사진=이미지투데이빅데이터 분석기법을 활용해 지역별 범죄위험도를 사전에 예측할 수 있는 길이 열렸다. 경찰이 관련 정보를 실제 치안 현장에 시범 적용하자 범죄 건수가 줄어들었다.
28일 경찰청과 행정안전부 국가정보자원관리원에 따르면 지난 4월부터 10월까지 약 7개월간 인천시에서 빅데이터 분석을 통해 ‘인공지능 범죄위험도 예측모델’을 설계했다. 이를 위해 살인·강도·성폭력·절도·폭력 등 경찰의 범죄기록, 주취자 시비 등 112 신고 데이터는 물론이고 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터(8만건), 인천시 항공사진(16GB), 신용카드 결제정보(521만건), SK텔레콤의 유동인구 데이터 등도 함께 활용됐다. 경찰과 국가정보자원관리원은 인천을 2만3,000개의 작은 사각형으로 나누고 월별, 일별, 2시간 단위의 데이터를 적용해 구역마다 범죄 위험도를 ‘매우 위험’, ‘위험’, ‘약간 위험’, ‘보통’, ‘안전’ 등 5단계로 평가했다. 이어 ‘매우 위험’ 구역이 몰린 16곳을 범죄 위험지역으로 선정했다.
이를 토대로 범죄 위험지역 16곳에 10월 14일부터 6주간 경찰관과 순찰차를 집중 배치한 결과 신고 건수는 지난해 같은 기간(666건)보다 23.7% 줄었고, 범죄 발생 건수도 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다.
범죄위험도 예측모델은 1일 단위 기준으로 98%의 정확도를 기록했다고 경찰청은 설명했다. 이 방식은 단순히 범죄 발생 수만으로 위험도를 예측하는 기존 방식(선형 회귀 예측모델)보다 정확도가 20.1% 향상된 것으로 나타났다. 경찰청은 범죄위험도 예측모델을 인천에서 시범 운영한 뒤 전국으로 확대해나갈 방침이다.
민갑룡 경찰청장은 “경찰의 업무는 과학적인 데이터 분석과 활용이 매우 중요하다”며 “이번 연구결과를 치안현장에 적용해 효과를 검증하는 동시에 다른 기관들과 협업해 보다 효과적인 치안 활동을 펼쳐나가겠다”고 말했다. 김명희 국가정보자원관리원장은 “앞으로도 다양한 공공·민간 데이터를 활용해 국민이 체감할 수 있는 과제를 주도적으로 수행할 것”이라고 강조했다.
