< 연구결과 요약 >
과 제 명 경찰서분포와 순찰경로, 방법 및 시간간격을 이용한 안심도시 만들기
연구목표
오늘날 많은 사회적 범죄가 발생하는 가운데 경찰의 순찰이나 방범활동들이 진행되고 있으나 보다 효율적인 이동거리와 넓은 안전지대 확보를 위하여 알고리즘 및 함수를 만들어 봄으로써 실생활에 적용하고 보다 안전한 지역 사회를 기대한다.
연구방법
1. 범죄 관련 서적이나 논문, 매스컴을 통해 주제 전반적인 지식 습득 및 자료를 확보함,
2, 현재 순찰이 이뤄지고 있는 지역의 정보를 얻기 위해 파출소, 지구대, 경찰서 등을 방문하여 정보를 수집함.
3. 가설을 설정한다.
PC방, 노래방, 술집 등이 특정 지역에 4개 이상 몰려 있는 곳을 유흥거리 로 한다. 주택밀집지역은 특정지역에 상가가 없거나 1개가 있는 경우로 추정한다.
범죄지수는 유흥거리, 우범지역, 주택밀집지역에 의해 결정된다.
각 포인트는 삼거리나 사거리 등과 같은 교차로로 정한다.
우범지역 or 유흥거리 의 범죄 지수와 주택밀집지역의 범죄 지수에 가중 치를 두되 차별적으로 한다.
나머지 포인트의 범죄 지수
= 1000÷(우범지역 or 유흥거리 까지 의 거리÷10) 4. Dijkstra Algorithm, Branch-and-Bound, Backtracking 과 같은 알고리즘
프로그램을 이용하여 필요한 프로그램 제작.
5. 동작구(사당2동) 지도에 포인트를 정한 뒤 인접행렬을 만들어 프로그램에 넣고 실행시킨다.
연구성과
현재 차량 순찰 경로는 관할하는 지역에 약2시간 동안 랜덤한 곳을 순찰한 다. (약 8km정도 순찰이 이루어짐) 이번 연구를 통해서 얻어진 경로는 유흥거 리·우범지역·주택밀집지역과 같은 범죄지수와 순찰경로, 지구대 위치가 변수로 적용되어 나타난 값들이다. 우리의 연구 결과에 따르면 같은 시간동 안 같은 거리를 순찰할 때 범죄지수가 높은 지역을 순찰하는 경로를 구별해 낼 수 있다. 이것은 랜덤한 순찰보다는 범죄 예방효과가 보다 클 것이라고 생각한다.
또 한, 이 연구를 기반으로 교통체증 지역을 구별해 내는 경로 등도 계산 할 수 있을 것이다.
주요어 (Key words)
범죄, 지리정보, 통계, 알고리즘, 순찰간격, 순찰경로, 경찰서 분포
1. 개요
□ 연구 동기 및 목적
○ 연구동기
2학년에 진급하여 “과제연구”라는 수업시간에 주제를 정하여 연 구를 진행해야 하는 시기에 작년 선배들의 과제 연구 중 남부순환도 로의 신호등 주기를 함수로 나타낸 선배가 있었다. 그 연구를 보고 과학 분야의 주제만 생각하던 우리는 수학으로의 접근도 가능하다는 것을 생각하게 되었다. 각자 희망진로(컴퓨터 프로그래머, 범죄 심리 학자, 경찰)와 관련 있는 주제를 찾던 중 범죄, 지리정보, 통계와 관련 된 학술자료에서 ‘순찰활동의 범죄예방효과’에 대한 논문을 찾게 되어 팀원들끼리 토의를 해보았다. 그 결과 경찰서의 분포도 순찰활 동에 관련이 있다고 생각해 경찰서 분포와 순찰을 이용한 범죄예방 및 검거율 증가시키기를 연구주제로 삼아 연구해나가기로 결정했다.
○ 연구목적
작년 뉴스에 나온 2013년도 서울 자치구별 범죄발생건수는 다음 표와 같다.
