서울시가 방범 사각지대를 찾아내는 데 3차원 플랫폼 '에스맵(S-Map)'을 활용한다.
뉴시스 보도에 따르면, 서울시는 인공지능(AI)과 빅데이터를 기반으로 방범 사각지대를 정밀하게 찾아내는 'S-Map 방범취약지역 예측 모델'을 개발해 운영한다고 29일 밝혔다.
이번에 개발한 모델은 서울 전역을 100m 단위로 세분화해 구역별 범죄 위험 요인을 예측하고 실제 범죄 발생 데이터를 기반으로 성능을 검증하는 것이 특징이다. 또 AI 머신러닝 기반 예측 기술, 3차원(3D) 공간 정보 분석 기법을 도입했다.
시는 최근 2년간 범죄 발생 데이터를 활용해 예측 정확도를 검증했다. 기존 모델 대비 정확도와 공간 일치도를 모두 높였다. 특히 야간 시간대 사건이 자주 발생하는 지역을 정밀하게 식별하는 데 효과가 있다고 시는 소개했다.
아울러 인공지능이 과거 범죄 발생 데이터를 학습해 유동 인구, 가로등 밝기, 건물 용도, 폐쇄회로(CC)TV 밀도 등 요인을 종합 분석해 위험도를 산출한다.
저층과 고층 주택이 혼재된 골목은 시야 제한이 많아 '시민 불안도'가 높은 지역으로 분류하는 등 인공지능이 물리적 환경까지 고려한 현실적인 방범 지도를 제시한다.
시는 이번 예측 결과를 에스맵에 탑재해 ▲주민 참여 순찰대 순찰 필요 구역 제시 ▲보안등·비상벨 등 방범 시설 설치 ▲노후 방범 시설 교체 등 방범 시설을 최적화하는 데 활용한다.
또 에스맵 예측 결과로 자치구별 방범 취약 지도를 정기적으로 갱신하는 한편 지역별 맞춤형 방범 정책 수립에 활용할 계획이다.
강옥현 서울시 디지털도시국장은 "AI·빅데이터를 활용한 S-Map 방범취약지역 예측 모델로 한정된 인력과 예산을 우선순위별로 투입하는 데이터 기반 현장 행정을 실현할 수 있게 됐다"며 "앞으로 생활 안전, 교통, 복지 등 다양한 분야에서 도시 데이터와 첨단 기술을 연결해 시민이 체감하는 디지털도시를 완성할 것"이라고 말했다.
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