경찰이 빅데이터를 통해 범죄를 예측하고, 고위험 지역에 치안 인력을 집중배치한 결과 범죄 예방 효과가 있었던 것으로 나타났다. 스마트 치안으로 범죄 발생 위험지역을 미리 예측하고 경찰관, 순찰차 등 치안자원을 미리 배치하는 인공지능 기반의 스마트 치안을 실현하기 위한 첫 발을 뗀 셈이다.
경찰청은 빅데이터 분석 결과를 토대로 지난 10월14일부터 6주 간 인천시 16개 지역에 경찰관과 순찰차를 집중배치한 결과 신고 건수는 지난해 같은 기간 666건에서 올해 508건으로 23.7% 줄었다고 28일 밝혔다. 범죄발생 건수도 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다.
경찰과 행정안전부 국가정보지원관리원이 수행한 이번 분석은 치안 정책의 패러다임을 전환하고 스마트 치안을 구현하기 위한 차원이다. 이번 분석은 송도, 청라 등 신도심과 국제공항, 국가산업단지 등 복합적인 도시 환경이 공존하는 인천을 대상으로 진행됐다.
경찰은 범죄(살인, 강도, 성폭력, 절도, 폭력) 및 무질서(주취자, 시비 등 관련 112신고 10종) 위험도 예측모델을 설계한 뒤 월·일·2시간 단위로 위험지역을 예측하고 분석 범죄 발생에 영향을 주는 환경요인을 파악했다. 경찰청의 112신고·범죄통계 등 치안데이터와 소상공인시장진흥공단의 소상공인데이터, 인천시의 항공사진, SK텔레콤의 유동인구·신용카드 매출정보 등이 분석에 활용됐다.
경찰 분석 결과 범죄·무질서 발생 최상위 군집 지역은 주말과 심야시간대에 112신고가 크게 증하고, 유동인구는 많지만 거주인구는 적다는 특징을 나타냈다. 반면 범죄·무질서 발생 하위 군집지역의 경우 거주, 유동인구가 모두 적었고 오전 8시부터 오후 7시까지 주간 시간대에 신고가 많은 것으로 조사됐다.
이번 분석에서는 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 신고 범죄 건수 뿐 아니라 환경적 요인도 결합해 범죄 위험도를 예측했다. 경찰에 따르면 AI 알고리즘은 약 2600개의 환경적 요인 중 '유흥주점의 업소 수'를 범죄 예측의 가장 중요한 요인으로 꼽았다. 이외 숙박시설의 업소 수와 매출액, 유동인구의 요일별 편차도 핵심 요인 중 하나였다.
아울러 AI 알고리즘은 특정 지역의 범죄 예측에 그 지역의 과거 범죄 건수 외에 인접 지역의 범죄 건수 또한 큰 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 경찰 관계자는 "경찰관의 지식과 경험이 담긴 데이터를 AI알고리즘이 학습해 요인 간 상관관계를 파악하고 범죄 가능성을 예측한 것"이라고 설명했다.
민갑룡 경찰청장은 "이번 연구결과를 치안 현장에 적용해 효과를 검증하는 한편, 자체 연구와 기관협업을 통해 효과적인 치안 활동을 전개해 나갈 것"이라고 밝혔다.
[Queen 류정현기자] 사진 뉴스1
