surveillance. In this study, the authors identified and quantified the current status of the installation of street lamps and CCTV in each autonomous district of Seoul. The physical quantity of lighting and social factor quantified from light lamps and CCTV data, respectively, were expected to support the guidelines presented by CPTED. Therefore, we conducted statistical analysis based on quantified values and found that street lamps and CCTV had a statistically significant relationship with crime rate. In addition, the correlation between the safety index and the crime rate, calculated by dividing the number of street lamps and CCTVs by area, was also analyzed and an R2 value of 0.647 was confirmed.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. Report from supreme prosecutor's office
표 Table 2. Number of crimes per daytime and nighttime
표 Table 3. Number of crime per hour
표 Table 4. Status of street lamp, CCTV, crime by district in Seoul
표 Table 5. Quantification method of street lamp, CCTV, and crime
표 Table 6. Status of LA, CA, CrA, LA+CA by district in Seoul
그림 Fig. 1. LA+CA value of each district in Seoul
그림 Fig. 2. Analysis of correlation between LA,CA and CrA

AI 본문요약
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문제 정의

적절한 조명 설치, CCTV 설치, 창문 및 문 지다인 등이 이에 속한다. 두 번째 접근 통제 (Access Control)는 보행로, 도로, 조경 시설물 등을 통해 시민들을 일정한 공간으로 유도하는 것을 목적으로 한다. 건축물의 출입구 수 최소화, 경찰 및 경비원, 출입구 및 대지 경계면 표시 등을 활용하여 범죄로부터 시민들의 노출을 감소시키는 것이 이에 해당한다.
사회적인 분위기를 악화시킨다. 또한 도시에 거주하는 시민들의 불안감을 조성한다. 실제 대검찰청의 보고서(Table 1)에 따르면 교통범죄를 제외한 일반범죄가 2007년 120만 6천여 건에서 2016년 140만 7천여 건으로 약 11.
검토하였다. 또한 정량적인 조명물리량과 사회적 요인이 실제 서울지역에서 벌어진 강력범죄 발생과 통계적으로 유의미한 관계를 보이고 있는지 검증하고자 한다.
데이터를 정량화 하고자 한다. 또한 정량화된 값을 기반으로 조명물리량 및 사회적 요인과 실제 강력범죄 발생건수와의 관계를 확인하고, 통계적 유의성 확인을 통해 CPTED 가이드라인의 필요성을 강조하고자 한다.
건축물의 출입구 수 최소화, 경찰 및 경비원, 출입구 및 대지 경계면 표시 등을 활용하여 범죄로부터 시민들의 노출을 감소시키는 것이 이에 해당한다. 마지막으로 영역성 (Territoriality) 강화는 시민들이 권리를 주장할 수 있는 가상의 영역을 확보하는 것을 목적으로 한다. 영역성 확대는 전이공간의 설계를 통한 영역감 증진을 통해 구현된다.
본 연구는 이러한 CPTED의 한계점을 보완하기 위해 서울지역의 조명물리량과 사회적 요인을 통계자료를 통해 정량적으로 검토하였다. 또한 정량적인 조명물리량과 사회적 요인이 실제 서울지역에서 벌어진 강력범죄 발생과 통계적으로 유의미한 관계를 보이고 있는지 검증하고자 한다.
본 연구에서는 CPTED(Crime Prevention Through Environmental Design) 가이드라인 중 시각적인 인지 요소 차원에서 중요한 요소들로 확인된 가로등과 CCTV의 통계 데이터를 정량화 하고자 한다. 또한 정량화된 값을 기반으로 조명물리량 및 사회적 요인과 실제 강력범죄 발생건수와의 관계를 확인하고, 통계적 유의성 확인을 통해 CPTED 가이드라인의 필요성을 강조하고자 한다.
치안정책연구에 따르면 가로등과 CCTV의 설치 유무에 따라 도시민들이 범죄로부터 심리적인 안정감의 차이가 나타난다고 조사되었다. 본 연구에서는 이러한 CPTED 기반의 가로등과 CCTV의 설치가 실제 범죄예방에 기여하는 정량적인 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 각 자치구의 면적 대비 가로등과 CCTV의 설치 수량을 파악하여 도시 내의 조명물리량과 정보화 지수를 도출하고, 이를 각 자치구의 범죄 현황과 통계적으로 비교 분석하였다.
또한 도봉구에 1,449개의 CCTV가 설치되어 전체 자치구 대비 가장 적은 수의 CCTV가 설치되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 OCTV의 수량을 가로등수와 마찬가지로 자치구의 면적대비 지표로 비교하고자 본 연구에서는 CCTV의 수량을 정보화지수[CA]로 지표를 산출하여 분석하였다. 앞서 언급한 가로등과 QCTV의 범죄예방의 효과를 파악하기 위해 자치구내의 벌어진 강력범죄 현황(대검찰청, 2017)을 분석하였다.

