인근반복모형과 위험영역모형을 활용한 가중폭행 및 성폭력 범죄발생 예측력 검증 연구 doc_id PCY_201607150552209521_2

범죄발생을 예측하기 위한 모형은 크게 두 가지 원리를 따르고 있다. 첫 번째 원리는 과거에 어떤 한 장소에 범죄가 발생했다면 미래에도 그 인근에서 범죄가 발생 할 가능성이 높아진다는 것이다. ‘인근반복모형’(near repeat model)은 이러한 반복적 범죄발생의 패턴을 바탕으로 범죄발생을 예측한다. 그런데 특정 장소의 반복적 피해발생은 두 가지 이유에 의해서 설명된다. 첫째, 특정 장소는 범죄취약적 요소들을 가지고 있으며 이러한 취약성이 겉으로 잘 드러나기 때문에 잠재적 범죄자들에게 매력적인 범행대상이 된다는 것이다. 이러한 설명에 의하면 범죄취약장소는 여러 다른 범죄자들로부터 반복적으로 피해를 입게 된다. 둘째, 최초의 범행으로 범죄자는 특정 범행대상 및 주변 지역에 대해 친숙해지며 추가적 범행에 필요한 정보를 축적하기 때문에 동일 지역에 대해 범행을 반복하게 된다는 것이다. 두 번째 범죄발생 예측 원리는 특정 공간에 존재하는 사회적, 물리적, 행동적 요인들이 복합적으로 작용하여 범죄가 발생한다는 점에 주목한다. 단순히 과거에 범죄가 발생했다는 사실만으로 미래의 범죄발생을 예측할 수 없으며 범죄를 발생시키는 유발요인들을 확인하고 분석함으로써 보다 정확한 범죄발생 예측이 가능하다고 여긴다. 위험영역모형은 범죄발생 가능성을 높이는 위험요인들을 지도 위에 레이어 형태로 중첩적으로 표현한다. 각기 다른 레이어는 위험요인의 유무 또는 요인값의 크기에 대한 정보를 포함하고 있으며 다수의 레이어를 합산한 값이 위험지수가 된다. 인근반복모형과 비교할 때 위험영역모형은 범죄발생의 원인을 분석하여 미래 범죄발생을 예측하며 범죄에 영향을 주는 환경적 변화를 보다 정확히 반영할 수 있다는 장점이 있다. 연구에 활용된 자료는 크게 범죄통계자료와 범죄위험요인자료로 구분할 수 있다. 먼저 2012년 1월 1일부터 2013년 11월 30일 사이에 강서경찰서 관할지역에서 발생한 범죄통계자료를 경찰청의 협조를 받아 활용하였다. 분석대상이 된 범죄유형은 ‘가중폭행’(aggravated assault)과 ‘성폭력’(sexual violence)이다. 가중폭행은 범죄통계자료의 접수죄명과 종결죄명을 종합적으로 고려하여 중상해, 폭력행위 등 처벌에 관한 법률 위반행위(집단, 흉기, 공동), 특수폭행에 해당하는 범죄사건을 의미한다. 성폭력은 강간, 강간미수, 준간강, 유사강간, 강제추행, 아동·청소년의 성보호에 관한 법률 위반행위(강간, 강제추행 등) 등을 포함한다. 범죄통계자료 중에서 2013년 1월 1일부터 동년 11월 30일 사이에 발생한 가중폭행과 성폭력이 범죄예측의 대상이 되는 종속변수이다. 나머지 2012년 1월 1일부터 동년 11월 30일 사이에 발생한 범죄는 2013년에 발생한 범죄의 예측변수로 활용하였다. 범죄위험요인자료는 다양한 경로를 통해 수집되었다. 주류판매업소와 숙박업소 위치정보는 ‘서울시 열린데이터 광장’(data.seoul.go.kr)에 공개되어 있는 자료를 통해 확보하였다. 버스정류장 위치는 서울시 교통정보과 홈페이지(bus.go.kr)에서 제공하는 자료를 통해 입수하였다. 지역사회의 무질서 정도는 경찰청의 112신고자료를 분석하여 측정하였다. 구체적으로 2013년 7월부터 11월 사이에 강서경찰서 관할지역 내에서 행패소란, 청소년비행, 시비소음 등 무질서행위와 관련하여 신고된 사건을 분석하였다. 빌라의 밀집정도와 소득수준은 ‘국가공간정보유통시스템’(nsic.go.kr)의 무료공개자료 중 공간정보분석 전문업체인 ‘BIZ-GIS’에서 제공한 자료를 활용하여 측정하였다. 수집된 모든 자료는 범죄발생자료와 마찬가지로 지리분석을 위해 X-Ray Map을 통해 지오코딩하여 XY좌표값을 얻었다. 다음으로 지리분석 프로그램인 아크맵(ArcMap)을 활용하여 강서경찰서 관할지역을 가로와 세로가 각각 100미터인 격자로 분할하였다. 그런 다음 격자 레이어 위에 강서구지역 건물 레이어를 오버레이시킨 후 중첩되는 격자들만 추출하였다. 이러한 과정은 분석대상에서 거주인구가 없는 지역(예를 들어, 야산이나 공원 등)을 제외하기 위해서이다. 최종적으로 기본적인 공간분석단위가 되는 4,864개의 격자가 분석대상에 포함되었다. 다음으로 아크맵의 ‘Spatial Join’ 기법을 활용하여 모든 격자에 각각의 범죄발생정보와 범죄위험요인정보의 값을 부여하였다. 