추진배경

기존 순찰방식으로는 차량 순찰에 따른 범죄예방효과 분석이 어렵고, 인력·장비의 낭비를 초래하고 출동 시간 단축이 어려움이 발생함에 따라 △112신고정보, 순찰차GPS데이터, 카드매출정보 등 빅데이터를 활용한 112신고 다발지·출동시간, 순찰차 순찰 궤적 등의 범죄발생과의 상관성을 분석하고, △지역경찰 및 순찰차 순찰 방법 개선 등 순찰과학화를 목표로 치안 정책에 반영하는 것이 본 사업의 추진배경임

사업범위

1. 추진 전략

• 기존 경찰이 보유중인 112신고정보, 순찰노선정보, 경찰 인력/장비 현황을 지역단위(법정동)로 통합하여 분석용 데이터로 전처리·가공
• 범죄발생 정보에 대한 유동인구 및 공공데이터와의 상관성 분석을 통해 설명력 높은 변수 기반 범죄발생 예측 모델 구축
• 범죄발생 예측 모델 결과의 공간정보데이터를 활용하여 핫스팟 분석 및 신규순찰지점 추천 지역 GIS 시각화를 통한 분석결과 고객 활용도 증대

2. 구축 범위

• 범죄발생 상관성 분석 : 112신고정보를 중심으로 유동인구 및 공공데이터를 통해 수집된 다양한 변수들 중 상관성 높은 변수를 도출
• 지역단위 예측분석모델 구축 : 특정 지역 단위(법정동) 및 시간 단위를 기준으로 범죄발생 위험도를 예측하는 분석 모델 구축
• 범죄다발 예상지 신규 순찰지점 도출 : 범죄발생 예측 위험도가 높은 지역에 대한 신규 순찰지점을 지도상에 표출하는 시각화 자료 산출

수행내용

1. 112신고 데이터 및 유동인구데이터, 공공데이터 수집 및 전처리

• 112신고 데이터를 기반으로 데이터를 취합하기 위해 주소정보를 표준화처리하여 Key값으로 활용하고 추후 GIS시각화 분석을 위한 형태로 가공

2. 신고 발생 및 출동소요시간 변수 상관 분석

• 신고 발생 정보 및 출동소요시간을 기준으로 탐색적 분석을 수행 및 변수 간 상관성 분석을 통해 설명력 높은 변수들을 예측 분석을 위한 변수로 도출

3. 법정동 기반 신고 발생 예측 분석

• 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 법정동 지역별 4개 등급으로 구분된 위험도 예측 결과를 산출하는 모델을 도출

4. 신고 예상 지역 기반 최적화된 순찰 지점 추천

• 신고 구역 군집화를 위해 각 법정동 지역별 순찰 경로를 평가하고 신규 순찰 지점을 지도상에 추천하는 GIS 시각화 자료 산출

성과 및 기대효과

1. 신고 발생 예측 분석을 통한 범죄 예방

• 신고 발생 위험도가 높은 지역에 대한 순찰 강화를 통한 범죄 발생 사전 예방 효과
• 위험도 높은 지역과 시간대에 대한 근무 경찰관 공유를 통해 사전 경계태세 조치 및 대비 효과
• 순찰지역 지정 또는 CCTV 설치 등 치안 비용 집행 시 예측 분석 우선순위에 근거한 범죄 예방 효과

2. 순찰지점 재배치로 비용 절감

• 신고 다발지역에 인력 및 장비를 재배치함으로써 자원의 적재적소 투입을 통한 비용절감 효과

3. 스마트치안을 위한 분석 영역 확대

• 신고정보 외 순찰차 이동정보 및 추가 영역 정보를 투입하여 더 정확한 범죄 예측 알고리즘 개발 및 스마트치안 고도화에 활용

[언론보도]