목차
셜록홈즈와 왓슨들
연구 주제
서울 공공장소에서 나타나는 살인(미수)사건의 동향
-살인(미수)사건의 공간적 특징별 발생 양상 분석
연구 배경
- 첫 번째 시도: 서울에서 발생한 연쇄 살인(시점: 1970년~2010년 이전)
- -> 연쇄 살인범들 간의 연관성을 알아보고자했다.
- 그러나, 적은 연쇄 살인 건수와, 서울 외 지역까지 범죄 지역을 삼은 살인범들이 많았다.
- 두 번째 시도: 영등포구와 강서구에서 발생한 살인(시점: 2015년~2020년)
- -> 두 지역의 살인 발생률이 가장 높았기에, 공간적 특성과 살인의 발생의 연관성을 알아보고자했다.
- 그러나, 살인 사건의 정확한 발생 장소를 알 수 없는 사건들이 많았다(특히, 거주지에서 발생한 사건들).
- 그래서, 경찰청에 정보공개 청구 가능성을 자문했으나, 개인정보 보호를 위해 사건의 발생 장소를 공개할 가능성이 없다는 답변을 들었다.
- 세 번째 시도: 서울시의 공공장소에서 발생한 살인(미수)(2001년~2021년)
- -> 공공장소에서 발생한 사건은 정확한 장소를 뉴스 취재 영상과 로드뷰를 대조해 찾을 수 있어서 공간적 특성을 '공공장소'로 한정했다.
연구 목적
범죄 발생의 원인 중에는 범죄환경(공간적 특성)이 존재한다. 범죄 예방을 위한 공간 디자인(CPTED)이 설계되는 만큼 현재 공간의 특성을 파악하고 보완할 점을 찾는다면, 범죄 예방에 더욱 가까워질 수 있다. 그래서 '살인'을 중점으로 특히 공공장소에서 발생한 사건을 분석하여 그 장소의 공간적 특성을 살펴보는 것이 본 연구의 주된 내용이다. 이를 통해 공간적 특성과 범죄 발생의 연관성을 알아보고 궁극적으로 범죄 예방을 위한 환경적 제언을 본 연구의 목적으로 한다. 범죄를 유발하는 환경을 최소화하는 과정은 더욱 안전한 사회에서 살아감을 기대해 보는 시초가 될 것이다.
연구 대상
연구 대상: 서울의 공공장소에서 발생한 살인(미수) 사건
시점: 2001년~2021년의 사건
공공장소의 기준: 경찰청에서 사건을 분류할 때 쓰는 장소 유형 중 특정 사람만 들어갈 수 있는 장소(ex. 아파트, 연립다세대, 단독주택, 사무실 등은 집의 거주인이나 회사의 직원만 들어갈 수 있음)를 제외한 장소들을 공공장소로 정의했다.
- BIGKINDS: 뉴스빅데이터검색 시스템 빅카인즈
- 언론사의 방송 보도(특히, 사건 장소를 취재한 영상)
- 오픈스트리트 맵: 오픈스트리트 맵
- 카카오맵: 카카오맵
- 네이버지도: 네이버지도
연구 가설
- 어두운 밤이나 새벽 시간대엔 폐쇄된 장소가 아닌 야외 공공장소에서도 살인을 저지르기 쉬울 것이다. 따라서 해당 장소에서 밤과 새벽 시간대에 살인이 늘어날 것이다.
- 생활반경에서의 살인사건의 경우 그 사람이 거주하고 있는 사실을 아는 지인이 살인을 했을 경우가 대부분일 것이다. 왜냐하면 계획적인 살인을 하려면 그 사람이 높은 빈도로 다니는 곳에서 살인을 저지르는 것이 가장 확실할 것이라고 생각할 것이기 때문이다.
- 지하철역과 노상의 경우 유동인구가 많은 곳이므로 지인에 대한 살인보단 비면식 관계의 사람에 대한 살인이 많을 것이며 우발적 살인이 많이 발생할 것이다. 또한 산야의 경우 그에 비해 계획범죄의 비율이 높을 것이다.
- 경찰서와 가까운 곳에서 발생한 사건의 경우, 우발적 사건이 많을 것이다. 우발적으로 범행을 저지를 경우 주변 환경이나 이후 사건에 대해 생각을 하지 못하는 경우가 많기 때문이다. 또한 경찰서와 가까운 곳이라면 기수 사건보단 미수 사건이 많을 것이다. 경찰이 신고를 받고 빠르게 현장에 도착할 확률이 높기 때문이다.
- (리플렛) 발생 장소 유형과 범행 동기 간의 연관성이 있을 것이다. 예를 들어서, 역/대합실의 경우 시비가 붙어서 싸우다가 우발적으로 범행을 저질러 우발적 사건이 많을 것 같다.