강남구 관악구 송파구 영등포
구 광진구 강서구 구로구 강동구 마포구
7,555건 5,554건 5,356건 5,221건 4,566건 4,440건 4,341건 4,261건 4,171건 노원구 은평구 중구 서초구 종로구 중랑구 동대문
구 성북구 양천구
4,028건 4,016건 3,982건 3,921건 3,873건 3,838건 3,805건 3,546건 3,538건 동작구 서대문
구 강북구 용산구 금천구 도봉구 성동구
3,309건 3,208건 3,071건 3,017건 2,954건 2,557건 2,454건
[표1]서울 자치구별 7대 범죄(살인, 강도, 강간추행, 절도, 폭력, 방화, 마약) 발생건수 (자료 : 서울지방경찰청)
학교와 집이 있는 관악구 일대의 범죄발생건수는 상당히 높게 나타난 다. 어떻게 하면 범죄를 예방하고 경찰들의 효율적인 업무가 가능한지 연구해 보고, 마음 놓고 살만한 안심도시 만들기에 능동적 참여를 하기 위함이다.
□ 연구범위
○ 연구분야 및 범위
수학적 알고리즘을 이용하여 범죄지수, 순찰경로, 지구대위치를 정 량화하여 범죄예방을 위한 가장 효율적인 방법을 찾는데 있다.
○ 진행단계
우리학교는 관악구에 위치해 있지만 팀원이 아는 분 중 자문을 구할 분이 동작경찰서에 근무를 하셔서 동작구를 연구하였다. 서적과 온 라인, 탐문 조사를 하여 필요한 데이터를 구하고 프로그램을 만들어 실행시켜 보았다.
2. 연구 수행 내용
□ 이론적 배경 및 선행 연구
○ ‘경찰순찰활동의 범죄예방효과에 관한 경험적 연구 : 대구지역 조사 를 중심으로’ 라는 논문에서 미국 캔사스시에서 실시된 연구에서 순찰이 범죄발생률에 크게 효과를 보이지 못한다는 결과가 나왔는데 이것으로 광역단위의 순찰은 대로변의 순찰만 가능하기 때문에 순찰 방법이 잘못 되었다는 결과를 도출할 수 있었다. 또한 미국 뉴욕시의 한 지역의 연구에서 범죄발생률이 높은 지역 100여개의 소규모 지역 을 선정한 후 경찰순찰을 달리하여 범죄발생의 변화를 살펴본 결과 범죄율이 감소한 것에서 소규모 단위의 순찰, 특히 우범지역 중심의 순찰이 효과가 큰 것으로 나타났다. 여기서 순찰방법의 중요성에 대해 깨달을 수 있었고, 순찰은 크게 1인1조의 순찰과 2인 1조의 순찰이 있는데 1인 1조의 순찰은 다수의 순찰차가 존재한다는 장점이 있고 2인 1조의 순찰은 범죄예방에는 그리 효과적이지 못하나 경찰관 의 신변안전의 측면에서 장점이 있다는 것을 알 수 있었고, 현실에서 는 2인1조의 방식을 더 선호하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 미국 뉴저지 뉴와크에서 실시된 실험연구에서 도보순찰이 범죄예방 에는 크게 기여하지 못했으나 경찰의 사기를 증진시키고 경찰활동의 가시화로 지역주민들의 범죄두려움을 감소시켜 안전감을 제공하며
지역주민들의 경찰에 대한 이미지를 크게 개선했다는 연구 결과를 보아 도보순찰이 주민들의 범죄에 대한 두려움, 경찰에 대한 주민의 태도, 경찰의 사기나 직무만족도에 있어 긍정적인 효과를 보였음을 알 수 있었다.
빈 도 %
경 제 수 준 100만원 미만 100～150만원 미만 150～200만원 미만
200만원 이상
4 10 22 4
10.0 25.0 55.0 10.0
도 심 지 역 도 심
중 간
중간외곽
외 곽
5 19 11 5
12.5 47.5 27.5 12.5
유 해 업 소 하
하중 중 중상
상
1 6 5 16 12
2.5 15.0 2.5 40.0 30.0 지역무질서 1.4～2.0
2.1～2.5 2.6～3.0 3.1～3.5
1 8 22 9
2.5 20.0 55.0 22.5 가구침입 절․강도 없 음
1회 2～3회
36 3 1
90.0 7.5 2.5
총 40 100.0
[표2] 40개 지역별 특성
이 표를 보면 알 수 있듯이 이 연구에서는 대구의 40개의 지역을 경제수준과 도심지역, 유해업소의 정도, 지역 내에 불량배가 눈에 띄는 지역, 가구침입 절도 및 강도의 피해를 기준으로 각각 나누었다.
