피앤피뉴스 - 빅데이터를 통한 범죄 예측…스마트치안 ‘현실화’

  • 맑음거제7.5℃
  • 구름조금구미3.5℃
  • 구름조금원주2.6℃
  • 맑음이천2.3℃
  • 구름조금인천8.7℃
  • 맑음파주2.4℃
  • 구름조금강화8.2℃
  • 맑음진도군6.2℃
  • 맑음김해시6.0℃
  • 맑음경주시2.9℃
  • 맑음서청주3.0℃
  • 맑음울산7.9℃
  • 맑음영덕5.5℃
  • 맑음보성군4.8℃
  • 맑음목포8.6℃
  • 맑음남원2.6℃
  • 맑음고창3.9℃
  • 맑음부산11.4℃
  • 맑음북강릉7.4℃
  • 맑음장흥
  • 맑음해남3.6℃
  • 맑음북부산5.6℃
  • 맑음임실2.0℃
  • 맑음제천0.8℃
  • 구름많음보은1.1℃
  • 맑음광양시9.7℃
  • 구름조금세종4.6℃
  • 맑음양산시5.8℃
  • 맑음함양군0.4℃
  • 맑음태백0.5℃
  • 맑음흑산도13.3℃
  • 맑음제주12.4℃
  • 구름조금고창군5.1℃
  • 비백령도13.1℃
  • 맑음동두천3.2℃
  • 맑음진주3.2℃
  • 구름조금부안5.5℃
  • 맑음울진5.7℃
  • 맑음봉화-1.4℃
  • 맑음산청1.2℃
  • 맑음순창군2.3℃
  • 맑음통영9.2℃
  • 맑음보령8.7℃
  • 구름조금울릉도11.4℃
  • 맑음문경2.4℃
  • 맑음속초9.0℃
  • 맑음동해7.3℃
  • 맑음대관령-2.0℃
  • 맑음추풍령1.8℃
  • 맑음청주5.6℃
  • 흐림안동2.9℃
  • 맑음거창2.0℃
  • 맑음대구4.1℃
  • 구름많음서울7.4℃
  • 구름조금정읍4.3℃
  • 맑음상주1.7℃
  • 맑음광주6.6℃
  • 맑음양평2.9℃
  • 흐림금산1.6℃
  • 맑음합천2.3℃
  • 맑음고흥4.8℃
  • 맑음충주2.5℃
  • 맑음영천1.1℃
  • 구름조금군산5.4℃
  • 구름많음의성1.1℃
  • 맑음북춘천1.0℃
  • 맑음홍천0.6℃
  • 맑음여수10.4℃
  • 맑음서귀포13.7℃
  • 구름많음철원1.4℃
  • 맑음영광군5.3℃
  • 맑음남해8.6℃
  • 맑음밀양3.8℃
  • 맑음청송군-0.4℃
  • 맑음정선군-0.9℃
  • 맑음영월0.7℃
  • 맑음포항7.1℃
  • 맑음전주6.7℃
  • 박무홍성4.5℃
  • 맑음영주1.3℃
  • 맑음고산13.8℃
  • 맑음창원8.7℃
  • 맑음강진군
  • 맑음장수-0.5℃
  • 맑음성산13.4℃
  • 구름많음순천0.8℃
  • 맑음강릉7.9℃
  • 맑음대전5.0℃
  • 구름많음수원6.9℃
  • 흐림인제1.4℃
  • 맑음부여4.4℃
  • 맑음의령군1.2℃
  • 맑음천안3.1℃
  • 맑음서산5.7℃
  • 맑음완도7.3℃
  • 맑음춘천1.4℃
  • 맑음북창원6.8℃

빅데이터를 통한 범죄 예측…스마트치안 ‘현실화’

김민주 / 기사승인 : 2019-12-04 10:39:00
  • -
  • +
  • 인쇄


경찰청, 국가정보자원관리원과 협업으로 범죄위험도 예측 분석 

 

[공무원수험신문=김민주 기자] 범죄 발생 위험지역을 예측해 경찰관, 순찰차 등을 미리 적재적소에 배치하는 인공지능 기반의 스마트 치안이 현실화될 전망이다.

 

경찰청(청장 민갑룡)과 행정안전부 국가정보자원관리원(원장 김명희)은 치안정책의 패러다임을 전환하고 스마트 치안을 구현하기 위한 빅데이터 분석을 수행했다. 분석은 송도, 청라 등 신도심과 국제공항, 국가산업단지 등 복합적인 도시 환경이 공존하는 인천지역을 대상으로 했다. 범죄·무질서 위험도 예측모델을 설계하여, 시간 단위로 범죄·무질서 발생 위험지역을 예측하고 범죄·무질서 발생에 영향을 미치는 주요 환경적 요인을 파악한 것이다.

