Final Group Assignment

Group 2

-곽영민, 오정석, 이수정

1. 관심사에 대한 소개

한국 사회의 범죄율은 나날이 증가하고 있다. 우리는 이러한 범죄율이 여러 가지 요인에 영향을 받는다고 생각할 수 있다. 그에 따른 요인은 요일, 시간대, 범죄자의 성별, 범죄자의 연령대, 피해자의 성별, 피해자의 연령대, 범죄자의 학력 등 여러 가지 요인이 될 수 있다.

예를 들어, 요새 일어나는 ‘묻지마 살인’은 특정 성별(여성)을 겨냥하여 일어나고 있는 것이 현실이다. 하지만 이러한 사건에도 피해자(여성)의 요인 뿐만 아니라 범죄자의 연령대, 성별, 학력 등의 요인도 작용하고 있을까? 라는 질문을 던져볼 수 있다. 이러한 질문들에 대해서 객관적인 data를 기준으로 한 분석을 하려고 한다.

2. 관심사에 대한 설명과 정리

일반적으로 집값이 낮은 곳일수록 빈곤층이 많아 범죄(절도, 강도)가 많이 발생한다고 생각하기가 쉽다. 하지만 실제로 회귀분석을 시행한 결과, 집값과 범죄수간의 유의수준은 0이였고 상관계수는 -0.37정도로 큰 상관성을 띠지 않았다.

따라서 우리 조는 여러 가지 요인 중 몇 가지 요인에 대한 분석을 하려고 한다. 각각의 가설에 따른 각각의 분석 방법을 사용하였고, 향후 이러한 분석을 통해 범죄 예방에 대한 해결책을 제시하고자 한다.

3. 연구문제와 가설

- T-test(1)

가설: 시간대는 범죄율에 영향을 미칠 것이다.

가설 도출 이유 :「범죄 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템 구축을 위한 예비 연구」(2014)(윤해성) 에 근거하여 시간대는 범죄율에 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

1)독립변인 : 범죄발생 시간대

2)종속변인 : 범죄율

경찰청에서 공개한 2012, 2013년 통계 데이터를 이용하여 각 시간대 별로의 총 범죄 통계를 보고 각 시간대와 범죄율과의 상관관계를 파악한다.

H(1): 밤 시간대(18시~6시)의 범죄율은 낮 시간대(6시~18시)의 범죄율에 차이가 있을 것이다.

H(0): 밤 시간대(18시~6시)의 범죄율은 낮 시간대(6시~18시)의 범죄율에 차이가 없을 것이다.

- F-test(1)

가설 : 범죄자의 교육정도는 범죄율에 영향을 미친다.

가설 도출 이유 : [리포트] 사회의 변화와 범죄율 - 청소년 범죄를 중심으로 에 근거하여 알 수 있다.

1)독립변인: 범죄자의 교육 정도

2)종속변인: 범죄율

대검찰청 통계를 통해 2012년과 2013년 각각 년도에 일어난 범죄들 중 범죄자들의 학적사항을 조사한다.

범죄 수는 대검찰청사이트를 통해 자료를 얻고 범죄율을 구성하는 살인범죄, 강도범죄, 강간강제추행범죄, 절도범죄, 폭력범죄의 5대 발생건수로 정의한다.

H(0): 범죄자의 교육 정도는 범죄율에 영향을 끼친다.

H(1): 범죄자의 교육 정도는 범죄율에 영향을 끼치지 않는다.

-Factorial ANOVA(1)

가설 : 범죄발생년도와 발생 지역은 범죄율에 영향을 미친다.

가설 도출 이유: 가설 도출 이유 : 아무래도 주요 대도시인지 소도시인지에 따라 거주인구, 거주환경에 따라서 범죄율이 달라질것이고 년도에 따라 영향을 받을 수도 있을 것이다.

「정은경, 한국의 연령에 따른 범죄율에 대하여, 형사정책연구 제 23권 제 3호, 2012」

1)독립변인 : 범죄 발생 년도와 발생 지역

2)종속변인 : 범죄율

범죄율은 발생 년도에 따라 다를 수 있고, 발생 지역의 환경에 따라 달라질수 있다.

「정은경, 한국의 연령에 따른 범죄율에 대하여, 형사정책연구 제 23권 제 3호, 2012.

을 참고한다.

범죄율은 범죄 수는 대검찰청사이트를 통해 자료를 얻고 범죄율을 구성하는 살인범죄, 강도범죄, 강간강제추행범죄, 절도범죄, 폭력범죄의 5대 발생건수로 정의한다.