이것을 보고 우리도 그냥 막연히 동작구를 위치에 따라 나누기 보단 이런 식으로 나누는 것이 범죄율에 관련하여 더 좋은 분류기준이 될 수 있다고 생각을 하였다.
□ 연구주제의 선정
○ 작년 선배들의 연구보고서를 보고 과학이 아닌 수학으로는 어떤 방식 으로 연구를 할 수 있는지를 관찰하고 우리 조원들의 관심사를 모두 결합하여 주제를 생각하다보니 핵심 키워드로 범죄와 지리정보, 통계 가 나왔고 그 키워드들을 주제로 논문들을 찾다보니 이런 논문들을 찾을 수 있었다.
「지역사회의 생태학적 변인이 범죄율에 미치는 영향」
「광역도시의 지역특성과 범죄율에 관한 연구」
「범죄 발생의 기초요인 분석에 관한 연구」
「GIS를 이용한 범죄의 공간적 특성」
「GIS를 이용한 범죄분석」
「구글 학술검색-‘경찰순찰활동의 범죄예방효과에 관한 경험적 연구 : 대구지 역 조사를 중심으로’」
이 중에서 구글 학술검색-‘경찰순찰활동의 범죄예방효과에 관한 경험적 연구 : 대구지역 조사를 중심으로’라는 논문을 중심으로 읽었 다. 이 논문을 읽으면서 순찰활동이 범죄 예방률에 크게 효과를 보려 면 대로변주변만을 순찰하는 것이 아니라 소규모지역 즉, 우범지역 중심으로 순찰을 해야 한다는 것을 알았고, 순찰을 할 때 1인 1조와 2인 1조로 순찰을 하는 경우가 가장 많은데 1인 1조로 순찰을 할 때와 2인 1조로 순찰을 할 때의 차이점과 각각의 장점들을 알 수 있었고, 도보순찰과 차량순찰의 다른 점과 각각의 장점들도 알 수 있었다. 또한 지역들을 나눌 때 경제수준, 도심지역인지 의 여부, 지역 무질서, 유해업소가 얼마나 있는지에 대해 나눈 것을 보고 우리가 생각하지 못한 것에 대해 배울 수 있었다. 이런 논문들을 본 후 이에 따라 우리는 경찰서 분포와 순찰경로, 방법, 시간간격 등을 이용해서 범죄율을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법을 연구하기로 주제를 정했다. 각자 관심분야인 범죄 심리, 컴퓨터 프로그래밍, 경찰업무가 종합된 연구를 진행하며 실생활에 얼마나 적용될 수 있는지 확인해보 기로 했다. 또 이런 연구가 과학 분야에만 국한 되는 것이 아니라 수학과 프로그래밍(공학)에도 응용됨이 흥미로웠다.
□ 연구 방법
○ 문제해결을 위한 실험
우선 작은 지역에서 해당 프로그램의 적용이 적절한지를 알아보기 위해 임의의 지도를 작성하여 수치를 적용시켜보았다.
