KCI등재
학교시설 내 자연감시 가능성을 고려한 CCTV 카메라 설치 계획 기법 개발 - 초등학교 실내공간을 중심으로 - = Scheming Method Development of CCTV Camera Installation Considering Natural Surveillance Probability in School Facility - Concentrated on the Interior Spaces in Elementary School -
저자
권지훈 (계명대학교)
발행기관
학술지명
대한건축학회연합논문집(journal of the regional association of architectural institute of korea)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
193-202(10쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
This study aimed to develop a scheming method suggesting CCTV camera positions. School is considered as a public space vulnerable to crimes including violence. The effort made simply by a certain group of user cannot control all crimes occurring at school. Crime prevention through environmental design known as CPTED is an effective way to improve crime safety in school. Enhancement of surveillance is one of the major strategies for achieving CPTED. This study suggested an algorithm to generate CCTV camera positions on the basis of evaluation of fitness. Fitness was obtained through the computation of four variables including normalized visit frequency, normalized visibility, number of nodes detected by CCTV cameras and number of CCTV cameras. A method searching proper CCTV camera positions was implemented at visual programming environment provided by Rhinoceros 3D, Grasshopper and Ironpython. The method using Genetic Algorithm for searching process can also provide the information regarding the spots and areas detected by CCTV cameras. The implemented method was applied to an elementary school floor plan. The simulation result presented CCTV camera positions, detected nodes and maximum fitness as per the number of CCTV cameras. It also showed the number of CCTV cameras maximizing the fitness.
더보기본 연구는 CCTV 카메라의 설치 위치를 제안하는 계획 기법을 개발하는 것이었다. 학교는 폭력을 포함하는 범죄에 취약한 공공 공간이다. 단순히 특정 집단의 이용자들에 의한 노력만으로 학교에서 발생하는 모든 범죄를 통제할 수는 없다. 셉테드로 알려진 환경설계를 통한 범죄예방은 학교에서 범죄 안전을 향상하기 위한 효과적인 방법이다. 감시의 강화는 셉테드를 달성하기 위한 주요 전략들 중 하나이다. 본 연구는 적합도의 평가를 기반으로 CCTV 카메라의 설치 위치를 제시하는 알고리즘을 제안하였다. 적합도는 정규화된 방문 빈도, 정규화된 가시도, CCTV 카메라에 의해서 탐지되는 지점의 수 및 CCTV 카메라의 수를 포함하는 4개 변수의 계산을 통해서 획득되었다. 적절한 CCTV 카메라의 위치를 탐색하는 기법은 라이노 3D, 그래스호퍼 및 아이언파이썬에 의해 제공되는 시각적 프로그래밍 환경에서 구현되었다. 또한 탐색 과정을 위해서 유전 알고리즘을 이용하는 이 기법은 CCTV 카메라에 의해서 탐지되는 지점과 지역에 관한 정보를 제공할 수 있다. 구현된 기법은 초등학교 1개 층 평면에 적용되었다. 시뮬레이션의 결과는 CCTV 카메라의 위치, 탐지된 지점 및 CCTV 카메라 수량 별 최대 적합도를 제시하였다. 또한 적합도를 최대화하는 CCTV 카메라의 수를 나타냈다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.27 | 0.25 | 0.534 | 0.09 |
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