서울시, AI·데이터 기반 'S-맵'으로 방범 사각지대 확인

서울시가 서울 공간정보를 통합한 3D 플랫폼 'S-맵'을 활용해 방범 사각지대를 찾아낸다.

S-맵을 주민 참여 순찰 필요구역을 확인하거나 보안등·비상벨 등 위치 선정에 활용, 효율적인 방범 행정을 구축할 계획이다.

서울시는 인공지능(AI)과 빅데이터 기반 방범 사각지대를 정밀하게 찾아내는 'S-맵 방범취약지역 예측 모델'을 개발·고도화해 운영을 시작한다.

그동안 2023년 개발한 '서울형 방범예측지수'를 활용해 범죄 취약지역을 분석했지만 통계청 집계구 단위로 산출돼 세밀한 방범 자원 배분, 실시간 행정 의사결정에 한계가 있었다.

이번 모델은 서울 전역을 100m 단위 격자로 세분화해 구역별 범죄 위험 요인을 예측하고 실제 범죄 발생 데이터를 기반으로 성능을 검증해 정확도와 공간 정합도를 높였다. AI 머신러닝 기반 예측 기술, 3D 공간정보 분석 기법을 도입해 정량적이고 행정친화적 단위로 고도화했다.

예측 모델 신뢰 확보를 위해 최근 2년간 범죄 발생 데이터를 활용, 예측 정확도를 검증해 기존 모델 대비 정확도와 공간 일치도를 모두 높였다. 특히 AI가 과거 범죄 발생 데이터 학습으로 지역별 위험도를 산출, 야간에 사건이 자주 발생하는 지역의 정밀 식별 효과를 확인했다.

시는 고도화된 예측 결과를 S-맵에 탑재, 방범 인프라를 최적화하는 데 활용할 계획이다. 자치구별 방범 취약지도를 정기적으로 갱신하고 지역별 맞춤형 방범 정책 수립에도 참고한다.

강옥현 서울시 디지털도시국장은 “S-맵 방범취약지역 예측 모델로 한정된 인력과 예산을 우선순위별 투입하는 데이터 기반 현장 행정을 실현할 수 있게 됐다”며 “생활안전·교통·복지 등 다양한 분야에 도시 데이터와 첨단기술을 연결, 시민이 체감하는 디지털 도시를 완성해 나갈 것”이라고 말했다.

박종진 기자 truth@etnews.com