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권봉길 기자=경찰청(청장 민갑룡)과 행정안전부 국가정보자원관리원(원장 김명희)은 치안정책의 패러다임을 전환하고 스마트 치안을 구현하기 위한 빅데이터 분석을 수행하였다.
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분석은 송도, 청라 등 신도심과 국제공항, 국가산업단지 등 복합적인 도시 환경이 공존하는 인천지역을 대상으로, 범죄·무질서 위험도 예측모델을 설계하여, 월(月), 일(日), 2시간 단위로 범죄·무질서 발생 위험지역을 예측하고 범죄·무질서 발생에 영향을 미치는 주요 환경적 요인을 파악한 것이다.
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이번 분석에는 경찰청의 112신고·범죄통계 등의 치안데이터를 중심으로 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터(8만건), 인천시의 항공사진(16.2GB)뿐만 아니라, SK텔레콤의 유동인구(530만건)·신용카드 매출정보(521만건) 등 민간과 공공의 다양한 데이터를 결합하여 활용했다.
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특히 SK텔레콤에서도 유용한 민간 데이터를 무상으로 제공하는 등 사회적 가치 실현이라는 국가적 과제에 적극 동참했다.
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분석을 위해 인천 지역을 가로 200m× 세로 200m 크기의 2만3천여 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.
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특히, OO동의 경우 OO역 주변에 유흥가가 있으며, 0~2시의 심야 시간에 112신고가 급증하고 거주인구 대비 유동인구가 매우 많은 지역으로 나타났다. 반면, 범죄·무질서 발생 하위 군집 지역은 OO동과 같이 거주·유동인구가 모두 적고, 8~19시까지의 주간(晝間) 시간대에 신고가 많은 것으로 나타났다.
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인공지능 알고리즘은 약 2,600개의 요인 중에서 ‘유흥주점의 업소 수(數)’를 범죄 예측의 가장 중요한 환경적 요인으로 선정했다.
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숙박시설의 경우 업소 수(數)뿐만 아니라 매출액도 같이 고려해야 하며, 유동인구의 요일별 편차도 범죄 예측에 중요한 요인으로 판단했다.
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또한, 특정 지역의 범죄 예측에는 그 지역의 과거 범죄 건수 외에 인접 지역의 범죄 건수 또한 큰 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다.
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이는 경찰관의 지식과 경험이 담겨있는 데이터를 인공지능 알고리즘이 학습함으로써, 요인 간 상관관계를 파악하고 사람이 미처 발견하기 어려운 환경적 요인을 찾아내어 범죄 가능성을 예측한 것이다. 
 

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