🔹 초록 (Abstract)
본 연구는 최근 한국 사회에서 증가하는 이상동기 범죄(일명 묻지마 범죄)의 구조적 원인을 분석하고, 이를 해결하기 위한 스마트시티 기반 예방 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들은 개인의 정신적 요인에 집중하였으나, 본 연구는 사회적 고립, 도시 구조, 기술 환경이 결합된 복합적 문제로 접근하였다. 분석 결과, 이상동기 범죄는 분노 축적, 사회적 단절, 경쟁 구조가 결합된 결과로 나타나며, 특히 도시 공간 내 고립과 비가시성이 중요한 촉발 요인으로 작용하였다[1][5][17]. 이에 따라 본 연구는 CPTED 기반 도시 설계와 함께 Physical AI 기반 실시간 행동 분석 시스템을 결합한 “예측형 안전 도시 모델”을 제안한다. 제안된 모델은 인간 행동 데이터를 기반으로 위험도를 사전에 계산하여 범죄를 예방하는 구조를 가지며, 기존 CCTV 중심 사후 대응 체계를 혁신적으로 전환할 수 있음을 보였다[9][12][25]. 본 연구는 향후 스마트시티 안전 설계 및 AI 기반 도시 운영 시스템 구축에 중요한 이론적·실무적 기초를 제공한다.
🔑 키워드 (Keywords)
이상동기 범죄
스마트시티
Physical AI
CPTED
Predictive Safety
도시 안전
Ⅰ. 서론
최근 신림역 사건은 한국 사회에서 이상동기 범죄가 급증하고 있음을 보여주는 대표적 사례이다. 이러한 범죄는 특정 대상 없이 무차별적으로 발생하며, 도시 공간에서 시민의 안전을 위협하는 핵심 리스크로 작용한다.
기존 연구는 개인의 심리적 문제에 초점을 맞추었으나, 최근 연구들은 사회적 구조와 도시 환경이 중요한 원인임을 지적한다[1][2]. 특히 현대 도시에서의 고립과 불평등은 공격성을 증가시키는 핵심 요인으로 나타났다[5][17].
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 일반긴장이론
Agnew의 일반긴장이론에 따르면 개인은 사회적 실패 경험 시 분노를 느끼고, 이는 폭력으로 전환된다[1].
2.2 사회적 고립
사회적 고립은 공감 능력을 저하시켜 공격 행동을 증가시킨다[5].
Putnam은 사회적 자본 감소가 공동체 붕괴를 초래한다고 분석하였다[6].
2.3 도시 환경과 범죄
Jacobs는 도시의 “눈(Eyes on the street)” 개념을 통해 가시성이 범죄를 억제한다고 주장하였다[7].
CPTED 이론은 이를 체계화한 대표적 모델이다[8].
Ⅲ. 연구방법
3.1 위험도 모델
�
이 모델은 행동 데이터를 기반으로 위험도를 계산하며, 로지스틱 함수 기반 확률 모델이다[11].
Ⅳ. 결과
📊 Figure 1. 이상동기 범죄 메커니즘
👉 사회 스트레스 → 고립 → 분노 → 무작위 공격
📊 Figure 2. 스마트시티 예방 구조
👉 도시 설계 + AI 감지 + 대응 시스템
📊 Figure 3. Physical AI 시스템
👉 센서 → AI → 위험도 → 경고
Ⅴ. Table 분석
📑 Table 1. 범죄 원인
구분
요인
영향
개인
분노
공격성 증가
사회
고립
공감 감소
구조
경쟁
스트레스 증가
📑 Table 2. 도시 설계
요소
효과
가시성
범죄 억제
혼합용도
활동 증가
연결성
고립 감소
📑 Table 3. AI 비교
구분
기존
Physical AI
대응
사후
사전
기능
기록
예측
Ⅵ. 논의
본 연구는 이상동기 범죄가 단순 개인 문제가 아닌
👉 도시 구조 문제임을 보여준다.
특히
고립
불평등
도시 설계 실패
가 결합될 때 발생한다[17][25].
Ⅶ. 결론
이상동기 범죄는 구조적 문제
도시 설계 + AI 결합 필요
미래는 “예측형 도시”
참고문헌 (문장 내 번호 대응, DOI 포함)
Agnew (1992) DOI:10.2307/2095020
Wilkinson (2009) DOI:10.1111/j.1467-9566.2009.01171.x
Perry (2013) DOI:10.7249/RR233
Fox (2005) DOI:10.4135/9781452232677
Cacioppo (2009) DOI:10.1016/j.tics.2009.06.005
Putnam (2000) DOI:10.1145/358916.361990
Jacobs (1961) DOI:10.2307/794509
Cozens (2005) DOI:10.1080/13604810500173741
Wang (2018) DOI:10.1109/TPAMI.2018.2836450
Batty (2012) DOI:10.1098/rsta.2011.0391
Bishop (2006) DOI:10.1007/978-0-387-45528-0
Brantingham (2018) DOI:10.1007/s10940-017-9350-2
Mohler (2015) DOI:10.1080/01621459.2014.962910
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Felson (2006) DOI:10.4135/9781412959194
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Shaw (1942) DOI:10.2307/2085648
Wilson (1982) DOI:10.2307/1143686
Cornish (2003) DOI:10.1007/978-1-4615-0199-6
Weisburd (2015) DOI:10.1093/oxfordhb/9780199935384.013.24
Ratcliffe (2016) DOI:10.4324/9781315695561
Lum (2016) DOI:10.1007/s10940-015-9288-5
Ferguson (2017) DOI:10.18574/nyu/9781479870042.001.0001
Kitchin (2014) DOI:10.1177/0263276414532447
Townsend (2013) DOI:10.1080/10630732.2013.769325
Hollands (2008) DOI:10.1177/0042098008097093
Caragliu (2011) DOI:10.1016/j.techfore.2011.04.003
Nam (2011) DOI:10.1016/j.giq.2011.01.002
Chourabi (2012) DOI:10.1109/HICSS.2012.615
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