제안 방법

반면 도봉구의 경우 1,981건의 범죄가 발생하여 자치구 중 범죄가 가장 적게 발생한 것으로 나타났다. 범죄 발생건수 또한 자치구별로 균등하게 비교하기 위해 앞서 언급한 조명물리량과 정보화지수화 마찬가지로 자치구의 면적 정보를 활용하여 범죄건수[CrA]로 지표를 산출하였다. 추가적으로 실제 자치구내의 가로등과 CCTV는 별도로 설치된 것이 아니고, 외부환경에 함께 설치되어 있는 경우가 대부분인 점을 고려하였다.
본 연구에서는 CPTED 가이드라인에서 제시된 요소들의 중요성 확인을 위해 자치구의 가로등의 밝기 지수를 활용하여 도시내의 조명물리량을 산출하고, 도시 내에서 범죄자들의 행동을 인식 할 수 있는 CCTV 데이터 기반 정보화 지수를 사회적인 요인으로 활용하였다. 이를 통해 최종적으로 범죄로부터 안전지수를 도출하였으며, 이를 실제 서울시내의 범죄발생 데이터와 통계적으로 분석하였으며, 조명물리량 지수와 안전 지수가 범죄건수와 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
이러한 OCTV의 수량을 가로등수와 마찬가지로 자치구의 면적대비 지표로 비교하고자 본 연구에서는 CCTV의 수량을 정보화지수[CA]로 지표를 산출하여 분석하였다. 앞서 언급한 가로등과 QCTV의 범죄예방의 효과를 파악하기 위해 자치구내의 벌어진 강력범죄 현황(대검찰청, 2017)을 분석하였다. Table 4의 강력범죄 발생 데이터는 검찰청 2017년 강력범죄 자치구별 발생 현황 통계 데이터를 활용하였다.
실제 도봉구의 면적의 경우 약 20km² 으로 나타났으며 종로구의 면적은 약 24km² 로 나타나 차이를 보이고 있다(서울특별시, 2017). 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 자치구의 면적대비 가로등의 수를 파악하기 위해 조명물리량[LA]으로 지표를 산출하여 분석하였다.
본 연구에서는 이러한 CPTED 기반의 가로등과 CCTV의 설치가 실제 범죄예방에 기여하는 정량적인 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 각 자치구의 면적 대비 가로등과 CCTV의 설치 수량을 파악하여 도시 내의 조명물리량과 정보화 지수를 도출하고, 이를 각 자치구의 범죄 현황과 통계적으로 비교 분석하였다.
이를 위해 서울 지역의 각 자치구의 가로등의 수량을 조명물리량을 위한 변수로 설정하였으며, 범죄 행동의 인지 및 범죄 정보의 수집을 가능케 하는 자치구의 CCTV 수량을 사회적 요인 변수로 설정하였다.
추가적으로 실제 자치구내의 가로등과 CCTV는 별도로 설치된 것이 아니고, 외부환경에 함께 설치되어 있는 경우가 대부분인 점을 고려하였다. 이에 따른 효과를 확인하기 위해 가로등과 CCTV의 설치 현황을 바탕으로 산출한 조명물리량 지수와 정보화지수를 더해 안전지수[LA+CA]로 지표화 하였다.
1에서 확인된바와 같이 각 자치구별로 그 규모가 큰 차이를 보이며, 그에 따라 안전지수 및 범죄건수 지수가 큰 영향을 받는 것이 확인되었다. 추가적으로 안전지수 기준 상위 10개의 자치구의 데이터를 별도로 산출하여 상위 10 안전지수와 범죄건수 (d) 간의 상관관계를 파악하였다. 그 결과 상위 10개의 자치구의 안전지수와 범죄건수간의 상관관계가 R2 = 0.
통계 데이터를 바탕으로 정량화한 자치구별 조명물리량과 정보화지수, 그리고 그 둘을 합한 안전지수와 범죄건수간의 상관관계를 분석하였다. 분석결과 Fig.

대상 데이터

앞서 언급한 가로등과 QCTV의 범죄예방의 효과를 파악하기 위해 자치구내의 벌어진 강력범죄 현황(대검찰청, 2017)을 분석하였다. Table 4의 강력범죄 발생 데이터는 검찰청 2017년 강력범죄 자치구별 발생 현황 통계 데이터를 활용하였다. 본 연구는 조명물리량과 사회적 요인과 범죄현상간의 관계를 분석하는 것이기 때문에, 도시외부환경과는 관련성이 적은 사기, 횡령, 주거침입, 단체 등의 구성과 같은 범죄는 통계에서 제외하였다.

