지역별로 여성 대상 강력범죄가 빈번하게 일어나는 구역을 표시해주는 범죄 지도를 이용한다면 경찰은 범죄가 빈번하게 발생하는 지역을 집중적으로 관리하여 범죄를 예방할 수 있고, 개인은 범죄지역 정보를 참조하여 심각한 문제가 개인에게 발생하는 것을 피할 수 있다. 본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 지역별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치 등을 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링하여 데이터를 수집한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 범죄 통계 정보를 바탕으로 범죄 내용, 범죄자의 실제 거주지, 범죄 발생 지역, 형량, 범죄 횟수를 기반으로 범죄 위험도를 계산하고 해당 지역에 나타나는 위험 등급 정보를 기반으로 연령대별 범죄 발생 구역을 시각화한다. 시 군 구(동) 단위별로 계산된 지역별 위험도 점수는 GIS(Geographic Information System)와 연계하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 위험 정보로 제공된다.
지역별로 여성 대상 강력범죄가 빈번하게 일어나는 구역을 표시해주는 범죄 지도를 이용한다면 경찰은 범죄가 빈번하게 발생하는 지역을 집중적으로 관리하여 범죄를 예방할 수 있고, 개인은 범죄지역 정보를 참조하여 심각한 문제가 개인에게 발생하는 것을 피할 수 있다. 본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 지역별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치 등을 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링하여 데이터를 수집한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 범죄 통계 정보를 바탕으로 범죄 내용, 범죄자의 실제 거주지, 범죄 발생 지역, 형량, 범죄 횟수를 기반으로 범죄 위험도를 계산하고 해당 지역에 나타나는 위험 등급 정보를 기반으로 연령대별 범죄 발생 구역을 시각화한다. 시 군 구(동) 단위별로 계산된 지역별 위험도 점수는 GIS(Geographic Information System)와 연계하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 위험 정보로 제공된다.
If using crime map which represents criminal section that violent crimes targeting women frequently happened, the police could prevent additional crimes by positioning themselves intensively in expected crime zones and each individual could avoid being damaged by referring information of criminal zo...
If using crime map which represents criminal section that violent crimes targeting women frequently happened, the police could prevent additional crimes by positioning themselves intensively in expected crime zones and each individual could avoid being damaged by referring information of criminal zones. In this paper, by analyzing crimes targeting women and offender information which is provided in public-opened datum portal, we suppose a system which prevents crimes that calculates locational danger and, by considering location and age group of users, provides user-customized information of danger. By crawling the criminals datum which is provided in public-opened datum portal, It collects them. About the areas which happened sexual crimes, calculating danger of crime based on statistical crime information including criminal information, residence of offenders, areas which happened sexual crimes, sentences and the number of crime, this system is able to visualize the areas which sexual crimes happened based on information of danger grade representing on user's location. The score of danger calculated in location unit can provide criminal information according to location and ages of users by interacting GIS.
If using crime map which represents criminal section that violent crimes targeting women frequently happened, the police could prevent additional crimes by positioning themselves intensively in expected crime zones and each individual could avoid being damaged by referring information of criminal zones. In this paper, by analyzing crimes targeting women and offender information which is provided in public-opened datum portal, we suppose a system which prevents crimes that calculates locational danger and, by considering location and age group of users, provides user-customized information of danger. By crawling the criminals datum which is provided in public-opened datum portal, It collects them. About the areas which happened sexual crimes, calculating danger of crime based on statistical crime information including criminal information, residence of offenders, areas which happened sexual crimes, sentences and the number of crime, this system is able to visualize the areas which sexual crimes happened based on information of danger grade representing on user's location. The score of danger calculated in location unit can provide criminal information according to location and ages of users by interacting GIS.
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문제 정의
본 논문에서는 공공 데이터 포털에 공개된 성범죄의 정보를 분석하고 사용자의 위치와 연령대를 구분하여 여성 대상 범죄의 맞춤형 위험 정보를 서비스하는 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 성범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 위험 요소별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치를 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안하였다.
제안 방법
범죄 위험 지도를 생성하기 위해 각 위험 요소별 가중치를 계산하고 범죄 발생 위험도를 계산한다. 공공 데이터 포털에서 공개된 성범죄 데이터를 분석하여 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치로 총 4가지의 가중치를 계산한다. 서울과 서울 인근 범죄 발생 데이터를 대상으로 가중치와 위험도를 계산하였다.
이를 통하여 가로등의 설치, 치안센터 구축, 순찰차의 순찰 경로 등과 같이 범죄 예방에 도움이 될 수 있을 것이다. 공공 데이터 포털에서 제공하는 범죄자 데이터를 활용하여 여성의 안전을 위한 성범죄 발생 지도를 제공한다.
GIS는 일반적으로 지리적 정보를 수집, 저장, 분석하여 새로운 형태의 유용한 정보로 표현할 수 있는 컴퓨터 응용프로그램을 말한다[5]. 다양한 데이터와 컴퓨터 지도를 결합하여 분석하여 지형 공간의 정보를 공간 안에 배열하고, 이를 바탕으로 통계와 자료를 산출한다. 지리 정보 시스템은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 범죄 분석을 위한 연구에도 활발하게 진행되고 있다.