연구 방법
- 빅카인즈를 이용하여 공공장소에서 발생한 살인사건, 살인미수사건을 탐색
- 사건에 대한 세부 사항을 조사
- (발생장소, 시각, 범행동기, 피해자-가해자 간의 관계 등 데이터 시트 정리 기준대로)
- 온톨로지: 사건 발생-발생장소-발생시각을 시각화
- Leaflet전자지도: 사건 발생 장소의 유형과 범행 동기를 시각화 후 두 기준을 비교
- Neo4j: 사건들의 relation과 각 사건의 특성을 통해 살인사건을 분석
온톨로지(Ontology)
온톨로지 그래프(OntoGraph)
클래스(Class)
| 클래스명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Case | 사건 | 공공 장소에서 발생한 살인 사건 |
| Place | 장소 | 사건이 발생한 장소 |
| Location | 위치 | 사건이 발생한 장소의 행정구 및 행정동 |
| PoliceStation | 경찰서 | 사건이 발생한 장소와 가장 가까운 경찰서, 파출소, 치안센터, 지구대 |
| Time | 시간 | 사건이 발생한 연도, 월, 시각 |
릴레이션(Relation)
| 영문명 | 한글명 | 정의역 | 치역 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| IsCommittedIn | 어디에서 발생하다 | Case | Place | 해당 사건이 발생한 장소이다 |
| IsPartOf | 일부이다 | Place | Location | 사건 발생 장소가 행정동의 일부이다 |
| IsPartOf | 일부이다 | Location | Location | 행정동이 행정구의 일부이다 |
| IsCloseTo | 가깝다 | Place | PoliceStation | 사건 발생 장소가 경찰서와 가깝다 |
| IsCommittedAt | 언제 발생하다 | Case | Time | 사건이 연도/월/시각에 발생했다 |
| IsPartOf | 일부이다 | Time | Time | 특정 시각은 새벽/아침/낮/밤의 일부이다 |
속성(Attribute)
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 개별 노드의 식별자 |
| class | 클래스 | 개별 노드가 속하는 클래스 |
| name | 대표명 | 개별 노드의 대표명 |
| url | - | ("http://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/" + "label명") |
| refurl | 참고 웹 자원 | 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원 |
| date | 날짜 | 사건 발생 일자 |
| relationship | 피-가해자 관계 | 국가/공무원/고용자/피고용자/직장동료/친구/애인/동거친족/기타친족/거래상대방/이웃/지인/타인/기타/미상으로 구분(경찰청 통계 기준) |
| relationship_details | 피-가해자 관계 세부사항 | 피-가해자의 세부적인 관계 |
| number_murderer | 가해자 수 | 살해에 가담한 가해자의 수 |
| number_victim | 피해자 수 | 살해당한 피해자의 수 |
| sex_murderer | 가해자 성별 | 가해자의 성별로 남, 여, 남/여(피해자가 2명 이상인 경우)로 구분 |
| sex_victim | 피해자 성별 | 피해자의 성별로 남, 여, 남/여(피해자가 2명 이상인 경우)로 구분 |
| age_murderer | 가해자 나이 | 가해자의 나이, 여러명인 경우 가장 기여도가 큰 한 명의 나이 기록 |
| age_victim | 피해자 나이 | 피해자의 나이, 여러명인 경우 언론 보도에서 가장 많이 등장하는 피해자의 나이 기록 |
| drunk_murderer | 가해자 주취여부 | 가해자의 주취 여부 |
| drunk_victim | 피해자 주취여부 | 피해자의 주취 여부 |
| nationality_murderer | 가해자 국적 | 가해자의 국적, 여러명인 경우 가장 기여도가 큰 한 명의 국적 기록 |
| nationality_victim | 피해자 국적 | 피해자의 국적, 여러명인 경우 언론 보도에서 가장 많이 등장하는 피해자의 국적 기록 |
| motivation | 범행동기 | 이욕(생활비)/이욕(유흥비)/이욕(도박비)/이욕(허영사치심)/이욕(치부)/이욕(기타)/사행심/보복/가정불화/호기심/유혹/우발적/현실불만/부주의/기타/미상으로 구분(경찰청 통계 기준) "우발적"의 경우 다툼으로 인한 것인지 묻지마 사건이었는지 구분 |
| motivation_details | 범행동기 세부사항 | 세부적인 범행동기 |
| caught_type | 검거 여부 | 검거 후 형벌을 받았으면 '검거', 검거 후 자살했으면 '자살'로 기록 |
| success_type | 범행 성공 여부 | 살해 여부에 따라 기수와 미수로 구분 |
| type | 실내외 구분 | 실내와 실외에서 발생한 사건 구분 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 개별 노드의 식별자 |
| class | 클래스 | 개별 노드가 속하는 클래스 |
| name | 대표명 | 개별 노드의 대표명 |
| url | - | ("http://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/" + "label명") |
| refurl | 참고 웹 자원 | 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원 |
| korname | 한글명 | 사건 발생 장소의 한글명 |
| category | 장소 종류 |
고속도로/노상/백화점/대형 할인매장/시장,노점/숙박업소,목욕탕/유흥 접객업소/공장/공사장,광산/역,대합실/지하철/기타 교통수단내/흥행장/유원지/학교/금융기관/의료기관/종교기관/공공기관/산야/해상/부대/구금장소/공지/주차장/공중화장실/기타로 구분(경찰청 기준 중 정의한 공공장소의 기준에 맞는 항목만 포함하고 경찰서, 소방서 등 공공기관 추가) |
| nearby_facility | 근처 시설 | 장소가 노상인 경우 근처에 있는 시설 |
| for_victim | 장소와 피해자의 관계 | 무관/생활반경/거주/근무/여가공간/비지니스/숙박/기타로 분류 |
| for_murderer | 장소와 가해자의 관계 | 무관/생활반경/거주/근무/여가공간/비지니스/숙박/기타로 분류 |
| address | 주소 | 정확한 주소 |
| form | 좌표의 종류 | 좌표를 점(point)으로 나타낼지, 사각형(polygon)으로 나타낼지 구분 |
| latitude1 | 위도1 | 점의 위도, 사각형의 위도1 |
| longtitude1 | 경도1 | 점의 경도, 사각형의 경도1 |
| latitude2 | 위도2 | 사각형의 위도2 |
| longtitude2 | 경도2 | 사각형의 경도2 |
| latitude3 | 위도3 | 사각형의 위도3 |
| longtitude3 | 경도3 | 사각형의 경도3 |
| latitude4 | 위도4 | 사각형의 위도4 |
| longtitude4 | 경도4 | 사각형의 경도4 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 개별 노드의 식별자 |
| class | 클래스 | 개별 노드가 속하는 클래스 |
| name | 대표명 | 개별 노드의 대표명 |
| url | - | ("http://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/" + "label명") |
| refurl | 참고 웹 자원 | 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원 |
| type | 종류 | 행정구는 Gu로, 행정동은 Dong으로 나타냄 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 개별 노드의 식별자 |
| class | 클래스 | 개별 노드가 속하는 클래스 |
| name | 대표명 | 개별 노드의 대표명 |
| url | - | ("http://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/" + "label명") |
| refurl | 참고 웹 자원 | 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원 |
| type | 종류 | 경찰서/파출소/지구대/치안센터 구분 |
| region_Gu | 행정구 | 해당 경찰서의 행정구 |
| region_Dong | 행정동 | 해당 경찰서의 행정동 |
| address | 주소 | 해당 경찰서의 주소 |
| latitude | 위도 | 해당 경찰서 좌표의 위도 |
| longtitude | 경도 | 해당 경찰서 좌표의 경도 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 개별 노드의 식별자 |
| class | 클래스 | 개별 노드가 속하는 클래스 |
| name | 대표명 | 개별 노드의 대표명 |
| url | - | ("http://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/" + "label명") |
| refurl | 참고 웹 자원 | 개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원 |
| type | 종류 | 연도/월/시각/시간종류(새벽, 아침, 낮, 밤)으로 구분 |
데이터 샘플링
- 종로구를 중심으로 편찬한 데이터 샘플링 네트워크 그래프
연구 데이터
노드 데이터(총 317건)
- Case(사건) 60건
- Place(발생장소) 60건
- Location(구와 동) 81건
- Police Station(가장 가까운 경찰서) 55건
- Time(발생연월시각) 61건
링크 데이터(총 436건)
- Is Part Of (일부이다)
1. Place-Location(Dong) 60건 2. Location(Dong)-Location(Gu) 56건 3. Time(Hour)-Time(Hour Type) 24건
- Is Close To(가깝다)
1. Place-Police station 60건
- Is Committed In(어디에서 발생하다)
1. Case-Place 60건
- Is Committed At(언제 발생하다)
1. Case-Time(Year) 60건 2. Case-Time(Month) 60건 3. Case-Time(Hour) 56건
전체 데이터 그래프
연구 결과
전자지도
발생장소 유형
- 사건의 발생 장소와 각 사건의 장소에서 가장 가까이 위치한 경찰서의 위치를 나타냈다.
