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지역별 맞춤형 치안을 위한 경찰데이터 분석 현장간담회

- 자치경찰 시대를 앞두고, 시민 체감안전도 제고 방안 모색 -
기자명 : 이창희 입력시간 : 2020-07-10 (금) 21:34

경찰대학 치안정책연구소(연구소장 손장목)는 7월 10일 경찰청 문화마당에서 「지역별 맞춤형 치안을 위한 경찰데이터 분석」을 주제로 현장간담회를 개최하였다.

이번 간담회는 자치경찰 시대를 앞두고 시민의 체감안전도를 높이기 위해 경찰 데이터를 활용한 해결방법을 모색하고자 개최하였으며, 현장경찰관, 경찰청 관련 부서, 연구자들이 참석했다.

치안정책연구소는 ❶코로나 19 경제위기로 인한 치안환경변화 예측분석 ❷서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상방안 제언 ❸112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석 등 연구 결과를 발표하였다.
먼저, 스마트치안지능센터 박세연 연구관은 기계학습*(머신러닝) 기법을 활용한 경제지표 변화에 따른 범죄 발생 변화를 발표했다.
* 기계학습(머신러닝 Machine learning): 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술.
  박 연구관은 통계학적으로 유의미한 범죄 중 2017년 6월 대비 2020년 6월에는 ▵도박(127%↑), ▵특별경제범죄(44%↑), ▵강도(25%↑)는 급증하고, 폭행(12%↓)과 상해(7%↓)는 감소한 것으로 분석하였다.
 
민휘경 연구관은「서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상방안 제언」이라는 주제로 경찰 치안서비스 평가의 영향요인을 발표했다.
  시민들의 체감안전도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석한 결과, 관서별로 영향요인이 다른 것으로 나타났다. 예를 들어 주민들의 체감안전도에 가장 큰 영향을 미치는 요소가 A 관서는 ‘높은 여성 대상 범죄 발생량’인 반면, B 관서는 ‘높은 경제 취약인구 비율’로 영향요인이 서로 다른 것을 확인할 수 있었다.
 
김혜진 연구관은 「112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석」을 발표했다. 이 프로그램은 ‘112신고 기타유형’을 자연어처리 기법*을 통해 자동 분류함으로써 해당 경찰서에서 필요로 하는 범죄 통계의 정확도를 향상시키는 기법이다.
   
자연어처리기법(Natural Language Processing): 텍스트 데이터를 처리하는 인공지능 분야의 하나로, 대량의 말뭉치 데이터를 활용하는 기계학습 및 통계적 자연어처리 기술 등을 포함한다.
 
이에 따라 기존 통계 대비, 기타 유형의 약 38%를 특정 유형(피싱사기, 주취자, 폭력 등)으로 자동 재분류할 수 있으며, 그 외에도 부가적으로 특별 테마 범죄 유형(대인피해가 발생한 주거침입 등)의 발생 패턴을 지리적으로 파악할 수 있다.
 
계명대 김중곤 교수는 「유동인구 분석을 활용한 대구지방경찰청 112신고 대응 성과」를 발표했다. 김 교수는 대구지방경찰청과 합동으로 유동인구를 기반으로 한 순찰노선 재배치와 112신고 대응 효율화를 연구해왔다.
 
대구지방경찰청은 이 연구를 통해 대구시 5개 지역을 대상으로 순찰노선 알고리즘을 운영하여 112신고를 줄였고, 특히 절도를 예방한 효과를 거두었다.
 
스마트치안지능센터장 장광호 경정은 “자치경찰 시대를 앞두고 경찰도 맞춤형 데이터 활용이 중요하다. 기술보다 절실한 것은 경찰 조직 내 각 부서가 자신이 관리하는 데이터를 다른 부서에 공유하려는 태도이다. 우리 센터는 경찰 조직 내 각 부서가 서로의 데이터를 공유하고 기술을 개발하도록 지원하는 역할을 하겠다.”라고 밝혔다.

중앙취재본부 이창희 기자 jesus9@daum.net <저작권자 ⓒ 특수경찰신문 무단전재 및 재배포금지>











 
 


 
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