서울시, AI·3D 공간정보 결합⋯'S-Map 모델'로 방범 사각지대 없앤다

서울 전역 100m 단위로 쪼개 범죄위험요인 예측 및 순찰
실제 범죄 발생 데이터로 예측 정확도 검증

▲방범예측지수 집계구 단위 분석(고도화 전)과 100m단위 분석 결과 비교(고도화 후) (서울시)

서울시가 AI와 빅데이터를 기반으로 방범 사각지대를 찾아내는 ‘S-Map 방법취약지역 예측 모델’을 개발, 고도화하고 이달부터 본격적인 운영에 들어간다고 29일 밝혔다.

시는 그동안 2023년에 개발한 ‘서울형 방범예측지수’를 활용해 범죄 취약지역을 분석해 왔다. 그러나 기존 모델은 통계청 집계구 단위(다각형)로 산출돼 세밀한 방범 자원 배분, 실시간 행정 의사결정에 한계가 있어 새 모델을 개발하게 됐다고 설명했다.

이번에 개발된 모델은 서울 전역을 100m 단위 격자로 세분화해 구역별 범죄 위험 요인을 예측하고, 실제 범죄 발생 데이터를 기반으로 성능을 검증함으로써 정확도와 공간 정합도를 높인 것이 특징이다. 또한 AI 머신러닝 기반 예측 기술, 3D 공간정보 분석 기법을 도입해 기존 모델을 정량적이고 행정 친화적 단위로 고도화했다.

시는 예측 모델의 신뢰도 확보를 위해 최근 2년간 범죄 발생 데이터를 활용, 예측 정확도를 검증해 기존 모델 대비 정확도와 공간 일치도를 모두 높였다고 말했다.

시는 고도화된 예측 결과를 공간정보 플랫폼 ‘S-Map’에 탑재해 △주민참여 순찰대 순찰 필요구역 제시 △보안등·비상벨 등 방범시설 설치 △노후 방범시설 교체 등 방범 인프라를 최적화하는 데 활용할 계획이다.

강옥현 서울시 디지털도시국장은 “AI와 빅데이터를 활용한 S-Map 방범취약지역 예측 모델로 한정된 인력과 예산을 우선순위별로 투입하는 데이터 기반 현장 행정을 실현할 수 있게 됐다”며 “앞으로 생활안전, 교통, 복지 등 다양한 분야에서 도시 데이터와 첨단 기술을 연결해 시민이 체감하는 디지털 도시를 완성해 나갈 것”이라고 밝다.