인천시 범죄 발생 위험지역 집중 순찰… 신고 건수 23.7% 줄고 범죄 9.7% 감소

유흥주점과 숙박시설 등을 분석하는 빅데이터 기술을 발판으로 범죄를 예측하고 예방하는 시스템이 현실화될 전망이다.

행정안전부와 경찰청은 28일 인천 송도·청라 등지를 중심으로 ‘범죄 위험도 예측모델’을 만들어 분석하고 이를 현장 순찰에 적용했더니 실제로 범죄 발생 건수가 줄어드는 효과가 있었다고 밝혔다. 정부는 인천시의 항공사진을 토대로 분석 지역을 2만 3000개로 나눴다. 개발한 알고리즘을 통해 이를 5개 군으로 분류했다. 이들을 분석한 결과 범죄가 발생할 가능성이 큰 지역은 주말·심야 시간대에 신고량이 크게 증가하고, 유동인구는 많지만 실제로 사는 거주인구는 얼마 없다는 특징을 보였다.

이런 예측 모델을 바탕으로 범죄 발생 위험도가 높은 지역을 찾아내 집중 순찰했더니 실제 범죄를 예방하는 효과가 있었던 것으로 나타났다. 경찰청이 지난 10월 14일부터 6주간 범죄 예측 결과를 기반으로 인천시 16개 지역에 경찰관과 순찰차를 집중 배치했는데 신고 건수는 지난해 같은 기간 대비 666건에서 508건으로 23.7% 줄었고, 범죄 발생 건수도 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다. 이번 분석에서 사용한 알고리즘의 가장 큰 특징은 공공과 민간의 데이터를 적절히 결합해서 만들어졌다는 것이다. 경찰청이 보유한 112신고·범죄통계 등 치안 데이터를 중심으로 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터 8만건, 민간기업 SK텔레콤의 유동인구(530만건)·신용카드 매출정보(521만건) 등의 자료가 활용됐다. 인공지능 알고리즘은 약 2600개의 요인 중에서 ‘유흥주점 업소 수’를 범죄 예측의 가장 중요한 환경적 요인으로 선정했다. 게다가 숙박시설은 업소의 숫자뿐 아니라 매출액도 함께 고려해야 하고 유동인구의 요일별 편차도 범죄 예측에서 가장 중요한 요인으로 판단했다.

행안부 관계자는 “경찰관의 지식과 경험이 담긴 데이터를 인공지능 알고리즘이 학습했고 요인 간 상관관계를 파악해 사람이 발견하기 어려운 환경적 요인을 찾아낸 것”이라고 말했다. 해당 모델은 인천 지역을 대상으로 시범운영한 뒤 전국으로 확대될 예정이다.

오경진 기자 oh3@seoul.co.kr