CPTED 기반 빅데이터 범죄예측 및 환경-인식 메커니즘 연구

Big-Data CPTED Crime Prediction and Environmental-Perception Mechanisms

연구 내용

CPTED 요소 데이터를 기반으로 머신러닝 범죄예측 성능을 검증하고, 주거환경의 무질서 인식이 범죄두려움에 미치는 조절 메커니즘을 분석하는 연구

범죄예방 효과를 환경 요소와 예측 모델의 관점에서 동시에 다룹니다. Smart Public Safety Big Data Platform 등에서 수집한 CPTED 요소 데이터를 활용하여 범죄발생을 예측하는 데이터마이닝·머신러닝 분석을 수행합니다. 또한 설문 기반으로 주거환경의 CPTED 적용이 범죄두려움을 낮추는 경로를 확인하고, 무질서 인식이 그 효과를 약화시키는지 조절효과를 검증합니다. 더불어 집단 효능감과 지각된 무질서 매개구조를 통해 외국인 밀집지역의 안전인식을 설명하는 접근으로 정책적 활용성을 확보합니다.

관련 프로젝트

6건

연구 흐름

초기에는 서울 지역 CPTED 요소 데이터를 활용해 범죄예방 효과를 정량적으로 점검하고, 빅데이터 기반 범죄예측 체계를 구축하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 이후 2025년에는 몽골 울란바토르 주거환경을 대상으로 CPTED가 범죄두려움을 감소시키는지 확인하되, 지각된 무질서 수준이 임계점 이후 보호효과를 약화시키는 상호작용을 검증했습니다. 또한 2025년에는 외국인 밀집지역 거주민을 대상으로 집단 효능감과 지각된 무질서의 매개 구조를 분석하여 CPTED 관련 환경요인이 안전인식에 연결되는 설명틀을 확장했습니다. 이를 통해 데이터 기반 예측과 환경-인식 설명을 통합하는 궤적을 형성했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

CPTED 요소 기반 범죄위험 예측
스마트시티 치안 대시보드
주거단지 환경개선 우선순위 산정
범죄두려움 감축 정책 설계
무질서 인식 완화 프로그램 기획
집단 효능감 중심 커뮤니티 개입
외국인 밀집지역 안전관리 가이드
예측 기반 순찰·자원배분 최적화
데이터 기반 CPTED 성과평가 체계
국가별 CPTED 효과 비교 연구