가정폭력의 지리학: 공간분포와 예측모형을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 가정폭력 발생에 영향을 미치는 지역 위험요인들을 파악하고 가정폭력 예측모형을 검증하는 것을 목적으로 수행되었다. 2014년 서울시에서 접수된 112신고자료를 활용하여 가정폭력 발생 규모를 측정하였다. 가정폭력 위험요인은 서울시, 국토교통부 등에서 제공하는 공개자료를 활용하여 측정하였다. 행정동 단위 분석과 중랑구 지역 분석을 구분하여 실시하였다. 먼저 서울시 423개 행정동을 분석단위로 하여 가정폭력 발생율과 관련이 있는 위험요인들을 다중회귀모형에 투입한 뒤 통계적 유의성을 검증하였다. 분석결과 외국인비율, 인구이동율, 그리고 아파트비율이 높은 지역일수록 가정폭력 발생율이 낮았다. 이에 반해 이혼율, 저소득층비율, 범죄율이 높은 지역일수록 가정폭력 발생율은 높았다. 다음으로 중랑구 내에서 발생하는 가정폭력의 위험요인을 확인하고 이를 바탕으로 가정폭력예측모형을 검증하였다. 가로 100m X 세로 100m 크기의 1,292개 격자를 분석단위로 하여 위험요인들의 통계적 유의성을 검증한 결과 저가빌라 밀집지역, 폭력 및 절도 발생지역, 그리고 소음, 주취자, 청소년비행 다발지역일수록 가정폭력 발생 위험성이 높았다. 각 위험요인에 1점씩 부여한 뒤 이를 합산하여 최대 6점까지의 위험지수를 만들어 중랑구 가정폭력 위험지도를 만들었다. Anselin Locan Moran’s I 맵핑기법으로 가정폭력 핫스팟지도를 만들어 위험지도와 비교하였다. 위험요인의 수가 4개 이상인 지역에서의 가정폭력 관측빈도가 기대빈도에 비해 1.6배 높게 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to identify geographical risk factors of domestic violence and to examine the predictability of domestic violence using the ‘Risk Terrain Modeling’ method. Using call-for-service data of Seoul during 2014 and a variety of open data, two separate analyses were conducted at different levels. First, domestic violence rates were regressed on ‘Dong’-level risk factors. The results showed that foreign population, population mobility, and the proportion of apartments decreased the risk of domestic violence. In contrast, divorce rates, population under poverty line, and crime rates were positively associated with domestic violence. Second, applying the Risk Terrain Modeling, the risk of domestic violence occurrence in Jungnang-gu was measured by the geographic concentration of low-cost housing, assaults, larceny, and three types of disorder including noise, drunken people, and juvenile delinquency. The risk map of domestic violence was made using the risk index and compared with the LISA map of domestic violence. The observed frequency was 1.6 times greater than the expected frequency in the areas with four or more risk factors.