이창민/안전도
(버전 사이의 차이)
(→2017.7.11) |
|||
| 1번째 줄: | 1번째 줄: | ||
골목길 안전도를 활용한 안전 경로 추천 (Recommendation of Safety route making use of Level of alley safety) | 골목길 안전도를 활용한 안전 경로 추천 (Recommendation of Safety route making use of Level of alley safety) | ||
| + | |||
| + | == 2017.7.13 == | ||
| + | * 동기: 안전도 측정 모델의 필요성 | ||
| + | ** 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다. | ||
| + | ** 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다. | ||
| + | * 단점: 기존 연구들의 한계점. | ||
| + | ** 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다. | ||
| + | ** 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다. | ||
| + | ** 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다. | ||
| + | * 해결방안: | ||
| + | ** 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다. | ||
| + | ** 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다. | ||
| + | * 결론: 한 눈에 주변상황 인지할 수 있고 추천된 경로를 통해 안심하고 골목길을 이용할 수 있을 것이다. | ||
| + | |||
| + | === 서론 === | ||
| + | * 동기: 안전도 측정 모델의 필요성 | ||
| + | ** 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다. | ||
| + | ** 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다. | ||
| + | * 단점: 기존 연구들의 한계점. | ||
| + | ** 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다. | ||
| + | ** 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다. | ||
| + | ** 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다. | ||
| + | * 해결방안: | ||
| + | ** 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다. | ||
| + | ** 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다. | ||
| + | |||
| + | === 관련연구 === | ||
| + | 2.1 안전도 관련 모델 비교 | ||
| + | * 지역방범지수 | ||
| + | **핵심요인 : 범죄불안, 범죄피해, 범죄억제 | ||
| + | **적용모델 : P-S-R 모델 | ||
| + | **지역단위로 안전도매핑 서비스 제공. | ||
| + | * 체감안전도 | ||
| + | **핵심요인 : 범죄취약, 무질서, 가시적 순찰활동 | ||
| + | **적용모델 : 다층자료분석 | ||
| + | *생활안전지표 | ||
| + | **핵심요인 : 범죄취약, 보행안전취약, 노인취약 | ||
| + | *주민체감안전도 | ||
| + | **핵심요인 : 범죄취약, 경찰순찰, 사회해체 | ||
| + | **적용모델 : 다층모형분석 | ||
| + | |||
| + | === 연구 방법 === | ||
| + | 3.1 안전도 지수의 개념 및 구성 | ||
| + | ** 공공데이터를 활용해 특정 지역의 도로에 대한 안전도를 측정하여 안전 경로추천에 사용한다. | ||
| + | ** 이를 통해 범죄 예방뿐만 아니라 심리적인 안정감을 줄 수 있다. | ||
| + | ** 적용 모델은 P-S-R 모형(Pressure-State-Response)을 사용. | ||
| + | |||
| + | 3.2 안전도 지수 개발 절차 | ||
| + | *가용가능한 변수를 선정한다. | ||
| + | * 관련 변수 : | ||
| + | ** CCTV유무 | ||
| + | ** 방범등 / 가로등 | ||
| + | ** 버스 경로 유무 / 버스정류장 | ||
| + | ** 택시 운행량 | ||
| + | ** 도로폭 | ||
| + | ** 1/거리 | ||
| + | |||
| + | === 도로 안전도 측정 모델을 활용한 안전경로 추천 === | ||
| + | * 4.1 경로 적합성 검증 | ||
| + | ** 경찰청에서 제공하는 유형별 범죄 발생 빈도를 보여주는 열지도와 안전도 기반 경로추천을 통한 지도를 비교한다. | ||
| + | ** 두 지도를 비교하여 안전도 기반의 경로추천이 열지도상에서 범죄 빈도가 낮은 곳으로 추천을 하는 것으로 검증을한다. | ||
| + | |||
| + | *4.2 결과 비교 | ||
| + | |||
| + | === 결론 === | ||
| + | * 이전 논문은 안전도 모델을 제시하거나 검증까지만 하였다. | ||
| + | * 본 논문에서는 구체적으로 적용대상을 정하여 도로 안전도 측정 모델을 통해 얻은 정량화된 값을 도로의 링크 단위까지 적용해 경로 추천하는 서비스를 제공할 수 있다. | ||
| + | * 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다. | ||
| + | * 이러한 안전 경로를 웹페이지 상에서 표시하여 보여줌으로써 사용자 입장에서 우범지역, 사각지역에 대한 인지와 심리적 안정감, 범죄 예방 효과를 얻을 수 있을 것이라고 예상한다. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | === 참고문헌 === | ||
| + | |||