- 사건의 발생 장소와 가장 가까운 경찰서는 가시적으로 명확하게 확인가능하여 굳이 선으로 이어서 표시하지 않았다.
- 사건의 발생 장소는 유형별로 구분하여 좌측 상단의 레이어를 통해 선택 가능하다.
- 사건의 발생 장소 유형의 분류 기준은 다음과 같다.
- 공공기관,공사장,공장,공중화장실,구금장소,노상,도서관,산야,
- 숙박업소/목욕탕,시장/노점,역/대합실,
- 유원지,의료기관,주차장,초등학교,기타교통수단내,기타
범행동기
- 범행 동기를 나타낸 레이어를 통해 범행 동기를 지도 위에 표시했다.
- 범행 동기는 좌측 하단의 레이어를 통해 선택 가능하다.
- 범행 동기의 분류 기준은 다음과 같다.
- 가정불화,보복,부주의,
- 우발적(다툼),우발적(묻지마),유혹,
- 이욕(도박비),이욕(생활비),이욕(유흥비),이욕(치부),
- 현실불만,기타,미상
발생장소 유형과 범행동기 비교
- 발생 장소 유형과 범행 동기를 같은 지도 위에 표시해보았다.
- 발생 장소 유형은 좌측 상단의 레이어에서, 범행 동기는 좌측 하단의 레이어에서 선택 가능하다.
- 범행 동기 레이어만 첫 화면에서 표시되도록 한 이유는, 범행 동기 레이어 위에 발생 장소 유형 레이어를 덧입혀서 장소 유형과 범행 동기를 비교할 수 있기 때문이다.
Neo4j 활용
소개
문제의식 1: 시간대별로 나누어 알아보는 살인사건들
- 맥락: 새벽과 밤에 일어난 사건의 특징을 알아보고 다른 시간대와의 차이점에 대해 알아본다. 음주 후 사건이 일어난 경우의 특징을 알아본다.
1. 시간대별 살인사건이 일어나는 장소 빈도
- 질의어: match (a:Time{name:'새벽'}) -[*..2]- (b:Case) -[*..2] - (c:Place) return b.name as 사건, b.motivation as 동기, b.date as 발생일, c. category as 장소유형 order by 발생일 desc, match (a:Time{name:'밤'}) -[*..2]- (b:Case) -[*..2] - (c:Place) return b.name as 사건, b.motivation as 동기, b.date as 발생일, c. category as 장소유형 order by 발생일 desc
- 새벽
- 밤
- 질의어" match (a:Time{name:'아침'}) -[*..2]- (b:Case) -[*..2] - (c:Place) return b.name as 사건, b.motivation as 동기, b.date as 발생일, c. category as 장소유형 order by 발생일 desc,match (a:Time{name:'낮'}) -[*..2]- (b:Case) -[*..2] - (c:Place) return b.name as 사건, b.motivation as 동기, b.date as 발생일, c. category as 장소유형 order by 발생일 desc
- 아침
- 낮
- 밤
새벽과 밤의 사건들을 보면 대부분 어느 특정한 공간이 아닌 길거리에서 일어난 경우가 많으며, 이는 새벽과 밤이라는 시간의 특성을 반영한다. 새벽과 밤이라는 특성은 어둡고 활동을 잘 하지 않는 시간이라는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징으로 인해 살인사건의 빈도가 사람들이 많이 모이는 특정한 공간보다 사람들이 많이 모이지 않는 곳에서 일어나는 경우가 많다. 반면에 새벽과 밤이 아닌 시간대의 경우에는 특정한 장소에서 일어나는 경우가 많으며, 이러한 사건의 경우 우발적 보다는 보복 등 특정한 이유가 있는 경우가 대다수이다.
2. 시간대별 음주와 살인사건의 관련성
- 질의어:match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case{drunk_murderer:'Y'})-[r:IsCommittedIn]->(a:Place) return b.name as 음주사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, b.relationship as 피가해자_관계, d.name as 시간_분류 order by 시간_분류 desc
- 음주
음주 후 살인사건의 경우 새벽의 경우 모든 사건이 살인자와 피해자가 관계가 없는 경우이다. 즉 음주 후 살인은 그저 모르는 사람을 제정신이 아닌 상태로 인한 살인이 일어난 경우가 대부분이라고 볼 수 있다. 즉 아무런 이유없는 묻지마 살인인 경우이다. 그러나 다른 시간대의 경우 대부분 관련된 사람을 살인한 경우인데, 이는 음주 후 욱한 마음으로 인한 충동적인 살인인 경우가 많기 때문이다.