모든 변수들은 더미코딩을 하여 사용하였다. 종속변수인 2013년도 가중폭행과 성폭력도 발생(=1)과 미발생(=0)의 이변량변수로 변환하였으며 그 결과 모든 격자에는 발생한 범죄사건의 건수와 상관없이 ‘1’ 또는 ‘0’의 값이 부여되었다. 가중폭행 및 성폭력의 발생과 각 위험요인과의 상관관계를 보여주고 있다. 가중폭행의 경우 빌라의 밀집 정도를 제외한 모든 위험요인이 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 무질서, 주류판매업소, 숙박업소의 밀집 정도가 높거나, 소득수준이 낮거나, 버스정류장에 근접한 지역일수록 가중폭행의 발생가능성이 높았다. 이와 달리 성폭력에 있어서는 무질서, 주류판매업소, 숙박업소의 밀집 정도만이 범죄발생에 유의한 차이를 나타내는 위험요인으로 확인되었다. 무질서 수준이 높고 주류판매업소와 숙박업소가 밀집한 지역일수록 성폭력 발생 위험성이 높았다. 가중폭행과 성폭력에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 위험요인들을 합산하여 범죄유형별로 위험지수를 산출하였다. 가중폭행의 경우 빌라를 제외한 나머지 5개의 위험요인을 합산하여 0점부터 5점까지의 위험지수를, 성폭력의 경우 무질서, 주류판매업소, 숙박업소를 합산하여 최대 3점까지의 위험지수를 격자 단위의 지역에 적용하였다. 다음으로 위험지수와 2012년 범죄통계자료를 통해 확인된 반복적인 범죄발생 경향을 나타낸 지역 정보를 2013년 범죄발생 예측모형에 투입하였다. 위험지수 및 2012년 촉발범죄발생과 인근범죄발생이 각각 2013년 가중폭행과 성폭력 발생에 미치는 영향에 대한 로지스틱 회귀분석 결과를 보여준다. 가중폭력 예측모형에서 위험지수만 투입한 경우 위험지수 1점 증가가 범죄발생 승산을 3.1배 증가시키는 것으로 나타났다. 촉발범죄와 인근범죄를 모두 투입한 모형에서는 위험지수와 촉발범죄만 범죄발생에 유의한 영향을 나타냈다. 위험지수 1점 증가로 인해 범죄발생 승산이 2.5배 이상 증가하고 촉발범죄 발생지역은 다른 지역보다 범죄발생 승산이 약 3.3배 더 높은 것으로 나타났다. 성폭력의 경우 위험지수가 1점 증가할 때마다 성폭력 발생 승산이 2.9배 증가하였다. 최근 들어 미국에서는 ‘예측적 경찰활동’이 새로운 예방경찰의 패러다임으로 등장하여 커다란 관심을 끌고 있다. 범죄예측 분야의 발전은 방대한 범죄데이터, GIS 기반의 범죄분석 기법 및 관련 프로그램의 획기적 발전, 그리고 컴퓨터 기술의 급속한 발전이 뒷받침되어 가능하였다. 본 연구에서는 ‘인근반복모형’(near-repeat model)과 ‘위험영역모형’(risk terrain model) 등 시공 간분석기법을 활용하여 한국적 환경에서의 범죄예측력을 검증하고자 하였다. 이를 위해 2012년과 2013년에 서울시 강서경찰서 관할지역에서 발생한 가중폭행과 성폭력 범죄통계자료 및 112신고통계자료, 그리고 다양한 공개자료를 분석하였다. 위험영역모형의 경우 가중폭행은 무질서밀집, 주류판매업소밀집, 숙박업소밀집, 저소득, 버스정류소근접 등의 위험요인을 예측모형에 투입하였고 성폭력은 무질서밀집, 주류판매업소밀집, 숙박업소밀집의 위험요인만으로 범죄발생 위험성을 예측하였다. 두 가지 유형의 범죄 모두 위험지수가 높은 지역에 집중해서 발생하는 경향을 나타냈다. 다만 이번 연구는 분석자료의 부족 등의 이유로 인해 분석의 정확성에 일정한 한계가 존재한다. 먼저 추정소득분위 자료와 빌라 밀집정도의 자료는 각각 2005년과 2010년도에 수집된 정보를 바탕으로 만들어졌기 때문에 범죄발생 예측 시점인 2013년과 시간적으로 거리가 있다. 둘째, 무질서 정도의 측정을 2013년도 7월부터 11월까지 5개월 동안의 무질서 관련 신고사건자료에만 의존한 점도 아쉬운 점이 될 수 있다. 셋째, 무질서 관련 신고규모가 반드시 해당 지역의 무질서 정도를 반영하는가에 대해서 이견이 있을 수 있다. 예를 들어, 지역문제에 대해 경찰에 신고하는 행위는 그 지역사회 구성원들이 지역문제에 대해 보다 적극적으로 대처하려는 의지(예를 들어, 집합적 효능성)를 반영한다고 해석할 여지도 있기 때문이다. 향후 범죄예측모형 연구에서는 보다 다양한 유형의 자료를 활용하여 예측력을 높여가야 한다. 예를 들어 순찰차의 GPS 데이터를 활용한 순찰정보, 유동인구자료 등이 유용한 자료들이다. 이를 위해서는 정부와 민간이 보유하고 있는 다양한 자료들이 보다 활발히 공개되고 공유되어야 할 것이다.