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공공·민간 데이터 활용한 범죄 예측모델 인천서 시범 도입
원동환 기자 | 승인 2019.11.29 12:18

앞으로 범죄 발생 지역을 예측해 경찰관, 순찰차 등 치안자원이 미리 배치되는 인공지능 기반의 스마트 치안이 도입될 전망이다.

행정안전부 국가정보자원관리원과 경찰청은 치안정책의 패러다임을 전환하고 스마트 치안을 구현하기 위해 빅데이터 분석을 수행했다.

분석은 송도, 청라 등 신도시와 국제공항, 국가산업단지 등 복합적 도시 환경이 공존하는 인천을 대상으로 진행됐다.

이번 분석은 경찰청의 112신고·범죄통계 등의 치안데이터를 중심으로 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터와 인천시의 항공사진, SK텔레콤의 유동인구·신용카드 매출정보 등 민간과 공공의 다양한 데이터 분석을 통해 이뤄졌다.

특히 SK텔레콤은 지난 2월 행안부와 양해각서(MOU)를 체결하고 유용한 민간 데이터를 무상으로 제공하는 등 사회적 가치 실현에 적극 동참하기로 했다.

관리원은 인천 지역을 가로 200m 세로200m 크기의 2만3천여개 격자로 나누고, 무질서·범죄 건수 및 비율을 계산해 군집화하는 알고리즘을 이용해 총 5개의 군집을 도출했다.

군집분석 결과, 범죄·무질서 발생 최상위 군집 지역은 주말과 심야 시간대에 112신고가 크게 증가하고, 유동인구는 매우 많지만 거주 인구는 적은 특징을 보였다.

반면에 범죄·무질서 발생 하위 군집 지역은 거주·유동 인구가 모두 적고, 저녁보다 주간 시간대에 신고가 많은 것으로 나타났다.

아울러 관리원은 신고·범죄 건수뿐 아니라 환경적 요인을 결합해 범죄 위험도 예측모델을 개발했으며, 이 과정에서 LSTM 딥러닝 알고리즘과 그래디언트 부스팅 기반의 'Catboost' 알고리즘이 활용됐다.

LSTM(Long Short Term Memory)는 시계열 데이터 처리를 위한 딥러닝 모델이며, 그래디언트 부스팅은 약한 예측 모델들을 결합해 예측도를 향상시키는 기계 학습 모델이다.

이처럼 개발된 예측모델은 일 단위 기준으로 평가했을 때 범죄 위험도에 대해 98%의 정확도를 보였으며, 예측 성능은 범죄 발생 건수만을 토대로 한 선형회귀 예측보다 20.1% 향상됐다. 또한 무질서 위험도의 경우 91.3%의 예측 정확도를 보였고, 예측 성능은 5.1% 개선됐다.

경찰청은 이러한 범죄 예측 결과를 토대로 지난 10월 14일부터 6주간 인천시 16개 지역에 경찰과 순찰차를 집중 배치했다. 그 결과 신고 건수가 2018년 같은 기간 대비 666건에서 508건으로 23.7%, 범죄발생건수는 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다.

경찰청은 이번 범죄위험도 예측 모델을 인천지역에서 시범 운영해 정비한 뒤 전국으로 확대 운영한다는 방침이다.

민갑룡 경찰청장은 "이번 연구결과를 치안 현장에 적용해 효과를 검증하는 한편, 자체 연구와 폭넓은 기관간 협업을 통해서 보다 효과적인 치안 활동을 전개해 나갈 것"이라고 전했다.

김명희 국가정보자원관리원장은 "향후에도 다양한 공공·민간 데이터를 활용해 국민이 체감할 수 있는 분석과제를 주도적으로 발굴·수행 함으로서, 정부 정책에 대한 국민의 신뢰를 얻고 국민의 삶이 개선되도록 노력할 계획"이라고 밝혔다.

원동환 기자  safe@119news.net

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