문제의식 2:생활반경 내에서의 살인사건
- 맥락: 생활반경 내에서의 살인사건의 경우 피해자가 가장 많이 다닌 거리인데, 이러한 거리에서 일어난 살인사건의 특성을 알아본다.
- 질의어: match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{ForVictim:"생활반경"}) return b.name as 피해자_생활반경_내에서_발생한_사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, b.motivation as 동기
각 사건들은 모두 계획적인 사건이기 보다는 우발적이거나 묻지마 사건의 경우가 대부분이다. 특히 생활반경의 경우 9건중 7건이 묻지마 살인으로 묻지마 살인의 비율이 현저히 높다.
이는 생활반경 내에서의 살인은 묻지마 사건이 많고, 계획적이거나 지인인 사건이 많이 없다는 것을 의미한다.
문제의식 3: 특정한 장소에서 일어난 살인사건
- 살인사건이 발생한 장소들 중 특징적인 점이 나온 경우를 살펴 보았다.
- 맥락: 질의어를 통해 특이점이 발견된 지하철역, 지하철역 부근, 초등학교, 산야에서 발생한 사건들의 특징을 살펴보았다.
1. 지하철역
- 질의어: match(d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{category:'역/대합실'}) return b.name as 지하철_역_발생_사건, a.korname as 장소, b.success_type as 살인성공여부,b.motivation_details as 동기, c.name as 시간
지하철역에서 일어난 사건의 경우 대부분이 미수로 끝난 사건들이 많다. 또한 모든 사건이 계획적으로 이루어진 사건이 아닌 우발적으로 일어난 사건들이다. 그리고 이렇게 우발적으로 벌어진 사건의 경우 살인이 기수가 아닌 미수로 끝난 경우가 대부분이다. 지하철 역이라는 특성 상 사람들이 많이 지나다니는 곳인데, 이러한 특성이 살인과도 관련되어 있다.
2. 지하철역 부근
- 질의어: match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{nearby_facility:'역/대합실'}) return b.name as 역근처_발생_사건, a.korname as 장소, b.success_type as 살인성공여부, c.name as 시간, b.motivation as 동기, b.drunk_murderer as 주취여부
지하철역 근처에서 일어난 사건의 경우 모든 사건이 밤 혹은 새벽에 발생하였다. 또한 다툼 후 우발적으로 발생한 사건이 총 6건 중 5건으로 다수를 차지하였다. 특히 그 중 4건이 가해자의 음주 후 발생 한 사건인 것으로 보아 역 근처 번화가에서 술을 마시던 중 시비가 붙어 발생한 사건이 많음을 볼 수 있다. 지하철 내에서 발생한 사건과 다르게 이 사건들은 실제 살인으로 이어지는 경우가 더 많았다.
3. 초등학교
- 질의어(학교와 학교 근처 노상): match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{nearby_facility:'학교'}) return b.name as 학교_발생_사건, a.korname as 장소, b.success_type as 살인성공여부 ,b.motivation_details as 동기
match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{category:'초등학교'}) return b.name as 학교_발생_사건, a.korname as 장소, b.success_type as 살인성공여부,b.motivation_details as 동기
초등학교에서 발생한 살인의 경우, 정신의 불안정함에 의해 발생한 사건이 4건 중 3건이었다. 상세 동기를 살펴보면 환청이 들려 화나서, 정신질환으로 누군가를 죽이고 싶어, 세상에 불만을 표출하기 위해 일부러 타겟을 설정하여 살인을 저지른 경우였다.
4. 산야
- 질의어: match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case)-[r:IsCommittedIn]->(a:Place{category:'산야'}) return b.name as 산야에서_발생한_사건, d.name as 시간_분류, c.name as 시간, b.success_type as 살인성공여부, b.motivation as 동기, b.motivation_details as 동기상세
산야에서 발생한 살인의 경우 모든 사건이 새벽과 밤에 발생한 사건이었고 특히 새벽에 발생한 사건이 많았다. 또한 미수와 기수를 따져보았을 때, 기수인 사건이 7건의 사건 중 6건으로 대다수를 차지하였다. 즉, 미수의 비율이 다른 장소에 비해 낮았다. 또한 우발적으로 저지른 사건이 두 건인데 이 두 건 모두 산야에 생매장을 시도한 사건으로 사건 후 은폐하려는 계획이 존재했던 사건이었다. 즉, 우발적으로 다투던 중 화가 나 발생한 사건보단 보복이나 이익을 위해 계획적으로 저지른 범죄이거나 정신적인 문제에 의해 발생한 사건이 많았다.
문제의식 4: 피해자의 나이대별로 나누어 알아본 살인사건
1. 피해자가 10세 미만 아동인 경우
- 모두 가해자가 여성으로 피해자와는 모자 관계였다. 또한 사건이 발생한 장소가 두 건은 한강 공원, 한 건은 공원 내 공중화장실로 유사성을 보였다. 실제 아이의 어머니가 공원 화장실에 자신의 아이를 버리고 가는 사건이 종종 발생하는데 이를 방지하기 위한 시설과 아이를 키우기 어려운 상황에 처한 부모에 대한 지원책을 확대해야 함을 확인할 수 있다.
- 질의어: match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case{age_victim:'00'})-[r:IsCommittedIn]->(a:Place) return b.name as 피해자가_아동인_사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, d.name as 시간_분류, b.sex_murderer as 가해자성별, b.sex_victim as 피해자성별, b.motivation as 동기, b.motivation_details as 동기_상세
2. 피해자가 10대인 경우
- 이 경우, 가해자 역시 10대였는데, 이는 표본이 너무 작아 의미가 있다고 보긴 어렵다. 그러나 피해자와 가해자가 모두 10대인 경우, 세부적인 동기가 국회의원을 타깃으로 살인을 하려다 경비가 삼엄에 초등학생을 살해했다거나 게임에 빠져 생활비가 부족해지자 친구의 돈을 빌렸다 변제 요구를 받자 살해했다는 것과 같이 매우 뚜렷한 동기가 존재하였다.
