데이터 과학
생활안전 - 보호관찰소와 범죄
학습 목표
- 생활속 범죄유형을 파악한다.
- 보호관찰소 위치정보를 시각화한다.
- 다양한 범죄를 지리정보로 시각화한다.
1. 생활속 범죄유형
뉴스를 통해 접하게 되는 범죄를 유형별로 나눠보면, 참으로 다양하고 많은 범죄가 죄종별로 분류가 된다. 특히, 절도범죄, 폭력범죄, 교통범죄, 지능범죄가 전체발생 범죄의 70~80%를 점유한다.
| 순 | 죄종별(대) | 죄종별(소) | 순 | 죄종별(대) | 죄종별(소) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 강력범죄 | 살인기수 | 4 | 지능범죄 | 직무유기 |
| 살인미수등 | 직권남용 | ||||
| 강도 | 증수뢰 | ||||
| 강간・강제추행 | 통화 | ||||
| 강간 | 문서・인장 | ||||
| 유사강간 | 유가증권인지 | ||||
| 강제추행 | 사기 | ||||
| 기타 강간·강제추행등 | 횡령 | ||||
| 방화 | 배임 | ||||
| 2 | 절도범죄 | 5 | 풍속범죄 | 성풍속범죄 | |
| 3 | 폭력범죄 | 상해 | 6 | 도박 | |
| 폭행 | 7 | 특별경제범죄 | |||
| 체포・감금 | 8 | 마약범죄 | |||
| 협박 | 9 | 보건범죄 | |||
| 약취・유인 | 10 | 환경범죄 | |||
| 폭력행위 | 11 | 교통범죄 | |||
| 공갈 | 12 | 노동범죄 | |||
| 손괴 | 13 | 안보범죄 | |||
| 14 | 선거범죄 | ||||
| 15 | 병역범죄 | ||||
| 16 | 기타범죄 |
2. 생활안전 - 보호관찰소와 범죄
범죄발생에 대한 공공데이터를 확보한다. 공공데이터 포털에 올라가 있는 범죄데이터를 기준으로 작업을 시작한다. 공공데이터와 함께 보호관찰소 및 지소 정보를 법무부 범죄예방정책국 웹사이트에서 정리하여 구글 지도 geocode API 를 사용하여 위도와 경도 정보를 붙여 자바스크립트 라이브러리 leafelt을 활용하여 R언어로 작성한다.
범죄데이터는 공공데이터 포털과 국가통계포털(KOSIS)에서 이용가능한 최신 데이터를 활용한다.
전국적으로 2014년 1,778,966 건 발생했다. 또한, , 절도범죄, 폭력범죄, 지능범죄 등 총 15개 범죄가 유형별로 있으며, 각 범죄별로 내부를 뜯어보면 의 경우, 살인기수, 강도, 강간, 유사강간, 강제추행, 방화 등으로 쪼개진다. 이 자체만으로도 대한민국 국민은 누구나 범죄에 노출되어 있음을 실감하게 된다.
3. 보호관찰소 지리정보 시각화
보호관찰소 및 지소가 수도권 및 충청도 지역에 집중 배치되어 있는 것을 한눈에 확인할 수 있다. 또한, 지역을 확대하게 되면 사용자 거주지에 얼마나 가까이 있는지도 확인이 가능하다.
보호관찰소 및 지소가 위치한 자세한 정보 확인은 이미지 클릭
2.1. 보호관찰소 지리정보 시각화 코드
geocode 함수를 이용하여 보호관찰소 및 지소가 위치한 곳의 위도경도정보를 받아온다. 공공데이터의 위치정보는 간단히 “서울시”, “성남시”, “속초시” 등 간략한 정보만 나와있어, 이를 geocode에 넣게 되면 해당 도시의 대표 위도와 경도 정보가 반환된다.
보호관찰소 지소의 경우 전체주소를 넣는다. 예를 들어, “논산지소”의 경우 “충청남도 논산시 시민로294길 27”
주소를 geocode의 인자값으로 밀어 넣는다.
주소정보를 넣어 위도경도 정보를 bind_cols 함수로 합치게 되면 leaflet에 범례도 추가하고, 표식도 추가하고, 표식이 너무 많은 경우 clusterOptions = markerClusterOptions() 을 추가한다.
library(readxl); library(ggmap); library(dplyr); library(leaflet)
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## 범죄데이터 가져오기
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# 보호관찰소 위치
probation.rd <- read_excel("crime/data/범죄발생-2011-2014-지역.xlsx", sheet="merge")
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## 위도경도 정보
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# 보호관찰소
probation.rd.lonlat <- geocode(probation.rd$city)
crime.city.office <- bind_cols(probation.rd, probation.rd.lonlat)
probation.office
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## 지리정보 시각화
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# 최종 (군집 표시)
probation.office.html <-
leaflet(data = probation.office) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lon, ~lat, popup = ~as.character(city), clusterOptions = markerClusterOptions()) %>%
addLegend("bottomright", colors= "#ffa500", labels="위치", title="보호관찰소 및 지소")
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## HTML 파일 내보내기
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library(htmlwidgets)
saveWidget(widget=probation.office.html,file="probation_office.html")4. 2014년 범죄 발생정보 시각화
KOSIS 국가통계포털에서 범죄발생데이터를 다운로드하여 read_excel() 함수로 불러 읽어온다. 죄종별로 데이터를 구분하고, 구글 지도 API 위경도 정보 매칭을 위해 키값으로 도시명을 사용한다. 불러온 데이터가 맞는지 검증차원에서 1,778,966 범죄발생건수가 2014년 동일한지 엑셀원본과 검증한다.
