KCI등재
외국어논문 : CrimeStat을 이용한 핫스팟 분석: 잠재적 위험요인인 인구를 대리하는 변수로서 물리적 무질서의 사용 = Articles in Foreign Languages : Finding Crime Hot Spots in a Midsized Midwestern City in North America: Physical Disorder as a Proxy Measure for Underlying Population at Risk
저자
크리스토퍼맥스웰 ( Christopher D. Maxwell ) ; 정진성 ( Jin Seong Cheong )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2010
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
143-176(34쪽)
제공처
최근 지역사회 범죄예방에 대한 관심이 증가하면서 GIS와 지리적 통계기법을 활용한 공간분석이 관심을 끌고 있다. 특히 효과적이고 효율적인 경찰력 분배를 위한 적절한 대안으로서 각광받고 있는 것이 범죄핫스팟 분석인데 국내형사사법 분야에서는 실증적 연구가 부족한 실정이다. 도시학, 지리학, 건축학등 분야에서 이루어지고 있는 분석도 주로 범죄다발지역(high-volume area)을 찾는 기법에 국한되어 있는데 범죄의 원인이 되는 위험요인을 고려한 범죄고위험지역(high-risk area)을 찾아내는 기법이 학문적으로나 실질적으로 더욱 큰 의미를 가지고 있는바, 본 연구에서는 범죄다발지역을 찾기 위해 최근린계층군집(nearest neighbor hierarchical clustering) 기법을 적용하고 범죄고위험지역을 찾기 위해 위험도반영 최근린계층군집(risk-adjusted nearest neighbor hierarchical clustering) 기법을 적용했다. 깨진유리창 이론을 분석모형의 틀로 삼고 잠재적 위험요인을 대표하는 대리변수로서 물리적 무질서를 사용하여 북미 중서부지역의 중소도시를 대상으로 1998-2001년까지 4년간의 자료를 분석한 결과, 범죄다발지역과 범죄고위험지역에 많은 차이가 있었고 두 형태의 핫스팟이 해마다 변하는 것으로 드러났다. 비록 한국적 맥락에서 행해진 연구는 아니었지만 국내 형사사법 분야에 새롭고 유용한 공간분석 기 법을 소개함으로써 보다 많은 실증적 연구가 국내에서 행해지고 결과적으로 범죄예방을 위한 법집행 기관들의 노력이 좀 더 빛을 발할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기"As the interests in neighborhood crime prevention increase, so does the interests in GIS and geo-statistical techniques. In particular, hot spot analysis has been getting lots of attention as an adequate alternative for effective and efficient distribution of the police resources. Unfortunately, however, little scientific research has been performed in Korean Criminal Justice field. Moreover, most crime hot spot studies that have been carried out in the areas of Urban Studies, Geography, and Construction Engineering have been constrained to the technique of detecting high- volume area. In light of the fact that detecting high-risk area can have better implications both for theory and practice, this study attempted to apply Nearest Neighbor Hierarchical Clustering routine (NNH) to identify high-volume area and Risk-adjusted Nearest Neighbor Hierarchical Clustering routine (RNNH) to detect high-risk area. Based on the broken windows theory, this study adopted physical disorder as the proxy measure for underlying population at risk, especially for the analysis of RNNH. Four years of data from 1998-2001 of a mid-sized Midwestern city in North America were analyzed, and the results showed that there is much difference between high-volume areas and high-risk areas, and those crime hot spots tend to move year by year. Although this study was not performed in Korean contexts, it was expected that more future studies could utilize the NNH and RNNH to detect more exact crime hot spots, which further could help the crime prevention efforts of Korean law enforcement agencies.
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