- 질의어: match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case{age_victim:'10'})-[r:IsCommittedIn]->(a:Place) return b.name as 피해자가_아동인_사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, c.name as 시간, b.age_murderer as 가해자나이, b.sex_victim as 피해자성별, b.motivation as 동기, b.motivation_details as 동기_상세
위의 결과까지 보았을 때, 살해 피해자는 여성이 대다수인데, 유아동~10대는 모두 남성 피해자였다. 여성이 남성을, 특히 공공장소에서 살해할 만한 힘의 차이가 존재할 때가 이 때 뿐이기 때문일 것이다. 장소 역시 노상에서 사건이 발생하는 경우는 없었는데, 이는 가해자의 살해 동기와 연관되어 있다고 추측할 수 있다.
3. 피해자가 20대인 경우
- 가해자는 남성이고 피해자는 여성인 경우가 다수였다. 여성이 가해자인 경우 피해자 역시 여성이었으며 남성이 피해자일 경우 가해자 역시 남성이었다. 또한 총 3건의 묻지마 사건 중 2건이 20대 여성에게 발생해 주로 묻지마 사건의 피해자가 되는 성별 및 나이라고 볼 수 있다.
- 질의어:match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case{age_victim:'20'})-[r:IsCommittedIn]->(a:Place) return b.name as 피해자가_아동인_사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, c.name as 시간, b.age_murderer as 가해자나이, b.sex_murderer as 가해자성별, b.sex_victim as 피해자성별, b.drunk_murderer as 주취여부, b.motivation as 동기, b.motivation_details as 동기_상세
4. 피해자가 30대인 경우
- 가해자와 피해자가 모두 남성인 경우가 대다수였다. 또한 다툼으로 인해 우발적으로 발생한 사건의 비율이 13건 중 7건으로 높은 편이었다. 또한 음주 후 저지른 사건 역시 8건으로 많았다. 이를 보아 30대의 살인 사건의 경우, 남성들 간 다툼 중 분노를 참지 못하여 발생한 사건이 많은 것으로 보인다.
- 질의어:match (d:Time{type:'Hour_type'})<-[s:IsPartOf]- (c:Time{type:'Hour'})<-[t:IsCommittedAt]-(b:Case{age_victim:'30'})-[r:IsCommittedIn]->(a:Place) return b.name as 피해자가_아동인_사건, a.korname as 장소, a.category as 장소_분류, c.name as 시간, b.age_murderer as 가해자나이, b.sex_murderer as 가해자성별, b.sex_victim as 피해자성별, b.drunk_murderer as 주취여부, b.motivation as 동기, b.motivation_details as 동기_상세
문제의식 5: 경찰서와의 거리가 살인사건에 미치는 영향
- 기수 여부와 경찰서와의 거리에 대한 쿼리
- match (c:Case{success_type:'미수'})-[t:IsCommittedIn]->(a:Place)-[r:IsCloseTo]-(b) return c.name as 사건명, r.distance as 경찰서와거리
- match (c:Case{success_type:'기수'})-[t:IsCommittedIn]->(a:Place)-[r:IsCloseTo]-(b) return c.name as 사건명, r.distance as 경찰서와거리
- 동기와 경찰서와의 거리에 대한 쿼리
- match (c:Case)-[t:IsCommittedIn]->(a:Place)-[r:IsCloseTo]-(b) where r.distance <='100' return c.name as 사건, c.motivation as 동기
- match (c:Case)-[t:IsCommittedIn]->(a:Place)-[r:IsCloseTo]-(b) where '500' <=r.distance return c.name as 사건, c.motivation as 동기
위와 같은 쿼리들을 통해 경찰서와 사건 장소의 거리와 사건의 내용의 연관관계를 찾고자 하였다. 그러나 존재하는 데이터를 이용하여 차이를 찾기엔 거리의 분포가 상당히 넓고 특징을 찾아낼 수 없었다.
- 질의어: match (a:Place)-[r:IsCloseTo]-(b) return a,b,r
연구 결론 및 제언
*문제의식1:시간대 별로 살인사건의 빈도가 공간에 따라 바뀌는 것을 앞서 발표한 통계를 통해 알 수 있다. 이는 해가 떠있는 시간과 해가 진 시간으로 나눌 수 있으며, 해가 진 시간 이후의 살인사건의 결과를 유심히 볼 필요가 있다. 해가 진 이후의 사건의 경우 어느 특정한 공간 보다는 새벽에는 사람들이 많이 다니지 않는 공원이나, 야산 등에서 자주 일어나는 것을 볼 수 있다. 즉 새벽에 한적한 공간보다는 사람들이 많이 다니는 공간에서 활동을 하는 것이 더 안전하다고 볼 수 있다.
*문제의식2: 생활반경 내에서의 살인사건의 경우 9건 중 7건이 묻지마 살인인 것을 알 수 있다. 이는 자신이 가장 많이 다니는 공간인 생활반경에서도 안전하지 않을 수 있다는 것을 알 수 있다. 즉 자신이 매일 다니는 거리라도 주의를 기울일 필요가 있다.
*문제의식3
1) 지하철역: 지하철역은 사람들이 가장 많이 다니는 장소이기도 하다. 즉 지하철역에서의 살인은 대부분 처음 만나는 사람의 경우가 대다수이다. 즉 계획적 살인이기 보다는 우발적 살인의 경우가 대부분이다.
2) 지하철역 부근: 지하철역 근처에서 발생 사건이 모두 새벽과 밤 시간일어난 사건의 경우 모든 사건이 밤 혹은 새벽에 발생하였으며 음주후 다툼으로 인해 우발적으로 발생한 사건이 총 6건 중 5건으로 다수를 차지하였다. 즉, 역 근처 번화가에서 밤 시간대 유흥가의 치안을 강화시킬 필요가 존재한다.