이번 분석에는 경찰청의 112신고·범죄통계 등의 치안데이터를 중심으로 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터(8만건), 인천시의 항공사진(16.2GB)뿐만 아니라, SK텔레콤의 유동인구(530만건신용카드 매출정보(521만건) 등 민간과 공공의 다양한 데이터를 결합하여 활용했다. 특히 SK텔레콤에서도 유용한 민간 데이터를 무상으로 제공하는 등 사회적 가치 실현이라는 국가적 과제에 적극 동참했다.


1.jpg▲ 경찰청 자료제공
 
 

분석을 위해 인천지역을 가로 200m×세로 200m 크기의 23천여 개 격자로 나누고 알고리즘을 통해 5개의 군집으로 분류했으며, 군집분석 결과, 범죄·무질서 발생 최상위 군집 지역은 주말과 심야 시간대에 112신고가 크게 증가하고, 유동인구는 매우 많지만 거주 인구는 적은 특징을 보였다.

 

이번 분석 과정에는 신고·범죄 건수뿐만 아니라 환경적 요인을 결합하여 범죄 위험도 예측모델을 개발했으며, 이 과정에서 LSTM(Long Short Term Memory. 시계열 데이터를 처리하기 위한 딥러닝 모델) 딥러닝 알고리즘과 그래디언트 부스팅(약한 예측 모델을 결합하여 예측도를 향상시키는 기계 학습 모델) 기반의 Catboost 알고리즘을 활용했다. 이를 통해 지역별, (()·2시간 단위의 범죄 발생 건수를 예측하고 범죄·무질서 위험도를 5점 척도로 나타낸 것이다.

 

() 단위 기준으로 예측모델의 성능을 평가한 결과, 범죄위험도는 98%의 예측 정확도를 보였으며 예측 성능(AUC 기반의 예측 모델 평가 방법)은 범죄 발생 건수만을 토대로 한 선형회귀 예측보다 20.1% 향상됐다. 또한 무질서 위험도의 경우 91.3%의 예측 정확도를 보였으며, 예측 성능은 5.1% 개선되었다.

인공지능 알고리즘은 약 2,600개의 요인 중에서 유흥주점의 업소 수()’를 범죄 예측의 가장 중요한 환경적 요인으로 선정했다. 숙박시설의 경우 업소 수()뿐만 아니라 매출액도 같이 고려해야 하며, 유동인구의 요일별 편차도 범죄 예측에 중요한 요인으로 판단했다. 또한, 특정 지역의 범죄 예측에는 그 지역의 과거 범죄 건수 외에 인접 지역의 범죄 건수 또한 큰 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 이는 경찰관의 지식과 경험이 담겨있는 데이터를 인공지능 알고리즘이 학습함으로써, 요인 간 상관관계를 파악하고 사람이 미처 발견하기 어려운 환경적 요인을 찾아내어 범죄 가능성을 예측한 것이다.

 

예측 모델을 현장에 적용한 결과 실제 범죄 예방에 효과가 있는 것으로 나타났다. 경찰청은 지난 1014일부터 6주간 범죄 예측 결과를 기반으로 인천시의 16개 지역에 경찰관과 순찰차를 집중 배치했다. 그 결과 신고 건수는 2018년 같은 기간 대비 666건에서 508건으로 23.7%, 범죄발생건수는 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다. 경찰청은 범죄위험도 예측 모델은 인천 지역을 대상으로 시범 운영 후 전국으로 확대할 계획이라고 밝혔다.

 

민갑룡 경찰청장은 경찰의 업무는 국민의 안전과 직결되는 만큼 과학적인 데이터 분석과 활용이 매우 중요하다라면서 이번 연구결과를 치안 현장에 적용해 효과를 검증하는 한편, 자체 연구와 폭넓은 기관 간 협업을 통해서 보다 효과적인 치안 활동을 전개해 나갈 것이라고 밝혔다.

 

김명희 국가정보자원관리원장은 이번 분석은 사회적 가치를 창출하고 확산하기 위해 경찰청(‘19.4.12), SK텔레콤(’19.2.18)과 전략적으로 협업한 아주 의미있는 사례라며, “향후에도 다양한 공공·민간 데이터를 활용하여 국민이 체감할 수 있는 분석과제를 주도적으로 발굴·수행함으로써, 정부 정책에 대한 국민의 신뢰를 얻고 국민의 삶이 개선되도록 노력할 계획이라고 말했다.

[저작권자ⓒ 피앤피뉴스. 무단전재-재배포 금지]

WEEKLY HOTISSUE

뉴스댓글 >

많이 본 뉴스

초·중·고

대학

공무원

로스쿨

자격증

취업

오피니언

종합