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(사진=서울시)



시는 그동안 2023년 개발한 ‘서울형 방범예측지수’를 활용, 범죄 취약지역을 분석해 왔으나 기존 모델은 통계청 집계구 단위(다각형)로 산출돼 세밀한 방범 자원 배분, 실시간 행정 의사결정에 한계가 있어 새 모델을 개발하게 됐다.

이번에 개발한 모델은 서울 전역을 100m 단위 격 차담보 자로 세분화해 구역별 범죄 위험 요인을 예측하고, 실제 범죄 발생 데이터를 기반으로 성능을 검증함으로써 정확도와 공간 정합도를 높인 것이 특징이다. 또 AI 머신러닝 기반 예측 기술, 3D 공간정보 분석 기법을 도입해 기존 모델을 정량적이고 행정친화적 단위로 고도화했다.
예측 모델의 신뢰도 확보를 위해 최근 2년간 범죄 발생 데이터를 활용 우리은행 공인인증서 재발급 , 예측 정확도를 검증해 기존 모델 대비 정확도와 공간 일치도를 모두 높였으며 특히 야간시간대 사건이 자주 발생하는 지역을 정밀하게 식별하는 데 효과가 있음을 확인했다.
AI가 과거 범죄 발생 데이터를 학습해 유동인구·가로등 밝기·건물 용도·CCTV 밀도 등 다양한 요인을 종합 분석해 위험도를 산출, ‘어느 지역에 순찰을 강화해야 하는지’ 보험 , ‘어디에 방범 시설물을 설치해야 하는지’ 등을 객관적으로 판단할 수 있다.
시는 고도화된 예측 결과를 공간정보 플랫폼 ‘S-Map’에 탑재해 △주민참여 순찰대 순찰 필요구역 제시 △보안등·비상벨 등 방범시설 설치 △노후 방범시설 교체 등 방범 인프라를 최적화하는 데 활용할 계획이다.
시는 지역별 특성을 고려한 정밀한 우체국 행복가득 희망적금 방범 대응체계로 범죄예방 관련 부서가 현장에서 바로 적용할 수 있는 ‘S-Map 방범취약지역 예측 모델’을 통해 시민이 일상에서 느끼는 ‘안전 체감도’를 획기적으로 높일 수 있게 될 것으로 기대하고 있다.
강옥현 서울시 디지털도시국장은 “AI·빅데이터를 활용한 ‘S-Map 방범취약지역 예측 모델’로 한정된 인력과 예산을 우선순위별로 투입하 주택담보대출 상환기간 는 데이터 기반 현장행정을 실현할 수 있게 됐다”며 “앞으로 생활안전, 교통, 복지 등 다양한 분야에서 도시 데이터와 첨단 기술을 연결해 시민이 체감하는 디지털도시를 완성해 나갈 것”이라고 말했다.
함지현 ([email protected])