H(0): 지역과 년도 간에는 상호작용효과가 없다.

H(1): 지역과 년도 간에는 상호작용효과가 있다.

-Regression(1)

가설 : 순찰 활동의 수는 범죄율에 영향을 미친다.

가설 도출 이유: 가설 도출 이유: 순찰활동은 관할지역의 정황을 파악하고 범죄를 예방하기 위해 일정 지역을 순회 시찰하여 잠재적 범죄자들의 범죄동기를 막을 수 있고 범죄발생의 기회를 사전에 차단하여 범죄를 예방하는 활동이다. 공식적인 수행자가 많을수록 범죄율이 낮아진다.

「지역특성과 경찰활동이 범죄에 미치는 영향에 관한 연구- 계명대학교 대학원 정승민 2006」

1)독립변인 : 순찰활동의 수

2)종속변인 : 범죄율

순찰활동을 하는 수행자의 수는 일단 그 지역 관할 방범대나 지구대를 통해 순찰인원을   조사하고 순찰인원이 적은 지역과 많은 지역을 비교해 어느 지역이 범죄율이 더 높은지 알수 있다.

범죄율은 범죄 수는 대검찰청사이트를 통해 자료를 얻고 범죄율을 구성하는 살인범죄, 강도범죄, 강간강제추행범죄, 절도범죄, 폭력범죄의 5대 발생건수로 정의한다.

H(1): 순찰활동의 수는 범죄율에 영향을 미친다.

H(0): 순찰활동의 수는 범죄율에 영향을 미치지 않는다.

-Multiple regression(1)

가설: 범죄자의 연령대와 성별은 범죄율에 영향을 미친다.

가설 도출 이유: 「범죄 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템 구축을 위한 예비 연구」(2014)(윤해성) 에 근거하여 범죄자의 연령대와 성별은 범죄율에 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

1)독립변인: 범죄자의 연령대와 성별

2)종속변인: 범죄율

범죄 수는 대검찰청사이트를 통해 자료를 얻고 범죄율을 구성하는 살인범죄, 강도범죄, 강간강제추행범죄, 절도범죄, 폭력범죄의 5대 발생건수로 정의한다.

H(1): 범죄자의 연령대와 성별은 범죄율에 영향을 미친다.

H(0): 범죄자의 연령대와 성별은 범죄율에 영향을 미치지 않는다.

4. 데이터 설계 수집과 관련 변인의 측정

우리 조는 공공데이터 포탈을 통해 경찰청에서 제공한 2012, 2013년도 2년치의 각 요인에 따른 범죄율에 대한 통계 data를 기반으로 분석을 실시하였다.

그림  : 범죄자의 성별과 연령에 따른 범죄율 data

그림  : 범죄 시간대에 따른 범죄율 data

그림  : 범죄자 교육정도에 따른 범죄율 data

그림  : 지역별에 따른 범죄율 data

5. 데이터 분석 및 결과

- T-test(1)

가설: 시간대는 범죄율에 영향을 미칠 것이다.

범죄발생시간	계	00:00-02:59	03:00-05:59	06:00-08:59	09:00-11:59	12:00-14:59	16:00-17:59	18:00-20:59	21:00-23:59	미상
	1,857,276	127,974	109,583	95,392	211,569	162,572	173,869	201,643	329,374	445,300

	시간	N	평균	표준편차	평균의 표준오차
범죄건수	1.00	4	217143.5000	83355.28682	41677.64341
	2.00	4	160850.5000	48406.70191	24203.35095

1.00은 밤 시간대, 2.00은 낮 시간대를 의미한다.

F	유의확률	t	자유도	유의확률 (양쪽)   평균차	차이의 표준오차

등분산이가정됨	.597	.469	1.168	6	.287	56293.00000	48195.72759

등분산이가정되지않음	1.168	4.817	.297	56293.00000	48195.72759

유의확률이 0.469으로 유의수준 최소값인 0.05보다 크므로 등분산이 가정됨의 유의확률(양쪽)값을 사용하면 된다.

t값(t-value)는 1.168 p값은 0.287 이므로 연구가설이 기각된다. 따라서 밤 시간대와 낮 시간대의 범죄율에 차이를 알아본 결과 통계적으로 유의하지 않다. 밤 시간대의 범죄율과 낮 시간대의 범죄율 사이에는 관련이 없다는 결론을 내린다.

- F-test(1)

가설 : 범죄자의 교육정도에 따라 범죄율이 다를 것이다.