성능/효과

영국 리버풀 엘도니안과 브리스톨, 미국 텍사스 휴스턴, 일본 나고야시 아이치현이 대표적이다. 각각 지역의 실정에 맞게 활용된 CPTED는 방범 문제의 해결뿐만 아니라 종합적이고 장기적인 방범 대책 수립에도 기여한 것으로 확인되었다. 국내의 경우 서울시 마포구 염리동이 대표적이며, 자연적 감시를 통해 동네 주민들의 범죄에 대한 두려움이 상당 부분 해소된 것으로 확인되었다.
추가적으로 안전지수 기준 상위 10개의 자치구의 데이터를 별도로 산출하여 상위 10 안전지수와 범죄건수 (d) 간의 상관관계를 파악하였다. 그 결과 상위 10개의 자치구의 안전지수와 범죄건수간의 상관관계가 R2 = 0.899 로 나타나 통계적으로 유의미한 관계를 보였다.
또한 가로등과 CCTV의 효과를 함께 고려하기 위해 산출한 안전지수의 경우 중구가 1072[LA+CA]로 전체 자치구 중 가장 높은 것으로 나타났으며, 강서구가 217[LA+CA] 로 전체 자치구 중 가장 낮은 것으로 나타났다.
전체적으로 CCTV는 가로등 수와 마찬가지로 종로구에 9,007개가 설치되어 전체 자치구중 가장 많은 수량이 설치되어 있다. 또한 도봉구에 1,449개의 CCTV가 설치되어 전체 자치구 대비 가장 적은 수의 CCTV가 설치되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 OCTV의 수량을 가로등수와 마찬가지로 자치구의 면적대비 지표로 비교하고자 본 연구에서는 CCTV의 수량을 정보화지수[CA]로 지표를 산출하여 분석하였다.
범죄건수의 경우 중구가 421로 자치구 중 가장 높은 CrA 값을 보였으며, 도봉구가 96 CrA로 자치구 중 가장 낮은 것으로 나타났다. 앞서 언급한 전체 자치구 중 범죄가 가장 많이 발생한 강남구의 경우 범죄건수 지수를 확인하였을 때 전체 자치구의 평균 수준인 198 CrA로 확인되었다.
본문 3.1에서 확인된바와 같이 각 자치구별로 그 규모가 큰 차이를 보이며, 그에 따라 안전지수 및 범죄건수 지수가 큰 영향을 받는 것이 확인되었다. 추가적으로 안전지수 기준 상위 10개의 자치구의 데이터를 별도로 산출하여 상위 10 안전지수와 범죄건수 (d) 간의 상관관계를 파악하였다.
지수를 사회적인 요인으로 활용하였다. 이를 통해 최종적으로 범죄로부터 안전지수를 도출하였으며, 이를 실제 서울시내의 범죄발생 데이터와 통계적으로 분석하였으며, 조명물리량 지수와 안전 지수가 범죄건수와 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 조명물리량과 사회적 요인과 범죄현상간의 관계를 분석하는 것이기 때문에, 도시외부환경과는 관련성이 적은 사기, 횡령, 주거침입, 단체 등의 구성과 같은 범죄는 통계에서 제외하였다. 전체 강력범죄발생건수는 110,114건으로 나타났으며, 가장 범죄가 많이 일어난 자치구는 강남구로 7,827건의 범죄가 발생하였다. 반면 도봉구의 경우 1,981건의 범죄가 발생하여 자치구 중 범죄가 가장 적게 발생한 것으로 나타났다.

후속연구

하지만 CCTV 설치 수량의 경우 단순히 그 현황만으로는 강력범죄 발생 여부와는 유의미한 관계를 찾기 어려운 것으로 확인되었다. 다만 가로등의 설치 수량과 CCTV 설치 수량을 함께 고려한 안전지수의 경우 강력범죄 현황과 통계적으로 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타나 여전히 CCTV의 설치 수량 또한 확인해야할 지표로 판단되어 진다.
이를 통해 CPTED 기준 제시에 있어 도시 범죄자들을 인지할 수 있는 일정치 이상의 조명물리량이 확보된다면 범죄의 예방이 가능 할 것으로 판단된다.

참고문헌 (6)

대검찰청(2017), "범죄분석통계 : 범죄발생지역 - 강력범죄 자치구별 발생 현황".
고은정, 강연아, 전수진(2018), "여성의 '범죄에 대한 두려움'을 완화하는 어플리케이션 연구 - 길거리 괴롬힘경험을 중심으로", 한국HCI학회 학술대회740-744.
경찰청 생활안전국(2017), 범죄예방 환경개선(CPTED)정책의 바람직한 방향.
서울특별시(2017), 2014-2017 서울시 도로시설물 통계.
서울특별시(2017), 2017 서울시 자 치구별 CCTV 설치현황.
서울특별시, 한국정보화진훙원(2017), 서울 유동인구조사 보고서.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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