프로그램 실행을 위해 만든 예시 지도 인접행렬
붉은색 원 = 우범지역 or 유흥거리 푸른색 원 = 주택밀집지역
초록색 원 = 경찰서
우범지역 or 유흥거리 의 범죄 지수 = 100 주택밀집지역의 범죄 지수 = 50
맨 위의 13 = 포인트의 개수 7 = 경찰서의 위치
그 후 2개씩 있는 숫자 앞쪽 숫자 = 포인트
뒤쪽 숫자 = 유흥거리, 우범지역 또는 주택밀집지역의 유무 (유흥 거리, 우범지역 = 2 , 주택밀집지 역 = 1)
-1 = 입력의 끝을 알려줌
3개씩 있는 숫자 = 포인트 , 포 인트 , 포인트와 포인트 사이 거 리
예시 인접 행렬을 이용하여 만든 행렬 예시 행렬을 이용하여 만든 각 포인트 사이의 거리
숫자는 행과 열 사이 거리이고 inf는 인접하게 연결되어있지 않다는 뜻
만들어진 행렬을 Dijkstra Algorithm을 이용하여 각 행과 열 사이의 거리를 모두
나타냄
포인트별 범죄 지수는 다음과 같다.
포인트 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
범죄
지수 20 21 15 15 17 11 10 12 8 6 7 3 0
자료들을 이용하여 구해진 무작위 경로는 다음과 같다.
무작위 경로에 대한 간단한 설명은 다음과 같다.
무작위 경로는 현재 경찰관들의 차량 순찰경로라고 할 수 있을 것이다. 왜냐하면 현재 경찰들의 차량 순찰은 정해진 코스가 있 는 것이 아니라 담당자의 임의로 순찰이 진행된다고 한다. 그리 고 보통 관할 구역 내 8km가 순찰 범위라고 한다. 그래서 본 실 험에서는 크기를 8000으로 측정한다. 예시지도는 상대적으로 작 게 400으로 놓고 이동거리의 총합을 계산 한 것이다.
각 경로에 쓰여 진 숫자들은 예시지도에 있는 포인트들을 나타낸 다. 경로에 따른 범죄지수가 각기 다르게 나타남을 확인할 수 있 다.
포인트 간 이동거리의 총 합이 400이 되게 작성된 랜덤한 경로들 중에서 범죄지수가 높은 5개를 선정한 것이다. 위와 같은 포인트 별 경로로 순찰을 한다면 범죄 발생율이 높은 곳을 많이 찾아다 니게 되는 셈이 되니 범죄 예방에 도움이 될 것이라 생각한다.
○ 문제해결을 위한 기법
- 자료조사 및 현장조사 : 논문 등을 검색하여 어떤 데이터가 소스로 있어야 하는지 파악한 후 동작구에 있는 지구대 6곳과 파출소 1곳, 경찰서를 방문하여 우범지역, 순찰 경로 및 횟수 등을 조사하였다.
- Dijkstra Algorithm : 가중치가 있는 그래프의 최단 경로를 구하는 알고리즘. 출발 정점에서 시작하여 현재의 정점까지의 값과 인접한 정점의 가중치 합이 가장 작은 정점을 다음 정점으로 선택하고 그 경로를 최단 경로에 포함시킨다. 이 과정을 모든 정점이 선택될 때까 지 반복한다.
- Branch-and-Bound : 어떤 최소(최대)화 문제를 직접 풀기가 곤란한 경우, 그것을 일련의 부분 문제로 분해하여 각 부분 문제를 풀어서 원래의 문제를 푸는 방법. 각 부분 문제는 다시 분해되기 때문에 전체로써 나무 구조로 분해 조작을 표시할 수 있다. 부분 문제로 분해할 때 그 국소적 최적해의 하계(상계)를 이용하여 원래 문제의 최적해를 부여할 가능성이 없는 부분 문제에 대한 분기를 한정함으 로써 고찰해야 할 경우의 수의 삭감을 도모한다.
- Backtracking : 트리 검색을 시행하다가 막힌 곳에 이르면 다시 되돌아와 개별적 분기의 가지를 다시 찾아나가는 계통적인 시행 착 오법.
○ 전문가 자문
현직 경찰관들과의 상담을 통하여 필요한 자료들을 수집했으며, 서울대 컴퓨터공학과에 재학 중인 고교선배로부터 프로그래밍에 대한 자문을 구할 수 있었다. 또한 중간발표회에 참석하여 참석 한 교수님들로부터 개선사항 등을 확인할 수 있었다.
□ 연구 활동 및 과정
○ 가설설정
PC방, 노래방, 술집 등이 특정 지역에 4개 이상 몰려 있는 곳을 유흥
거리로 한다. 주택밀집지역은 특정지역에 상가가 없거나 1개가 있는 경우로 추정한다.