범죄 관련 데이터 분석과 GIS 기술을 활용하여 사용자의 특성에 맞는 성범죄 발생 구역을 나타낸 지도를 제공한다.
범죄 위험 지도를 생성하기 위해 각 위험 요소별 가중치를 계산하고 범죄 발생 위험도를 계산한다. 공공 데이터 포털에서 공개된 성범죄 데이터를 분석하여 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치로 총 4가지의 가중치를 계산한다.
수집된 성범죄자 데이터 중에서 불필요한 데이터는 제거하고, 데이터 분석을 위해 데이터의 범위를 재분류하여 데이터베이스에 저장한다. 범죄가 빈번하게 발생하는 장소(hot spot)를 연령대별로 제공하기 위해 데이터 분석 및 재구성하여 주소 데이터를 좌표 값(위도, 경도)으로 변경한다.
공공 데이터 포털에서 공개된 성범죄 데이터를 분석하여 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치로 총 4가지의 가중치를 계산한다. 서울과 서울 인근 범죄 발생 데이터를 대상으로 가중치와 위험도를 계산하였다.
서울과 서울 인근 지역을 대상으로 10대와 50대의 연령대에 맞춰진 성범죄 위험 지도를 시각화 하였다. 그림 3은 10대 맞춤 성범죄 위험 지도의 결과이며, 그림 4는 50대 맞춤 성범죄 위험 지도의 결과이다.
서울과 서울인근이 지역이 아닌 특정 지역에 대한 전체 연령대에 맞춰진 성범죄 위험 지도를 시각화 하였다. 그림 5는 아동, 10대, 20대, 30대, 40대, 50대 맞춤 성범죄 위험 지도의 결과이다.
성범죄가 발생한 지역에 따른 위험 요소별 가중치와 위험도를 계산하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 발생 지도를 구현하였다.
성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링 하여 데이터를 수집하여 분석하였다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치와 범죄 발생 위험도를 계산하였다. 이를 기반으로 연령대별 성범죄 발생 위험 지도를 시각화 하였다.
성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링 하여 데이터를 수집하여 분석하였다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치와 범죄 발생 위험도를 계산하였다.
성범죄가 일어난 지역에 대해서 지역별 범죄 가중치, 성범죄 유형별 가중치, 피해자 연령대별 가중치, 형량에 따른 가중치와 범죄 발생 위험도를 계산하였다. 이를 기반으로 연령대별 성범죄 발생 위험 지도를 시각화 하였다.
대상 데이터
본 논문에서 제안하는 여성범죄 예방시스템의 구성도는 그림 2와 같다. 공공 데이터 포털에서 제공되는 데이터를 크롤링(crawling)하여 자료를 수집한다. 수집된 공공 데이터는 속성 분류 및 불필요한 항목 제거(개인정보, 범죄발생시설물 등) 작업을 진행한 후, 재분류하는 전처리 과정을 거친다.
현재 2016년 09월을 기준으로 공공 데이터 포털 사이트에서 제공되고 있는 성범죄 발생 데이터의 일부는 표 1과 같다. 여성 대상 성범죄 데이터와 범죄자 데이터를 수집하였다. 수집된 성범죄자 데이터 중에서 불필요한 데이터는 제거하고, 데이터 분석을 위해 데이터의 범위를 재분류하여 데이터베이스에 저장한다.
후속연구
제안한 방법을 통하여 연령대별 사용자에게 맞춰진 성범죄 위험 지도를 제공할 수 있으며, 성범죄 예방에 도움이 될 것으로 기대한다. 또한 더 많은 데이터를 활용한다면 보다 정확한 시스템을 구축하는데 도움이 될 것으로 보인다.
성범죄 관련 빅 데이터와 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 성범죄 데이터를 분석하고 지도에 성범죄 발생 위험도를 표시한다면 사용자는 성범죄 위험지역에서 주의하며 행동하게 되어 범죄 예방에 더 큰 효과를 기대할 수 있을 것이다.
또한 범죄 예측을 위하여 마코프 체인을 적용한 위험도 확률 지도를 생성하는 방법을 제안한 연구가 진행되었다[6]. 이를 통하여 가로등의 설치, 치안센터 구축, 순찰차의 순찰 경로 등과 같이 범죄 예방에 도움이 될 수 있을 것이다. 공공 데이터 포털에서 제공하는 범죄자 데이터를 활용하여 여성의 안전을 위한 성범죄 발생 지도를 제공한다.
제안한 방법을 통하여 연령대별 사용자에게 맞춰진 성범죄 위험 지도를 제공할 수 있으며, 성범죄 예방에 도움이 될 것으로 기대한다. 또한 더 많은 데이터를 활용한다면 보다 정확한 시스템을 구축하는데 도움이 될 것으로 보인다.
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