AI와 3D 공간정보로 방범 사각지대 제로 도전

서울시가 범죄 예방을 위한 혁신적 기술 도입에 나섰습니다. 주택, 교통, 환경 등의 공간 정보를 통합한 3D 플랫폼 ‘S-Map’을 활용해 방범 사각지대를 체계적으로 예측하고, 인력과 예산이 효율적으로 배분될 수 있도록 지원합니다.

이번에 서울시가 본격 운영에 들어간 ‘S-Map 방범취약지역 예측 모델’은 AI와 빅데이터 기술을 기반으로 개발되었으며, 실제 범죄 데이터를 학습해 예측 정확도와 공간 정합성을 높였습니다. 시민이 체감하는 ‘디지털 안전 도시’를 실현하는 발판이 될 전망입니다.

서울시는 AI 기술과 3D 공간정보를 결합한 ‘S-Map 방범취약지역 예측 모델’을 통해 범죄 가능성이 높은 지역을 100m 단위로 예측하고, 이를 바탕으로 순찰 경로, CCTV 설치 위치 등을 정밀하게 조정하는 시스템을 도입했습니다. 실제 범죄 데이터를 학습한 이 모델은 정책 효과를 높이며 시민의 안전 체감도를 높일 것으로 기대됩니다.

기존 방범 시스템의 한계를 넘어선 S-Map

시는 기존의 ‘서울형 방범예측지수’를 활용해 범죄 취약지역을 분석해왔으나, 통계청 집계구 단위의 분석은 세밀한 자원 배분과 실시간 대응에 한계가 있었습니다. 이에 따라 100m 단위 격자로 보다 세분화된 신규 예측 모델을 개발하고 운영에 들어갔습니다.

새로 개발된 모델은 AI 머신러닝 기술과 3D 공간정보 분석 기법을 도입해 정량적이고 행정 친화적인 결과물을 제공합니다. 유동인구, 조도, 건물 용도, CCTV 밀도 등 다양한 요인을 반영해 범죄 위험도를 산출하고, 야간 범죄 취약지역을 정밀하게 식별할 수 있도록 설계되었습니다.

실효성 검증과 맞춤형 방범 정책

이 모델은 최근 2년간의 실제 범죄 데이터를 활용해 예측 정확도를 검증했습니다. 이를 통해 기존 예측모델 대비 정확도와 공간 정합도가 모두 향상되었으며, 특히 시야 제한이 많은 골목, 주거지 혼재 지역 등을 고위험 지역으로 분류하는 데 탁월한 성능을 보였습니다.

시는 해당 예측 결과를 S-Map에 탑재해 주민참여 순찰대의 활동 구역, 보안등과 비상벨 위치, 노후 방범시설 교체 등에 활용할 예정입니다. 또한 자치구별 방범 지도를 정기적으로 갱신하고, 지역별 맞춤형 방범 정책 수립에도 적극 반영할 계획입니다.

시민 체감형 디지털 안전도시 구현

시는 ‘S-Map 방범취약지역 예측 모델’을 통해 시민이 체감하는 안전 체계 구축을 목표로 합니다. AI가 어린이 통학로, 노인시설, 원룸 밀집지역, 유흥가 등을 중심으로 범죄 발생 가능성을 감지하고 대응 전략을 제시함으로써 실제 방범 현장에 즉시 적용할 수 있도록 돕습니다.

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