범죄지수는 유흥거리, 우범지역, 주택밀집지역에 의해 결정된다.
각 포인트는 삼거리나 사거리 등과 같은 교차로로 정한다.
우범지역 or 유흥거리 의 범죄 지수와 주택밀집지역의 범죄 지수에 가중치를 두되 차별적으로 한다.
나머지 포인트의 범죄 지수
= 1000÷(우범지역 or 유흥거리 까지 의 거리÷10)
○ 실험설계 및 실험과정
동작구 사당2동 지도에 포인트를 우선 표시한다.
각 포인트를 기준으로 인접행렬을 만들면 다음과 같다.
인접행렬을 이용해서 만든 사당 2동의 행렬 중 일부
맨 위의 73 = 포인트의 개수 22 = 경찰서의 위치
그 후 2개씩 있는 숫자 앞쪽 숫자 = 포인트
뒤쪽 숫자 = 유흥거리, 우범지역 또는 주택밀집지역의 유무 (유흥거리, 우범지역 = 2, 주택밀집지역 = 1) -1 = 입력의 끝을 알려줌
3개씩 있는 숫자 = 포인트 , 포인트 , 포인트와 포인트 사이 거리
포인트 사이의 거리 단위는 m이다.
숫자는 행과 열 사이 거리이고 inf는 인접하게 연결되어있지 않다는 뜻 인접행렬을 이용해 만든 사당 2동의 행렬 중 일부
만들어진 행렬을 Dijkstra Algorithm을 이용하여 각 행과 열 사이의 거리를 모두 나타냄 사당 2동의 포인트마다의 거리 일부
각 포인트별 범죄지수는 다음과 같다.
포인트 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
범죄지수 83 166 250 142 66 83 55 62 83 111 166 포인트 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 범죄지수 250 1000 333 250 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000
포인트 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 범죄지수 333 1000 250 111 111 111 166 250 66 55 55 포인트 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 범죄지수 62 83 111 250 1000 1000 1000 250 111 142 1000
포인트 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 범죄지수 83 76 166 83 66 52 47 76 62 111 45 포인트 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 범죄지수 41 40 37 45 40 66 33 35 30 29 32
포인트 67 68 69 70 71 72 73
각 포인트에 따른 범죄 지수는 다음과 같이 계산하였다.
우범지역과 유흥거리 범죄 지수 = 1000 주택밀집지역 범죄 지수 = 500
나머지 포인트 별 범죄지수
= 1000÷{(우범지역 or 유흥거리 에서의 거리)÷10}
위의 자료들을 이용하여 구한 무작위 경로는 다음과 같다.
랜덤한 경로 중 경찰서에서 출발하여 순찰 한 후 다시 경찰서로 돌아오는 경로들
경로들 중에서 범죄지수가 높게 나타나는 경로를 5개만 구하면 다음 과 같다. 포인트 간 거리의 총합은 8000이 넘지 않게 측정하였다.
○ 시행착오와 극복
시행착오 극복방안
지구대, 파출소의 위치를 정할 기준이 없 었음.
경찰관의 자문에 의하면 순찰에 용이 한 곳에 위치가 결정된다고 해서 순찰 구역 가운데 지점으로 결정함
통계자료에 근거하여 지구대 위주의 순찰인지 파출소 위주의 순찰인지를 결정하는 과정에서 지역특성은 지구대 위주로 해야 하나 주변이 다 파출소 위주의 특성을 가지고 있어 지구대 위 주의 순찰을 하지 못하는 구역이 생 김.
파출소의 가시적인 효과를 이용하여 범죄 다발지역 근처에 파출소를 배치 하는 방법으로 문제를 해결함.
파출소 위주의 순찰은 주민들과 친화 력을 올리기 위해 도보 순찰로 한다는 가정을 세웠으나 강화의 방법이 난해 해짐.
지구대 위주의 차량 순찰이 2시간이라 면 파출소 위주의 차량 순찰은 1시간 반으로 하여 남은 30분을 도보순찰을 할 수 있는 시간으로 활용하기로 함.
