빅데이터가 범죄예방에도 탁월한 효과가 있다는 사실이 실증적으로 검증됐다. 경찰청과 행정안전부 국가정보자원관리원은 28일 '인공지능 범죄 위험도 예측 모델'을 활용해 경찰력을 투입한 결과 범죄가 줄어드는 효과가 나타났다고 밝혔다. 이들 기관에따르면 송도·청라와 같은 신도심과 국제공항·국가산업단지 등 복합적인 도시 환경이 공존하고 있어 이번 시범 분석 대상으로 선정된 인천에서 이 모델을 적용, 지난달 14일부터 6주간 범죄 위험지역 16곳에 인천경찰을 집중 배치했다. 범죄 위험도 분석에는 살인·강도·성폭력·절도·폭력 등 경찰의 범죄 기록과 주취자 시비 등 112 신고 데이터, 소상공인시장진흥공단의 소상공인 데이터(8만건), 인천시 항공사진(16GB), 신용카드 결제 정보(521만건), SK텔레콤의 유동인구 데이터 등 다양한 데이터들이 동원됐다. 빅데이터AI응용프로그래머 경찰은 인천을 2만3000개의 작은 사각형으로 나누고 월별과 일별, 2시간 단위의 데이터를 적용해 구역마다 범죄 위험도를 '매우 위험', '위험', '약간 위험', '보통', '안전' 등 5단계로 평가했다. '매우 위험' 구역이 몰린 16곳이 범죄 위험지역으로 선정됐다 그 결과 신고 건수는 작년 같은 기간(666건)보다 23.7% 줄었고, 범죄 발생 건수도 124건에서 112건으로 9.7% 감소했다. 이와관련 국가정보자원관리원 관계자는 "범죄 위험도 예측 모델의 정확도는 1일 단위 기준으로 98%에 이르렀다"며 "이 방식은 단순히 범죄 발생 수만으로 위험도를 예측하는 기존 방식(선형 회귀 예측모델)보다 정확도가 20.1% 높은 것으로 나타났다"고 밝혔다. 이에대해 민갑룡 경찰청장은 "경찰의 업무는 과학적 데이터 분석과 활용이 매우 중요하다"며 "이번 연구 결과의 효과를 검증하고, 폭넓게 다른 기관과 협업해 더 효과적인 치안 활동을 전개하겠다"고 밝혔다.
경찰청과 행정안전부 국가정보자원관리원은 28일 '인공지능 범죄 위험도 예측 모델' 데이터를 이용하여 지난달 14일부터 6주간 인천 범죄 위험지역 16군데에 경찰력을 집중적으로 배치한 결과 범죄 신고 건수는 작년보다 23.7% 줄었고, 발생 건수도 9.7% 감소하여 빅데이터가 범죄예방에 확실한 효과가 있다는 사실이 검증됐다고 밝혔다.