지각에세이_김수지

< 2021년 DSOB 소학회 프로젝트 >

주제 : 범죄 예방에 최적화된 순찰 노선 구성

목표 : 데이터를 통해 범죄가 발생하는 장소와 요인을 알아보고 이를 복합해 최적화된 순찰 노선을 구성하는 것

 

역할 분담

나 : 공동주택 데이터 전처리, 노선 시각화, 발표자료 디자인

팀원 1 : 공동주택 데이터 전처리, 데이터 수집, 발표자료 구성

팀원 2 : 단독주택 데이터 전처리, 주제 관련 논문 탐색, 발표

팀원 3 : CCTV, 문화시설, 판매시설 전처리, 주제 관련 논문 탐색, 발표에 필요한 자료 수집 및 정리, 데이터 수집처 조사

 

선행 연구 및 논문

1) 빅데이터 분석을 통한 순찰 및 112 신고 대응 효율화 모델: 대구시의 사례를 중심으로(김중곤 et al., 2020)

다양한 연구를 보았을 때 범죄가 집중적으로 발생하는 핫스팟이 존재하고 이 핫스팟에 경찰력을 집중하는 요점 순찰 방식이 효과가 있다는 사실을 발견함

동기가 부여된 가해자, 적합한 피해자, 보호의 부재가 한 장소에서 합치될 때 범죄가 발생함

차량순찰과 단순한 도보 순찰의 경우 점죄 감소에 유의한 영향이 없지만, 도보 순찰 중 주민과 소통하며 순찰량이 두배가량 더 많은 경우 범죄 감소에 유의한 영향을 미침

 

2) 시공간 데이터를 활용한 머신러닝 기반 범죄예측 모형(김동영 et al., 2021)

절도 범죄를 중점적으로 범죄 예측 모형을 만들었을 때 근린생활시설, 소매점, 주거용도의 건물에서 범죄를 마주할 가능성이 높다는 사실을 알아냄

 

-> 범죄가 자주 발생하는 핫스팟을 찾고, 보호의 부재가 존재하는 CCTV가 부족한 취약한 구역을 중점적으로 살펴보기로 함.

 

데이터 수집

1) 공공데이터 포텔

서울특별시 경찰청 5대 범죄 발생 장소별 현황 CSV 데이터

(5대 범죄란 살인, 강도, 절도, 강간 및 추행, 폭력을 말함)

2) 건축물 정보지도

노원구 단독주택, 공동주택, 판매시설 엑셀 데이터

3) 서울 열린데이터 광장

서울특별시 노원구 (안심이) CCTV 설치 현황 엑셀 데이터

 

-> 익명화 된 데이터를 수집해 범죄 지역의 특징을 알아보고 이를 토대로 순찰 노선을 구성하려 했으나 이와 관련된 데이터가 없다는 답변을 받아 공개되어 있는 정형데이터를 토대로 데이터를 수집함

 

데이터 전처리

1) 서울특별시 경찰청 5대 범죄 발생 장소별 현황 데이터

-> 어떤 종류의 건축물들에서 범죄가 주로 발생하는지 살펴봄

그 결과, 노상, 기타, 아파트 및 연립다세대, 사무실, 유흥접객업소, 단독주택, 상점 순으로 많은 것을 확인함.

노상과 기타, 유흥접객업소는 정확한 위치를 파악하기 어려웠음.

따라서, 아파트, 연립다세대, 단독주택, 판매시설을 위주로 조사함.

 

2) 지역 선정

현재, 학교가 존재하는 노원구로 정함.

노원구에 있는 파출소 및 지구대 관할 구역을 보고 화랑지구대를 선택해 해당 지구대의 관할 지역인 공릉동 순찰 노선을 정하기로 함.

 

3) CCTV 설치 현황 데이터 (아래 나온 순서로 전처리를 진행함)

화랑이지만 노원구가 아닌 경우에는 삭제

공릉동이 아닌 경우 삭제

도로명주소로 인해 동으로 표기가 안된 경우, 구글에 검색 후 동이 다르면 삭제

CCTV 위치를 위도, 경도로 지도에 표기했을 때 엉뚱한 장소에 위치가 표기된 경우 삭제

 

4) 건축물 데이터 (아래 나온 순서로 전처리를 진행함)

1번에서 선정한 곳의 데이터를 지도에 표시

주소를 표시할 수 없다고 뜬 경우 주소를 직접 검색해보고 없는 주소인 경우 삭제

주거구역이 존재할 수 없는 경우에 표시된 경우 삭제 ( ex) 강 위 )

지도에 주소가 잘못 나타난 경우에는 삭제 후 제대로 된 주소로 다시 나타냄

주거지가 도로 위에 있는 경우 주소지를 찾아보고 없는 것으로 확인되면 삭제

엑셀 속 주소 데이터, 건물명칭, 도로명주소를 제외한 나머지 칼럼은 삭제

 

데이터 시각화

범죄 취약지역의 기준을 주거 밀집도와 CCTV 개수로 판단함.

500*5000(m) 격자를 그려 각 구역별 CCTV의 개수를 셈

아파트 내부 CCTV를 제외한 CCTV의 개수가 20개 이상인 구역일 경우 주거지의 밀집도와 위험성이 높다고 판단해 이 구역들을 중점적으로 순찰 노선을 짜기로 함.

그 구역들에서도 CCTV 사이의 거리가 멀거나 주택 깊숙한 곳이 범죄에 노출되기 쉽다고 판단해 그러한 곳을 중심으로 순찰 노선을 구성함.

표기해둔 곳들을 확인하며 노선을 매끄럽게 이어줌.

 

최종적인 순찰 노선

 

아쉬운 점 및 발전되었으면 하는 부분

1) 1학년 때 했던 프로젝트라 코드를 이용하기보다는 수동으로 한 작업이 많았고, 순찰 노선도 직접 그리면서 노선을 구했던거라 아쉬움이 남음.

2) 개인적으로 코드화로 인해 노선이 자동으로 구현된다면 항상 동일한 노선을 도는 것이 아니라 주기적으로 새로운 노선으로 바꿀 수 있도록 다른 노선들도 시각화가 가능하도록 하면 더 좋았을 꺼 같음

3) 정형데이터가 아닌 실제 범죄가 일어난 데이터를 가지고 진행한다면 더 자세하게 분석을 하고 범죄가 자주 발생하는 핫스팟을 더 자세하게 알아낼 수 있을 것이라 생각함.