순찰 경로가 정해질 때 계획적인 범죄
에 순찰 경로가 파악될 수 있는 위험 효율적인 경로를 여러 개 구해 경찰관 의 임의의 결정대로 순찰을 하게 함.
○ 월별 활동 상황
월 활동내역 연구 추진 실적 연구비사용 내역
5월 주제 정하기,
관련 논문 찾기 범죄 관련 논문 접함
6월
경찰서 방문 계획 및 방문 조사, 자료정리
동작경찰서 방문 계획수립
7월
동작구 탐문 조사(우범지역
등)
도서구입비 37,800원 동작경찰서방문
순찰차는 자신의 관할만을 담당, 우 범지역을 집중적으로 순찰함, 파출 소·지구대·경찰서는 인구수에 따라 배치됨, 대방지구대 지역에 범죄가 많음, 동작구 쪽은 고시생들이 많아 폭행 사건이 적음
노량진지구대 순찰차 수량·순찰시간 파악, 노량진 역 근처에서 폭력사건 빈번히 발생 상도지구대 공문이 없어 조사 불가함.
대방지구대
순찰차 수량· 순찰 시간 파악, 유흥 업소가 많은 곳은 범죄 발생 빈도수 가 높음, 주택가가 많은 곳은 낮털이 범죄가 많이 발생함,
노들지구대
순찰수 수량·순찰시간 파악, 중앙대 근처에 술집이 많아 범죄가 많은 편 임
남성지구대
순찰차 수량·순찰 시간 파악, 주 택·아파트단지에 절도 사건 많음, 4 호선 큰 도로에 유흥가가 많아 폭력 사건 많음
상도3 파출소
순찰차 수량·순찰 시간 파악, 유흥 가가 거의 없어 폭력 사건은 거의 없 다고 함, 공원쪽에 청소년 범죄가 많 음.
사당지구대
순찰차 수량·순찰 시간 파악, 유흥 가가 많은 사당역 근처에서 폭력 사 건 많이 발생
8월
상도지구대 방문계획
동작 경찰서에서 공문을 얻어 상도지 구대 방문 약속.
질문 사항들 논의
협의회비 총액 134,200원
지도구입비 95,000원 논문 정리
경찰력 증가와 범죄율 사이 관계는 아직 정확히 알 수 없음, 순찰의 효 과를 높이기 위해서는 순찰의 범위를 좁은 단위로 해야 함, 범죄기회이론 에서의 범죄발생 조건
활동정리
유흥거리나 우범지역의 전체 탐문조 사가 현실적으로 어려워 가설을 설정 하여 거리뷰를 사용하기로 함, 파출 소는 가시적 효과로 범죄율을 낮출 가능성이 있음, 범죄율에 영향을 미 치는 것은 여러 요소가 있음.
9월
논문 해석
동작구 내 동별 가구 및 인구수, 동 별 기초생활 수급자 수, 유동인구를 파악할 수 있는 사이트
협의회비 66,250원
지도교사 수당 권세열 800,000원 박성태 300,000원 강현정 100,000원
중간발표회 협의회 68,000원 대방지구대방문
지구대는 관할구역이 넓어 강력사건 에 집중적인 대응 가능, 파출소는 인 원부족으로 출동시간은 늦을 수 있으 나 세세한 순찰이 가능, 지구대와 파 출소의 순찰 방법 등을 파악
중간발표회 참석
자문위원으로부터 연구에 미비한 부 분 개선 사항으로 지적받음
10월 자문위원 섭외
질문할 사항들 정리
- 수집한 정보들을 어떻게 프로그램 화시켜 정량화할 것인가
- 효율적인 구간의 구분은 어떻게 이 뤄질 것인가
- 기타
문구류 7,400원 협의회 57,680원
지도구입 119,000원 지도교사 수당 권세열 200,000원 강현정 100,000원
11월
자문위원과의 만남
프로그래밍 방법의 개선, 수집한 자 료를 활용한 함수 제작, 역할의 분배
자문 위원 접대비 29,000원 협의회비 124,100원 인접행렬 제작 지도에 표기 및 함수 제작 구현
오류수정
○ 외부전문가 자문 내역
1. 현재 우리가 작성할 프로그래밍은 어렵고 시간이 많이 들기 때문에 다른 방법을 추천
⇒ 각 사거리나 삼거리, 꺾이는 지역 등을 포인트로 잡은 뒤 포인 트마다의 범죄 지수를 구해주고 경찰서에서부터 랜덤 방향으로 출 발하여 다시 경찰서로 돌아왔을 때 범죄 지수가 가장 높은 경로를 선택하자.