자세한 도시별 2014년 범죄발생 내역을 확인하려면 상기 지도이미지를 클릭합니다.
crime.2014.cl$city 도시를 기준으로 위도경도정보를 구글 지도API geocode로 붙여넣는다.
leaflet 팩키지를 활용하여 범죄정보를 죄종별로 시각화한다.
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## 지역별 범죄 데이터 적개
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# KOSIS: http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=132&tblId=DT_13204_3105&vw_cd=MT_ZTITLE&list_id=132_13204_GKIT659_gik986_di654&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=E1
crime.rd <- read_excel("crime/data/crime-2011-2014.xlsx", sheet = "Sheet1", skip=1,
col_types = c("text","text",rep("numeric",44)))
names(crime.rd) <- paste0("v",seq(from=1,to=46,by=1))
crime.rd[is.na(crime.rd)] <- 0
crime.2014.cl <- crime.rd %>%
rename(year=v1,city=v2,cat01=v4, cat02=v14, cat03=v15, cat04=v24,
cat05=v34, cat06=v37, cat07=v38, cat08=v39, cat09=v40,
cat10=v41, cat11=v42, cat12=v43, cat13=v44, cat14=v45,cat15=v46) %>%
select(year, city, starts_with("cat")) %>%
filter(year=="2014" & !(city %in% c("계")) ) %>%
mutate(city = paste0(city,"시")) %>%
mutate(cat_tlt = cat01+cat02+cat03+cat04+cat05+cat06+cat07+cat08+cat09+cat10+cat11+cat12+cat13+cat14+cat15)
crime.2014.cl$cat_tlt %>% sum # 1778966
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## 위도경도 정보
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# 구글 지도 API 위경도 정보 결합
crime.lonlat <- geocode(crime.2014.cl$city)
crime.2014.lonlat <- bind_cols(crime.2014.cl, crime.lonlat)
# NA 값은 제외시킨다. -----> leaflet에서 오동작 방지
crime.2014.lonlat <- crime.2014.lonlat %>%
mutate(lat = ifelse(city %in% c("기타도시시"), NA, lat)) %>%
mutate(lon = ifelse(city %in% c("기타도시시"), NA, lon)) %>%
filter(!is.na(lat) | !is.na(lon))
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## 지리정보 시각화
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# 범죄정보 시각화
crime.korea.2014 <- leaflet(data = crime.2014.lonlat) %>%
# 기본 그룹
addProviderTiles("CartoDB.Positron", group ="지도") %>%
addProviderTiles("Stamen.Toner", group = "흑백") %>%
addProviderTiles("OpenTopoMap", group = "위성") %>%
# 시각화 범죄그룹
addCircles(~lon, ~lat, radius = ~cat_tlt/5, popup=~city, stroke = TRUE, group = "전체범죄") %>%
hideGroup("전체범죄") %>%
addCircles(lng = ~lon, lat=~lat, radius = ~cat01/2, popup=~city, stroke = TRUE, group = "강력범죄", color="red") %>%
#hideGroup("강력범죄") %>%
addCircles(lng = ~lon, lat=~lat, radius = ~cat02/2, popup=~city, stroke = FALSE, group = "절도범죄", color="grey") %>%
hideGroup("절도범죄") %>%
addCircles(lng = ~lon, lat=~lat, radius = ~cat03/2, popup=~city, stroke = FALSE, group = "폭력범죄", color="purple") %>%
hideGroup("폭력범죄") %>%
addCircles(lng = ~lon, lat=~lat, radius = ~cat04/2, popup=~city, stroke = FALSE, group = "지능범죄", color="violet") %>%
hideGroup("지능범죄") %>%
addCircles(lng = ~lon, lat=~lat, radius = ~cat10/2, popup=~city, stroke = FALSE, group = "교통범죄", color="brown") %>%
hideGroup("교통범죄") %>%
# Layers control
addLayersControl(
baseGroups = c("지도","흑백", "위성"),
overlayGroups = c("전체범죄", "강력범죄","절도범죄","폭력범죄","지능범죄","교통범죄"),
position = "bottomleft",
options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
)
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## HTML 파일 내보내기
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library(htmlwidgets)
saveWidget(widget=crime.korea.2014 ,file="crime_korea_2914.html")