자치경찰 시대를 앞두고, 시민 체감안전도 제고 방안 모색
[보안뉴스 박미영 기자] 경찰대학 치안정책연구소는 지난 10일 지역별 맞춤형 치안을 위한 경찰데이터 분석을 주제로 현장간담회를 개최했다.
이번 간담회는 자치경찰 시대를 앞두고 시민의 체감안전도를 높이기 위해 경찰 데이터를 활용한 해결 방법을 모색하기 위해 개최했으며, 현장 경찰관·경찰청 관련 부서·연구자들이 참석했다.
치안정책연구소는 △코로나19 경제위기로 인한 치안환경 변화 예측분석 △서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상 방안 제언 △112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석 등 연구 결과를 발표했다.
먼저, 스마트치안지능센터 박세연 연구관은 기계학습(머신러닝) 기법을 활용한 경제지표 변화에 따른 범죄 발생 변화를 발표했다.
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 분석했다.
민휘경 연구관은 서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상 방안 제언이라는 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 기법을 통해 자동 분류함으로써 해당 경찰서에서 필요로 하는 범죄 통계의 정확도를 향상시키는 기법이다.
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 성과를 발표했다. 김 교수는 대구지방경찰청과 합동으로 유동인구를 기반으로 한 순찰노선 재배치와 112신고 대응 효율화를 연구해 왔다.
대구지방경찰청은 이 연구를 통해 대구시 5개 지역을 대상으로 순찰노선 알고리즘을 운영해 112신고를 줄였고, 특히 절도를 예방한 효과를 거뒀다.
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”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 경찰대학 치안정책연구소는 지난 10일 지역별 맞춤형 치안을 위한 경찰데이터 분석을 주제로 현장간담회를 개최했다.
이번 간담회는 자치경찰 시대를 앞두고 시민의 체감안전도를 높이기 위해 경찰 데이터를 활용한 해결 방법을 모색하기 위해 개최했으며, 현장 경찰관·경찰청 관련 부서·연구자들이 참석했다.
치안정책연구소는 △코로나19 경제위기로 인한 치안환경 변화 예측분석 △서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상 방안 제언 △112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석 등 연구 결과를 발표했다.
먼저, 스마트치안지능센터 박세연 연구관은 기계학습(머신러닝) 기법을 활용한 경제지표 변화에 따른 범죄 발생 변화를 발표했다.
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 분석했다.
민휘경 연구관은 서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상 방안 제언이라는 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 기법을 통해 자동 분류함으로써 해당 경찰서에서 필요로 하는 범죄 통계의 정확도를 향상시키는 기법이다.
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 성과를 발표했다. 김 교수는 대구지방경찰청과 합동으로 유동인구를 기반으로 한 순찰노선 재배치와 112신고 대응 효율화를 연구해 왔다.
대구지방경찰청은 이 연구를 통해 대구시 5개 지역을 대상으로 순찰노선 알고리즘을 운영해 112신고를 줄였고, 특히 절도를 예방한 효과를 거뒀다.
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”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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