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도시환경 특성과 범죄발생의 연관성 분석- 도시 빅데이터와 공간더빈 모형을 활용하여 (Analysis of the Association between Urban Environmental Characteristics and Crime Incidence - Using Urban Big Data and Spatial Durbin Model)

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최초등록일 2025.04.11 최종저작일 2022.06
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도시환경 특성과 범죄발생의 연관성 분석- 도시 빅데이터와 공간더빈 모형을 활용하여
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국도시설계학회
    · 수록지 정보 : 도시설계 / 23권 / 3호 / 143 ~ 162페이지
    · 저자명 : 김선재, 조월, 이수기

    초록

    환경범죄학 이론은 도시환경이 범죄발생과 밀접한 연관이 있음을 설명하고 있다. 그러나 도시환경과 범죄발생의 관계에 대한 연구는 일관성 있는 결과를 제시하고 있지 않다. 본 연구는Points-of-Interest (POI), Naver Street View, 생활불편 민원신고, 가로망 구조 등 도시공간빅데이터와 공간더빈 모형을 활용하여 도시환경과 범죄발생과의 연관성을 확인하였다. 분석 결과, 상업시설이 많고, POI 다양성 지수가 높거나 가로망 구조의 통합도 등이 높을수록 범죄발생의 가능성이 높은 것으로 나타났다. 그리고 범죄발생은 쓰레기, 소음, 불법 주정차와 같은 민원신고 건수가 높은 곳에서 높게 나타났다. 또한, 녹지비율이 낮은 곳에서 범죄발생이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 민원신고와 녹지비율 등의 변수는 범죄발생과 밀접한 관련이 있을 뿐만 아니라 주변 지역까지 영향을 미치는 공간의 전이효과가 있는 것을 확인하였다. 본 연구의결과는 도시 빅데이터를 활용하여 범죄발생을 저감하고 도시안전을 증진하기 위한 도시설계 전략과 도시정책 개발에 기여할 수 있을 것이다.

    영어초록

    The environmental criminology theories indicate that urban environments are closelyrelated to crime incidences. However, existing studies on the relationships betweenurban environments and crime incidences show mixed results. This study examines therelationships between urban environments and crime incidence using spatial regressionmodels with comprehensive spatial big data such as Points-of-Interest (POI), Naverstreet view, civil complaints, and street network. The results of this study indicatedthat crime incidences are more likely to be associated with commercial POI facilities,POI diversity, and street network integration. In addition, crime incidences are closelyassociated with a higher number of civil complaints such as trash, noise, and illegalparking. In contrast, crime incidences are positively associated with a lower proportionof vegetation. Lastly, this study confirmed the spillover effects of vegetation and civilcomplaints on crime incidences. This study is helpful for urban design practices andurban policy to mitigate crime activities and promote urban safety monitoring theurban environment with accumulated urban big data.

    참고자료

    · 없음
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