3) 초등학교: 초등학교 근처에서 발생한 사건의 경우, 사회에 대한 불만, 정신의 불안정함에 의해 발생한 사건이 많았다. 또한 보호해야 할 학생들이 있는 공간, 즉 치안을 위해 많은 노력을 기울이는 공간임에도 사건이 발생한 것이므로 해당 사건 발생 당시 치안에 어떠한 문제점이 존재하였고 보완해야할 점이 무엇인지 자세히 확인해볼 필요가 있다.
4) 산야: 산야의 경우 노상, 지하철역 등 다른 지역에 비해 계획적인 범죄가 많이 발생하였다. 또한 모든 범죄가 다 밤 혹은 새벽에 발생하였는데, 이는 사건을 은폐하기 위한 것이라고 추측이 가능하다. 따라서 해당 지역에 CCTV 설치 등 치안을 강화하기 위한 노력이 필요하다.
*문제의식4: 피해자의 나이대별로 사건의 양상이 다름을 확인할 수 있었다. 10대 미만 아동의 경우, 유원지에서, 특히 친족간의 살인이 많이 발생함을 알 수 있으며 10대까지의 경우 남성 피해자의 비율이 꽤 높음을 확인할 수 있다. 이는 남여간 힘의 차이가 많이 나지 않기 때문이라고 할 수 있다. 또한 20대 피해자 사건의 경우, 남성이 여성을 주로 살해하는 사건이 많았고 이와 달리 30대 피해자 사건에선 남성이 남성을 살해하는 사건이 주를 이뤘다.
*문제의식5: 경찰서와 사건 장소와의 거리는 가설과는 다르게 사건 발생 양상에 유의미한 영향을 주지 않았다. 이는 애초에 경찰을 생각했다면 공공장소에서 살인을 저지르지 않고 폐쇄된 공간에서 사건을 저질렀을 것이기 때문이라고 예상할 수 있다.
연구의 한계 및 후속 연구 제안
연구의 한계
- 낮은 정보 접근성
- 범죄발생 장소에 대한 정보가 개인정보 보호를 위해 공개가 되지 않아서 뉴스 보도에 나온 정보만 이용할 수 있었다.
- 더불어, 범죄학 학자가 아닌 학생의 신분에서 정보공개 청구도 불가했다.
- 그래서 찾을 수 있는 사건 자체가 적어졌으며, 공공장소 중에서도 골목길(주변에 특정 가능한 장소가 없는 곳ex.지하철역)은 찾을 수 없었다.
- 따라서, 정보 접근성이 낮음에 따라 모든 사건을 찾을 수 없었다는 한계가 존재한다.
- 데이터의 수
- 낮은 정보 접근성에 따라 찾을 수 있는 데이터의 수가 적어졌다.
- 이에 따라, 표본의 대표성이 낮아졌다.
- 그래서 유의미한 규칙이나 상관관계를 찾으려고 했음에도 규칙과 연관성이 명확히 나타나지 않은 경우가 존재했다.
- 데이터의 수가 많았더라면, 유의미한 규칙성을 찾을 수도 있을 것이기에 데이터의 수에 따른 한계가 존재한다.
후속 연구 제안
- 구와 동의 특성과 범죄 발생의 연관성 연구(문화적, 인구적, 사회적특성 등)
- 구와 동을 특성에 따라 세분화
- 각 지역의 특성 연구 (ex.외국인이 많이 사는 동네, 고령층이 비율이 높은 동네 등)
- 이러한 특성이 범죄 발생에 영향을 미치는지 연관성 분석
연구 후기
| JYW21KU | 🐰 | 데이터 편찬과 분석이라는 새로운 분야를 알게 된 점이 가장 큰 수확인 듯하다. 마치 새로운 길을 개척한 개척자가 된 느낌이었다. 그러나, 아직은 데이터 수집, 분석 과정에 익숙하지 않아 초반부터 난관에 부딪혔고 결국 주제를 계속하여 바꾸는 등 다사다난한 프로젝트였다. |
| LNY21KU | 🍻 | 데이터 관련 수업을 들어도 기존의 데이터를 활용하는 수업만 들어봤는데 처음으로 직접 데이터를 만들어보는 과정이 흥미로웠고 뿌듯했다. 처음 해보는 만큼 부족하고 아쉬운 점이 사실 많았다. 주제선정부터 어려움이 많았고 데이터를 만들어가는 과정에서도 여러가지 난관이 많았는데 그 때마다 함께 문제를 해결하기 위해 논의하고 해쳐나가는 과정에서 많은 것을 배울 수 있었던 것 같다. 앞으로 비슷한 일을 하게 된다면 이번보다 더욱 완성도있고 다양하게 활용 가능한 데이터를 만들어보고 싶다는 생각이다. 마지막으로 팀원이 중간에 갑자기 이탈하는 바람에 어려움이 있었는데도 끝까지 노력해준 우리 팀원들께 감사하다고 말하고 싶다! |
| PES21KU | 🐣 | 데이터 관련 수업을 두번째 듣는 것인데 이런 다양한 프로그램이 있다는 것을 알게 되었다. 그리고 팀플을 하면서 주제인 살인에 대해 찾아보면서 엄청 많은 뉴스 기사들이 있었는데, 그것들 하나하나 다 찾아보는 것이 생각보다 어려웠다. 그래도 사건들을 찾아가면서 데이터 통계의 틀이 잡혀 가는 것을 보며 데이터라는 것에 대해 흥미를 가질 수 있었다. 내가 많이 부족했는데 팀원분들이 너무 잘해주셔서 엄청 고마웠다! |
코멘트
문학지도
| KYS21KU | 🐰 | 우선 2001년부터 2021년까지 공공장소에서 벌어진 살인사건에 대해 조사하셨는데, 방대한 양으로 인해 고생하셨을 것이라 생각됩니다..수고하셨다는 말씀 해드리고 싶고, 연구 주제 자체가 흥미를 이끌었습니다. 또한 문제의식 4 같이 피해자 연령에 대한 관점, 문제의식 5 같이 경찰서와의 거리를 통해 바라보는 관점 등이 흥미로웠습니다. 마지막 경찰서와의 거리는 특히 주의를 끌었는데 유의미한 관계를 찾지 못한 것 같아 아쉽습니다ㅜ. 보다 집약적으로 특정 동기를 가진 살인사건, 그리고 연도를 줄여 구체적으로 조사해본다면 더 흥미로운 결과를 도출해 낼 수 있을 것 같습니다! |