| + | [[media:범죄예방 정책 의사결정 지원을 위한 지역방범지수(RCPI) 개발.pdf| [1] 석상묵, 권회윤, 송기성, 이하경, 황정래 (2017). “범죄예방 정책 의사결정 지원을 위한 지역방범지수(RCPI) 개발.” 한국측량학회 학술대회자료집, 134-137.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:다층자료분석을_활용한_체감안전도_결정요인에_관한_연구.pdf | [2] 최천근 (2012). “다층자료분석을 활용한 체감안전도 결정요인에 관한 연구.” 한국행정학보, 46(1),103-130.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:안전도시_구축을_위한_생활안전지표_개발.pdf | [3] 황선아, 김종구, 강윤원 (2015). “안전도시 구축을 위한 생활안전지표 개발.” 대한토목학회 학술대회, 165-166.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:주민체감안전도에_영향을_미치는_요인에_관한_다층모형분석.pdf | [4] 이병도, 김종길, 유영현 (2015). “주민체감안전도에 영향을 미치는 요인에 관한 다층모형분석.”사회과학연구, 22(4), 49-70.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:def.ps | [5] 장대원, 서병하, 정상만, 김형수 (2006). “지역안전도 진단 등급 산정 방안에 대한 연구.” 대한토목학회 학술대회, 283-286.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:def.ps | [6] M. Killias (1990). “Vulnerability: Towards a better understanding of a key variable in the genesis of fear of crime”, Violence and Victims, 5(2): 97-108.]] | ||
| + | |||
| + | [[media:def.ps | [7] W. Skogan & M.G. Maxfiled (1981). Coping with Crime, Beverly Hills, CA: Sage Publications.]] | ||
== 2017.7.11 == | == 2017.7.11 == | ||
2017년 7월 13일 (목) 09:20 판
골목길 안전도를 활용한 안전 경로 추천 (Recommendation of Safety route making use of Level of alley safety)
목차 |
2017.7.13
- 동기: 안전도 측정 모델의 필요성
- 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다.
- 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다.
- 단점: 기존 연구들의 한계점.
- 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다.
- 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다.
- 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다.
- 해결방안:
- 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
- 결론: 한 눈에 주변상황 인지할 수 있고 추천된 경로를 통해 안심하고 골목길을 이용할 수 있을 것이다.
서론
- 동기: 안전도 측정 모델의 필요성
- 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다.
- 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다.
- 단점: 기존 연구들의 한계점.
- 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다.
- 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다.
- 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다.
- 해결방안:
- 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
관련연구
2.1 안전도 관련 모델 비교
- 지역방범지수
- 핵심요인 : 범죄불안, 범죄피해, 범죄억제
- 적용모델 : P-S-R 모델
- 지역단위로 안전도매핑 서비스 제공.
- 체감안전도
- 핵심요인 : 범죄취약, 무질서, 가시적 순찰활동
- 적용모델 : 다층자료분석
- 생활안전지표
- 핵심요인 : 범죄취약, 보행안전취약, 노인취약
- 주민체감안전도
- 핵심요인 : 범죄취약, 경찰순찰, 사회해체
- 적용모델 : 다층모형분석
연구 방법
3.1 안전도 지수의 개념 및 구성
- 공공데이터를 활용해 특정 지역의 도로에 대한 안전도를 측정하여 안전 경로추천에 사용한다.
- 이를 통해 범죄 예방뿐만 아니라 심리적인 안정감을 줄 수 있다.
- 적용 모델은 P-S-R 모형(Pressure-State-Response)을 사용.
3.2 안전도 지수 개발 절차
- 가용가능한 변수를 선정한다.
- 관련 변수 :
- CCTV유무
- 방범등 / 가로등
- 버스 경로 유무 / 버스정류장
- 택시 운행량
- 도로폭
- 1/거리
도로 안전도 측정 모델을 활용한 안전경로 추천
- 4.1 경로 적합성 검증
- 경찰청에서 제공하는 유형별 범죄 발생 빈도를 보여주는 열지도와 안전도 기반 경로추천을 통한 지도를 비교한다.
- 두 지도를 비교하여 안전도 기반의 경로추천이 열지도상에서 범죄 빈도가 낮은 곳으로 추천을 하는 것으로 검증을한다.
- 4.2 결과 비교
결론
- 이전 논문은 안전도 모델을 제시하거나 검증까지만 하였다.
- 본 논문에서는 구체적으로 적용대상을 정하여 도로 안전도 측정 모델을 통해 얻은 정량화된 값을 도로의 링크 단위까지 적용해 경로 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
- 이러한 안전 경로를 웹페이지 상에서 표시하여 보여줌으로써 사용자 입장에서 우범지역, 사각지역에 대한 인지와 심리적 안정감, 범죄 예방 효과를 얻을 수 있을 것이라고 예상한다.
참고문헌
[1] 석상묵, 권회윤, 송기성, 이하경, 황정래 (2017). “범죄예방 정책 의사결정 지원을 위한 지역방범지수(RCPI) 개발.” 한국측량학회 학술대회자료집, 134-137.
