[표지]
연구요약
목차
I. 서론 17
1. 연구의 배경과 목적 17
2. 연구의 내용과 방법 18
II. 공간빅데이터의 정책동향 및 활용사례 23
1. 공간빅데이터의 정의와 중요성 23
1) 공간빅데이터의 정의 23
2) 공간빅데이터의 중요성 25
2. 공간빅데이터 정책동향 27
1) 공간빅데이터 구축사업 27
2) 공간빅데이터 기술개발 R&D사업 28
3) 해외의 빅데이터 관련 정책동향 29
3. 공간빅데이터 활용사례 29
1) 미국의 빅데이터 기반 범죄 예측시스템 29
2) 국내의 여성안전 빅데이터 셉테드(CPTED) 협업 플랫폼 34
III. 여성안전을 위한 공간빅데이터 시범분석 39
1. 시범분석 주제와 분석방법 39
2. 자료수집 및 분석과정 42
1) 시범분석 지역 선정 42
2) 범죄관련 데이터 43
3) 카드매출 데이터 49
4) 유동인구 데이터 51
5) 안전인프라 데이터 53
6) 분석용 테이블 54
3. 분석결과 58
1) 시각화와 인사이트 58
2) 성폭력 위험등급과 공간특성의 상관관계 60
IV. 여성안전 분야 공간빅데이터 활용을 위한 정책제언 67
1. 분석결과의 한계 67
2. 공간빅데이터 활용을 위한 정책제언 68
1) 지리공간적인 접근으로 정밀한 진단과 맞춤형 처방 68
2) 정확한 시공간 범죄자료 생산과 개방 및 통합 69
3) 참여형 실시간 여성안전 지도 구축 및 공유 플랫폼 구축 70
참고문헌 71
부록 : 범죄 데이터 구축 MATLAB 코드 79
Abstract 81
판권기 83
[뒷표지] 84
〈표 III-1〉 OpenAPI 파라미터 정보 45
〈표 III-2〉 분류된 총 27개의 업종(중분류) 50
〈표 III-3〉 분석용 테이블 정의 54
〈표 III-4〉 분석결과표 61
[그림 I-1] 연구범위 및 연구방법 20
[그림 II-1] 공간빅데이터의 구축과정과 종류 24
[그림 II-2] 지리공간자료를 생산하는 수단 25
[그림 II-3] 공간빅데이터의 중요성 26
[그림 II-4] 공간빅데이터 플랫폼 구성도 27
[그림 II-5] 프레드폴 운영사이트 31
[그림 II-6] 블루크러쉬의 작전 플랫폼과 정보수집 장치 33
[그림 II-7] 멤피스 실시간 범죄 센터(RTCC) 33
[그림 II-8] 영등포구의 여성안전 빅데이터 셉테드 협업 플랫폼 화면 34
[그림 III-1] 공간자기상관성을 분석하는 모란지수 40
[그림 III-2] 성폭력 위험등급과 공간특성 상관성 분석방법 41
[그림 III-3] 2016년 성폭력 범죄발생 통계 42
[그림 III-4] 2016년 서울시 성폭력 범죄 발생통계 43
[그림 III-5] 생활안전 지도서비스 제공정보 43
[그림 III-6] 치안사고(성폭력) 발생현황 밀도정보(등급) 서비스 44
[그림 III-7] 치안사고(성폭력) 발생현황 데이터 샘플 45
[그림 III-8] 강남구를 포함하는 치안사고(성폭력) 발생현황 데이터 46
[그림 III-9] 범죄 데이터 가공과정 47
[그림 III-10] 강남지역 성폭력 발생현황 포인트 데이터(전체) 48
[그림 III-11] 강남역 인근 포인트 데이터 정보 및 등급(확대) 48
[그림 III-12] 카드매출 데이터 원본 자료형태 49
[그림 III-13] 카드매출 데이터 추출 및 융합 과정 50
[그림 III-14] 유동인구 샘플 및 테이블 정의서 51
[그림 III-15] 30대 남성의 평균 유동인구(2014.01. ~ 2016.12.) 52
[그림 III-16] 안전인프라 데이터 범례 및 가시화 53
[그림 III-17] 성폭력 범죄 가해자와 피해자의 연령분포 55
[그림 III-18] 성폭력 발생 등급 포인트 랜덤 샘플링 56
[그림 III-19] 반경 100m 버퍼(Buffer) 생성 56
[그림 III-20] 분석용 테이블 생성 과정 57
[그림 III-21] 분석용 데이터 테이블 샘플 57
[그림 III-22] 범죄발생 등급과 신용카드 매출실적 시각화 58
[그림 III-23] 범죄발생 등급과 범죄예방 인프라 시각화 59
[그림 III-24] 범죄발생 등급과 20대 여성 평균 유동인구 60
[그림 III-25] 지리가중회귀분석(GWR)의 독립변수별 시각화 63