여기서 교육수준의 1 은 고등학교 중퇴자 와 교육수준 2는 대학교(4년제 미만)졸업자 이다. 표에 따르면 우선 두 모집단 평균차이 검증에서는 등분산 검증결과 유의확률은 .135 로서 문제가 없다. EH 이 경우 유의확률은 0 값으로 나타나 두 교육수준에 따른 범죄율은 차이가 있다고 할수있다.

-Factorial ANOVA(1)

가설 : 범죄발생년도와 발생 지역은 범죄율에 영향을 미친다.

위의 표에서 초점은 상호작용의 유의이지만 두 오차항의 자유도가 0이므로 유의성을 수치적으로 나타내지 못하여 다른 것으로 판단해봤을 때 범죄 발생년도와 발생지역은 큰 상관관계가 없을 것이다.

-Regression

가설 : 순찰 활동의 수는 범죄율에 영향을 미친다.

순찰간격(분)  비율      범죄율

30.00	5.70	.00

60.00	22.90	6.00

120.00	28.60	10.00

180.00	11.40	12.00

240.00	14.30	18.00

360.00	8.60	23.00

720.00	8.60	31.00

계수a

모형	비표준화 계수	표준화 계수	t	유의확률

B	표준오차   베타

(상수)	-60.812	56.624	-1.074	.332

범죄율	21.357	3.274	.946	-6.523	.001

a. 종속변수: 순찰간격

분석결과 비표준화계수(B)에 의해 다음과 같은 회귀식이 도출된다.

Y = -60.812 + 21.357X

위의 표에서 범죄율에 대한 회귀 계수는 (+)으로 나타났으며 매우 유의적 이므로 (t=6.523, p-value=0.001) 귀무가설은 기각되고 연구가설은 지지된다. 따라서 순찰활동은 매출에 영향을 미치며 순찰활동이 빈번할수록 범죄율이 감소하는 경향이 있는 것으로 해석할 수 있다.

-Multiple regression(1)

가설: 범죄자의 연령대와 성별은 범죄율에 영향을 미친다.

다중 회귀 분석한 결과, 성별이 연령대에 비해 베타 절대값이 더 크므로 성별이 연령대 보다 더 영향을 미친다는 것을 알 수 있고, R Square 값은 0.396. 따라서 약 40%정도가 종속변인인 범죄율에 영향을 주고 있다고 할 수 있다.

6. 토론 및 결론

T-Test 결과 시간대는 범죄율에 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있다. F-Test 결과 범죄자들의 교육수준은 범죄율에 영향을 미치는 것을 알 수 있다. Factorial ANOVA 결과 범죄 발생년도와 발생지역은 상관 관계가 없다는 것을 알 수 있다. Regression 결과 순찰 활동의 수는 범죄율에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.. Multiple regression 결과 범죄자의 연령대와 성별은 40%정도 영향을 주며 성별이 연령대에 비해 영향을 더 많이 준다는 것을 알 수 있다. 따라서 이번 연구를 통하여 우리는 순찰강화를 통해 범죄율을 줄일 수 있고, 연구결과를 토대로 검거되지 않은 용의자들을 교육수준과 연령대와 성별을 통해 조금 더 우선순위를 매길 수 있다고 생각한다. 또한 특정 시간대에 범죄가 일어날 것이라 예상하여 특정시간대에 순찰을 집중시켰다면 이러한 순찰패턴의 개선여부에 대한 지표가 될 수 있다.

우리 조의 연구를 통해 어떤 요인이 범죄율에 영향을 끼치는지 다음과 같이 알 수 있다. 다른 요인에 대한 데이터를 통한 분석을 더하게 되면 우리 조의 연구 외의 다른 요인의 영향까지 알 수가 있을 것이다. 이를 통해 우리의 연구가 범죄예방에 대한 지표가 될 수 있다고 생각한다. 특히 데이터를 구하지 못하였지만 각 지역에 따른 CCTV위치에 따른 데이터가 있다면 분석을 통해 순찰지역에 대한 우선순위 선정의 지표가 될 수 있다고 생각한다. 특정 시간대에 범죄율이 집중 될 것이라고 생각했지만 분석 결과 유의미한 관계가 나오지 않은 것처럼 일반적인 생각이 아닌 객관적인 data를 통한 분석이 유의미하며 지표가 될 수 있다. 빅데이터가 대두되는 요즘 시대에 빅데이터 기반의 다양한 범죄 연구가 다양하게 이루어져야 한다고 생각한다.