| RGH21KU | 😊 | 최근 유튜브 꼬꼬무나 그알 특집, 알쓸범잡 등 영상이 많은 조회수를 기록하고 사람들의 관심을 받았고, 종종 찾아보던 영상들이었다. 범죄 내용을 조사하고 다루는 게 쉽지 않았을 텐데 뚜렷한 문제의식과 맥락을 지닌 것 같아서 흥미롭게 들었다. 한 때 언론과 매체에서 많이 다루었던 묻지마 살인사건에 대해서 음주, 생활반경 등 여러 측면에서 조사한 것 같아 의미 있는 것 같다. |
| SYK21KU | 🐣 | 범죄에 굉장히 관심이 많은 편이라서 정말 흥미롭게 들었습니다. 특히 분석한 내용들이 굉장히 세세해서 놀랐습니다. 시간대, 피해자 나이대, 장소, 경찰서와의 거리 등 분류한 내용들이 자세해서 결과들이 흥미로웠던 것 같습니다. 그리고 질적 자료들을 분석한 것도 흥미로웠습니다. 보통은 횟수나 거리, 시간 등 양적 자료들에 집중하는데, 동기도 노드에 추가하여 데이터화 한 것은 참신하다고 생각했습니다. 개인적으로 재미있게 들었던 발표였던 것 같습니다. |
| KJW21KU | 🤟🏻 | 연구 주제들 중에 가장 실질적인 주제라고 생각되어서 인상 깊게 봤어요! 또한 보통은 줄글 형식이나 영상과 같이 산발적인 형태로 범죄 사건에 대한 정보를 접하는 게 일반적인데, 이렇게 데이터와 시각화를 통해 범죄 사건을 보니 범죄 분야에서도 이런 방식의 연구가 더 활성화되면 접하기 쉽지 않은 정보들을 함축된 형태로 효과적으로 볼 수 있다는 점에서 정말 좋겠다는 생각이 들만큼 연구과정이 전반적으로 눈에 잘 들어왔습니다. 개인적으로도 범죄 사건에 관심이 많아서 흥미있게 봤지만, 사회적으로 정말 필요한 연구 주제인 것 같아서 기억에 남는 것 같아요! 잘 봤습니다!! |
스핀오프
| HHJ21KU | 😉 | 처음에 이 주제를 들었을 때, 이 주제가 어떤식으로 시각화될 수 있을지에 대해서 궁금했었습니다. 그러나 발표를 보면서 이 주제를 가지고 다양한 자료를 수집했고, 여러 문제의식을 제시한 것이 느껴졌습니다. 이 주제를 가지고 이런 식으로 시각화할 수 있다는 걸 알게 되었고, 이를 보면서 해당 연구를 진행하기 위해서 팀원 분들께서 정말 열심히 했다는 것이 느껴졌습니다. |
| KJM21KU | 🤯 | 처음 주제 선정 때부터 매우 기대되는 연구였던 것 같습니다. 수많은 살인사건을 조사하고 정리하는 것이 쉬운 일이 아니었을 것 같은데, 구체적이고 명확한 분류로 연구를 진행하신 것 같아 대단하신 것 같습니다. 특히 전자지도가 매우 보기 쉽게 구현되었다고 생각합니다. 각 문제의식에 따른 결과들이 유의미하다고 생각해서 흥미로웠습니다. 수고하셨습니다! |
| LAH21KU | 🐣 | 우리 모두 사회에서 범죄에 노출되어 있는만큼 우리 모두가 관심을 가져야 하는 주제이기에 연구를 보면서 많은 생각을 할 수 있었습니다. 특히, 범죄 환경에서 공간적 특성이 매우 중요하다는 사실을 처음 알아 범죄를 새로운 관점으로 보는 경험을 할 수 있었다는 점, 문제의식을 가설화하여 수업시간에 배운 다양한 툴을 활용해 단계적으로 분석하여 가설을 검증한 점, 기존에 케이스별로 명명하여 범죄에 대해 분석하던 것을 데이터화하여 보다 객관적이고 다양한 관점에서 분석하고자 노력했다는 점에서 매우 흥미로웠습니다. 한 학기동안 정말 수고 많으셨습니다😊 |
| HSJ21KU | 🐣 | 데이터인문학 수업 중 다루었던 온톨로지 예시 중, 그림 런던이 저는 가장 신선했습니다. 비슷한 맥락의 연구를 서울을 배경으로 하려는 시도 자체도 굉장히 흥미로웠습니다. 또한 시간대별, 장소별, 연령별로 다르게 드러난 범죄의 양상도, 다소 뻔한 결과일 수는 있지만 뚜렷하게 유의미한 값이 나온다는 점이 흥미로웠습니다. |
8발자국
| KYH21KU | 🐰 | 범죄 예방을 위해 범죄환경과 해당 범죄가 벌어지는 환경의 연관성을 분석하는 주제 자체가 굉장히 신선했습니다. 또한 후속연구가 진행된다면 실제 범죄 예측 및 예방에 상당한 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 범죄 관련 정보를 찾아보며 힘들었을 수도 있을 것 같은데, 끝까지 연구 하시느라 너무 수고 많으셨습니다. 그리고 다양한 툴을 활용해서 데이터를 분석하고 중요한 인사이트를 내신 것 같아 리스펙트 합니다! |
| SYB21KU | 🐣 | 정말 다양한 시각에서 범죄라는 주제의 데이터를 분석한 것이 어디에서도 찾을 수 없는 정보지만 활용될 여지가 정말 많고 참신하다는 생각이 들었습니다. 정말 유익한 데이터인 것 같아, 이와 비슷한 연구가 계속 진행되었으면 좋겠다는 생각이 있습니다. |