2. 범죄 지수를 구하는 함수는 직접 만들어 보고 우리들은 이렇게 생각했다는 것을 보여주는 것을 추천
⇒ 유흥거리와 우범 지역 등은 실제 범죄가 다수 일어나는 지역이 기 때문에 1000, 주택 밀집지역은 범죄가 일어날 가능성은 많지만 실제 다수 일어나는지는 알 수 없기 때문에 500, 그리고 나머지 포 인트는 각각 유흥거리와 우범 지역에서 부터의 거리에 반비례시키 기로 했다.
3. 역할을 나눠라.
⇒ 현재 우리는 조원들 모두가 같이 행동하고 있지만 프로그래밍 단계부터는 각자 역할을 나누기로 했다.
4. 순찰의 효율성을 정량화할 수 있는가? 알고리즘에 대한 설명과 적용근거? 가중치의 의미가 명확하지 않음. 인접행렬을 왜 구하는 지, 어떻게 구하는지, 순찰의 효율성을 고찰하는 데 어떻게 적용되 는지에 대한 설명이 필요함.
5. 실제 순찰 계획을 세우는 것이 아니라 순찰 계획을 세우는 데 필요한 규칙을 찾는 연구가 되어야 할 것. 따라서 ‘이렇게 순찰하 자’로 합의하는 것이 아니라 순찰 계획을 세우기 위한 알고리즘을 만드는 것을 최종 목표로 삼아야 할 것임.
엑셀 등의 랜덤 함수를 이용하여 가상의 범죄가 임의의 장소에 일 어난다고 시뮬레이션을 하고 이런 종류의 범죄를 막을 수 있는 순 찰인지 검증할 필요가 있음.
3. 연구 결과 및 시사점
□ 연구 결과
○ 연구 과정 요약
- 현재 순찰이 어떤 방법으로 이뤄지고 있는지 정보를 얻기 위해 동작구 내 여러 지구대와 경찰서를 방문하여 정보를 얻음.
- 논문을 정독하면서 순찰 방법과 시간간격, 파출소와 지구대 위치에 따른 각종 장단점에 대한 정보를 수집함.
- 서울시 통계청, 네이버 통계 등에서 각 종 통계 자료를 수집하고, 그 자료들을 바탕으로 순찰 구역을 나눔.
- 순찰 경로를 재설정하기 위한 컴퓨터 프로그래밍 작업에서 외부 전문가 의 자문의견을 듣고 컴퓨터 프로그래밍을 시작함.
- 컴퓨터 프로그래밍을 위해서 동작구 내에 있는 각 동 마다 인접행렬을 제작함.
- 제작한 인접행렬과 컴퓨터 프로그래밍을 이용해 효율적인 순찰 경로를 설정함.
○ 연구 결론
순찰 구역 중앙에 파출소나 지구대를 위치시키고, 가설에 따라 유흥거리와 범죄다발지역은 가중치를 1000으로, 주택 밀집지역은 가중치를 500으로 정하였다. 그리고 나머지 포인트 별 범죄지수는
1000÷{(우범지역 or 유흥거리 에서의 거리)÷10}
으로 정하여 프로그램을 실행시키면 여러 순찰 경로 중 범죄지수가 높은 순찰 경로를 구할 수 있다.
이 중에서 약 5개 정도를 선택하여 담당자 임의로 순찰을 하게 되면 순찰 동선 파악의 위험도 줄일 수 있고 범죄 발생 확률이 높은 곳을 수시로 순찰할 수 있게 된다.
