시공간 분석과 위험영역모델링을 활용한 범죄예측모형의 예측력 검증

국문 초록 (Abstract)

1) 주요범죄의 시공간집중도 분석 본 연구에서는 범죄예측모델링을 검증하기 전에 서울시에서 발생한 주요범죄들의 시공간적 집중도를 분석하고자 한다. 집중도분석을 실시하는 이유는 범죄의 집중정도가 범죄발생예측력에 영향을 미치기 때문이다. 범죄가 특정 시간대와 지리적 공간에 집중하여 발생하는 정도가 클수록 범죄발생예측력이 증가하는 반면 범죄가 임의적 분포의 패턴을 보인다면 예측력은 감소하게 된다. 두 번째 이유는 핫스팟과 핫타임을 확인하여 범죄유발요인을 파악하기 위해서이다. 국지자료탐색으로 확인된 범죄집중 시간대와 공간의 환경적, 물리적 특성을 기회이론을 바탕으로 파악하여 다음 단계의 범죄예측모델링에 위험요인으로 포함하고자 한다. 분석방법으로는 전역자료탐색을 위해 점사상 자료분석법인 핀맵, 최근린지수(NNI), 커널밀도추정(KDI)과 사상 자료분석법인 Moran's I, Geary's C를 사용하겠다. 국지적 차원의 탐색은 최근린 계층군집(NNH)과 LISA맵을 혼용하여 사용하겠다. 다음으로 분석결과를 통해 전역차원의 범죄발생 집중도와 국지적으로 통계적으로 유의마한 핫스팟의 위치를 확인하겠다. 2) 범죄예측모델링 및 범죄발생 예측력 검증 본 연구에서는 두 가지 범죄예측모형을 종합적으로 고려하여 보다 정확한 범죄예측모형을 제시하고자 한다. 근린반복모형에서는 서울시의 2012년도 범죄발생 통계자료를 분석하여 2013년도 범죄발생을 예측하도록 하겠다. 범죄유형별로 시간적·공간적 범죄발생 집중의 정도에 따라 범죄발생 예측력을 검증하겠다. 분석방법은 먼저 Near Repeat Calculator로 근린반복분석을 실시하여 기준범죄(instigator) 발생 후 근린에서 유사범죄가 재차 발생할 확률이 가장 높은 시간적, 공간적 거리를 분석한다. 다음으로 범죄유형별로 차별화된 범죄위험요인들을 독립변수로, 범죄발생을 종속변수로 하는 공간회귀분석을 실시하겠다. Moran's I검증 결과 공간적 자기상관이 유의미한 경우 공간지체변수(spatial lag variable)를 분석모형에 포함시키겠다. 범죄발생에 유의미한 영향을 미치는 위험요인만으로 위험영역모델을 만든 후 위험지수를 독립변수로, 2013년 범죄발생을 종속변수로 하는 로지스틱회귀분석을 실시하여 예측력을 검증하겠다. 마지막으로 근린반복분석에 의한 기준범죄와 위험영역모델링에 의한 위험요인을 모두 포함하는 다중회귀분석을 실시하겠다. 분석을 통해 기준범죄의 발생과 위험요인의 존재가 범죄발생위험에 미치는 영향의 정도를 비교하고 전체 모형의 예측력을 측정하겠다. 추가적으로 기준범죄로부터의 시간적, 공간적 거리 및 위험지수의 정도에 따라 차등적 분석을 실시하겠다.