[2] 최천근 (2012). “다층자료분석을 활용한 체감안전도 결정요인에 관한 연구.” 한국행정학보, 46(1),103-130.
[3] 황선아, 김종구, 강윤원 (2015). “안전도시 구축을 위한 생활안전지표 개발.” 대한토목학회 학술대회, 165-166.
[4] 이병도, 김종길, 유영현 (2015). “주민체감안전도에 영향을 미치는 요인에 관한 다층모형분석.”사회과학연구, 22(4), 49-70.
[5] 장대원, 서병하, 정상만, 김형수 (2006). “지역안전도 진단 등급 산정 방안에 대한 연구.” 대한토목학회 학술대회, 283-286.
[7] W. Skogan & M.G. Maxfiled (1981). Coping with Crime, Beverly Hills, CA: Sage Publications.
2017.7.11
요약
- 동기:
- 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다.
- 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다.
- 단점: 기존 연구들의 한계점.
- 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다.
- 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다.
- 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다.
- 해결방안:
- 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
- 결론: 한 눈에 주변상황 인지할 수 있고 추천된 경로를 통해 안심하고 골목길을 이용할 수 있을 것이다.
서론
- 동기:
- 안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다층모형분석 모델, P-S-R 모형등을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방 활동, 재난예측등 다양한 분야에 적용하고 있다.
- 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전경로추천을 하는 서비스에 대한 수요가 생기고 있다.
- 단점: 기존 연구들의 한계점.
- 적용 분야가 구체적이지 않아서 모델을 어떤 서비스에 적용할 수 없다.
- 정량화된 값을 제시하지 않아 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다.
- 변화되는 환경을 모델에 반영하기가 쉽지 않다.
- 해결방안:
- 데이터를 통해 정량화된 수치를 얻어 이를 제공하고자하는 경로추천 서비스에 적용할 것이다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
관련연구
연구 방법
3.1 안전도 지수의 개념 및 구성
- 공공데이터를 활용해 특정 지역의 도로에 대한 안전도를 측정하여 안전 경로추천에 사용한다.
- 이를 통해 범죄 예방뿐만 아니라 심리적인 안정감을 줄 수 있다.
- 적용 모델은 P-S-R 모형(Pressure-State-Response)을 사용.
3.2 안전도 지수 개발 절차
- 가용가능한 변수를 선정한다.
- 관련 변수 :
- CCTV유무
- 방범등 / 가로등
- 버스 경로 유무 / 버스정류장
- 택시 운행량
- 도로폭
- 1/거리
도로 안전도 측정 모델을 활용한 안전경로 추천
- 4.1 경로 적합성 검증
- 경찰청에서 제공하는 유형별 범죄 발생 빈도를 보여주는 열지도와 안전도 기반 경로추천을 통한 지도를 비교한다.
- 두 지도를 비교하여 안전도 기반의 경로추천이 열지도상에서 범죄 빈도가 낮은 곳으로 추천을 하는 것으로 검증을한다.
- 4.2 결과 비교
결론
- 이전 논문은 안전도 모델을 제시하거나 검증까지만 하였다.
- 본 논문에서는 구체적으로 적용대상을 정하여 도로 안전도 측정 모델을 통해 얻은 정량화된 값을 도로의 링크 단위까지 적용해 경로 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.
- 변하는 환경에 대한 데이터를 쉽게 반영할 수 있고 데이터 수집만 하는데 필요한 비용을 제외하면 큰 비용이 들지 않는다.
- 이러한 안전 경로를 웹페이지 상에서 표시하여 보여줌으로써 사용자 입장에서 우범지역, 사각지역에 대한 인지와 심리적 안정감, 범죄 예방 효과를 얻을 수 있을 것이라고 예상한다.
참고문헌
[1] 석상묵, 권회윤, 송기성, 이하경, 황정래 (2017). “범죄예방 정책 의사결정 지원을 위한 지역방범지수(RCPI) 개발.” 한국측량학회 학술대회자료집, 134-137.
[2] 최천근 (2012). “다층자료분석을 활용한 체감안전도 결정요인에 관한 연구.” 한국행정학보, 46(1),103-130.
[3] 황선아, 김종구, 강윤원 (2015). “안전도시 구축을 위한 생활안전지표 개발.” 대한토목학회 학술대회, 165-166.
[4] 이병도, 김종길, 유영현 (2015). “주민체감안전도에 영향을 미치는 요인에 관한 다층모형분석.”사회과학연구, 22(4), 49-70.
[5] 장대원, 서병하, 정상만, 김형수 (2006). “지역안전도 진단 등급 산정 방안에 대한 연구.” 대한토목학회 학술대회, 283-286.
[7] W. Skogan & M.G. Maxfiled (1981). Coping with Crime, Beverly Hills, CA: Sage Publications.