□ 시사점
○ 과학연구하면 보통 수학은 제외되기 십상이지만 수학, 공학의 연계를 통하여 재미있는 연구를 진행할 수 있었다. 이번 연구를 하면서 가장 크게 느낀 것 중에 하나는 연구의 첫걸음을 어떻게 떼느냐가 중요하다는 것이었 다. 그리고 단순화시키는 것의 중요성이었다. 너무 많은 변수들을 고려해 서 넓은 지역에 적용을 하려다보니 프로그래밍을 하는 과정에서 오류가 계속 나타났지만 더 적은 변수들을 적용하여 일부지역에서 적용시켰을 때는 에러가 나지 않는 것을 보면서 명확한 목표를 가지고 가볍게 시작하는 것이 중요한 것임을 배울 수 있었다.
Dijkstra Algorithm이나 Backtracking같은 예전에 배운 컴퓨터 프로그램을 실생활에 적용해 볼 수 있는 것이 흥미로웠고, 작은 지도에서 데이터를 가정하여 적용하는 것과 실생활에서 적용하는 것이 다름을 알 수 있었다.
실생활은 변수가 무수히 많고 ‘사람이 하는 일’이라는 예측이 어려운 변수가 있기 때문이다.
함께 연구를 진행 우리들은 각기 다른 진로에 관심을 두고 있다. 그것은 각각 범죄심리학자, 경찰관, 컴퓨터프로그래머, 과학자이다. 각기 다른 흥 미를 가진 우리들이지만 한 연구 주제로 묶여서 함께 연구할 수 있다는 것이 좋은 경험이었다고 생각한다.
4. 홍보 및 사후 활용
□ 홍보
○ 교내 과학중점학교 발표시에 연구성과 보고 자료로 활용할 예정이며 모든 사업 종료 후 교내 과학중점학교 홈페이지 게시 예정
○ 경찰청과의 연계를 통한 확장 연구 진행
○ 경찰청 산하기관 발행지에 연구 결과 투고 예정
○ 행정안전부와 경찰청이 제공하는 SOS 국민 안심서비스 자료로 등록
□ 사후활용
○ 이번 연구를 통하여 구한 경로를 실제 파출소나 지구대에 전달하여 실제 순찰 경로로 삼았을 때 범죄 발생률의 변화가 어떻게 일어나는 지를 확인하면 연구의 성과가 검증될 것이다.
○ 연구의 핵심은 거점이 되는 포인트를 정하여 그 포인트들 주변에 나타나는 현상들(유흥업소, 우범지역 등)을 변수로 계산하여 최적화 된 순찰 경로를 찾는데 있었다. 유사하게 도로상황에 적용하여 각 교차로나 주요 부분들을 포인트로 잡고 도로폭, 회사나 주택 밀집지 역 등을 변수로 계산하여 도로정체 상황을 구현해 출퇴근시 최적화된 경로를 계산하는데까지 이를 수 있을 것이라 생각한다.
5. 참고문헌
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행사정책연구 통권 제75호, 251p-290p
○ 허준, 이유나(2012), 광역도시의 지역특성과 범죄율에 관한 연구 사회과학논총, 27권, 2호
○ 김영환, 장동국, 문정민(2007.11), 범죄 발생의 기초요인 분석에 관한 연구 - 3개 도시의 사회적 · 경제적 요인을 중심으로 법학연구 제28호, 295p-311p
○ 전재한, 권재현, 양효진(2007.3), GIS를 이용한 범죄의 공간적 특성 지형공간정보 제15권 제1호, 3p-7p
○ 이현희, GIS를 이용한 범죄분석
○ 이성식, 경찰순찰활동의 범죄예방효과에 관한 경험적 연구 - 대구지역 조사를 중심으로
형사정책, 13권 1호, 165p-191p
○ 범죄심리학(김상균), 한국의 연쇄살인(표창원), 숨겨진 심리학(표창원), 매스커레이드 호텔, 붉은손가락, 용의자 X의 헌신(히가시노 게이고), 한국의 CSI(표창원, 유제설)
○ 지주소프트(algo.algokorea.com)
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