| PJH21KU | 🐣 | 주제가 범죄와 관련된 만큼 조사하는 동안 힘든 부분이 많았을 것 같은데 고생 많으셨습니다. 정말 많은 양의 데이터를 수집하고 분석했다는 생각이 드는 연구였습니다. 살인사건을 다양한 시각에서 보여줘 생소하지만 유익한 데이터인 것 같습니다. |
| KSA21KU | 🐣 | 코멘트를 작성해 주세요 |
공기밥팀
| HWS21KU | 🐰 | 유명한 살인사건들 이외에도 많은 살인사건이 있을텐데 실제로 그 양이 어느정도일지 궁금해서 주제선정을 할 때부터 개인적으로 어떤 결과가 나올지 궁금했던 연구였습니다. 데이터를 수집하는 과정에서 정확한 범죄 시간이나 장소 등을 찾는 것에 어려움이 있었을 것으로 예상하는데 모으는데 힘드셨을 것 같은데 정말 수고가 많으셨을 것 같습니다. 문제의식에 나온 결과들이 흥미로워서 발표를 들으면서도 흥미로웠습니다. |
| CYS21KU | 🍻 | 시간, 공간, 나이와 같은 변수들을 통해 살인 사건을 분석하고 유의미한 상관관계를 찾아내신 점이 인상적이었습니다. 온톨로지 설계도 매우 정교하게 잘하신 것 같고 노드도 구체적으로 세분화 되어 있어서 다양한 관점에서 살인 사건을 바라볼 수 있었습니다. 특히 범죄의 양상이 피해자의 나이대에 따라 달라진다는 점이 가장 인상적이었습니다. 또한 시각화 툴도 적절하게 잘 활용하신 것 같습니다! 여러모로 많은 수고와 노력이 느껴진 발표였습니다. 수고 많으셨습니다! |
| JEM21KU | 🐣 | 우여곡절이 많음에도 늘 더 나은 방향으로 나아가려고 노력했던 팀으로 기억합니다! 우선 가설을 먼저 세우고 이를 검증하는 방식으로 연구를 진행한 것이 흥미로웠습니다. 다양한 결과 중 초등학교 근처에선 정신적 불안에 의해 사건들이 많이 발생되었다는 것이 생각지도 못한 인사이트였다고 생각합니다. 얻을 수 있는 데이터 개수가 제한적이었을텐데 좋은 결과 재밌게 들었습니다! 수고 많으셨습니다 :) |
| HMS21KU | 🐣 | 범죄학 관련 전공자가 아님에도 범죄 데이터를 들여다보고 분석하시느라 노고가 상당하셨을 것으로 짐작합니다.. 또 데이터를 엄청 세세한 하위 기준으로 분류하셨던데, 같은 작업을 했던 입장에서 얼마나 많은 고생을 하셨을지 많은 공감이 되었습니다😂. 학교 근처, 지하철역 근처에서 일어난 사건에서 일정한 패턴이 나타나는 것이 흥미롭습니다. |
쟈철탔조
| JJW21KU | 🐰 | 코멘트를 작성해 주세요 |
| PHJ21KU | 🍻 | 사회 병적인 부분을 조사하고 연구하는 것이 심적으로 힘들었을 것 같습니다. 한 학기동안 살인사건 데이터를 뚫어져라 쳐다봤을텐데, 저라면 힘들어서 못했을 것 같아요! 그래서 범죄를 주제로 연구를 해냈다는 점이 대단하다고 생각됩니다. 셜록왓슨팀이 분석한 자료가 대한민국의 치안과 국민들의 행복을 위해서 잘 쓰였으면 좋겠습니다. 감사합니다! |
| JIS21KU | 🐣 | 무엇보다도 먼저, 한 학기 동안 연구에 정말 열정적으로 참여했던 팀으로 기억합니다. 😊 교수님께서 Grim London과 같은 선행 연구 사례를 보여주시기도 전에 ‘범죄 사건’이라는 참신한 주제를 떠올린 것이 정말 대단하시다고 생각했습니다. 아무래도 범죄 사건에 대한 데이터가 민감할 수밖에 없다보니 자료 탐색 및 분석 과정에서 심리적 고통이 많았을 것 같은데, 정교한 기준 수립이 이루어져 있는 결과물에서 이 활동에 대해 정말 많이 고민한 흔적이 보여 존경스러웠습니다. 한 학기 동안 고생하셨습니다! |
| RCH21KU | 🐣 | 개인적으로 범죄데이터를 모으고 통계를 내어 그 결과를 분석하는 것이 가장 어려운 분석과정이었을 것이라는 생각이 듭니다. 어떤 통계분석도 마찬가지이지만, 데이터가 가장 중요한데 지자체에서 데이터를 내어주더라도 그것이 모든 범죄사건들을 다룬 것이라고 하기 힘들고, 수집할 수 있는 데이터 자체도 완전하고 정확하다고 할 수 없기 때문입니다. 그래서 그러한 데이터로 낸 분석 결과에 아쉬움이 들었다는 코멘트에 매우 공감이 갑니다. 그럼에도 셜록왓슨팀의 발표를 듣고 난 후에는 범죄사건들을 분류하고 해석하는 것이 경각심을 깨워주고 어떤 범죄들이 발생하고 있는지 살펴볼 수 있다는 점에서, 또 우리 삶에 멀고도 가까운 주제라는 점에서 흥미로울 수밖에 없는 주제라는 생각이 들었습니다. 또 세세한 분류, 적절한 양과 종류의 시각자료가 내용을 이해하는데 큰 도움이 되는 것 같습니다. 한 학기동안 고생 많으셨습니다:) |
참고 자료
1.「범죄자의 특성」, 『경찰범죄통계 2020년 범죄 개요』, 2020, 경찰청
2.「범죄 발생시간 및 장소」, 『경찰범죄통계 범죄 발생 상황 관련 특성』, 2020, 경찰청
3.「범죄자와 피해자와의 관계」, 『경찰범죄통계 피해자 특성』, 2020, 경찰청
주석
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