플러스프로젝트 배경
1. 문제점
해당 지자체에서는 범죄·이벤트 데이터가 여러 시스템과 각각의 CCTV 인프라에 분산 저장되어 있어, 사건 유형·시간·위치 기반의 통합 분석이 불가능한 상태였습니다. 또한 기존 관제 방식은 단순 모니터링 중심이어서 위험 신호가 나타나기 전에는 대응이 어려운 구조였으며, CCTV의 좌표 오차·성능 정보 부재·메타데이터 미정비 등으로 인해 정밀한 공간 분석 또한 이루어지지 못했습니다. 더불어 인구 구조 변화와 범죄 간 상관 관계를 예측하는 전문 분석 체계가 없어 데이터 기반의 치안 정책 수립이 어려운 점이 주요 문제로 존재했습니다.
2. 프로젝트 목표
본 사업의 핵심 목표는 해당 지자체 전역에서 발생하는 모든 범죄·이벤트 데이터를 통합 수집하고, 이를 기반으로 AI·통계 기반의 Predictive Crime Insight Platform을 구축하는 것입니다. 이를 통해 사건의 유형별 패턴을 자동 분석하고, 특정 지역·시간대의 범죄 발생 가능성을 사전 예측하여 관제 조직의 선제 대응 능력을 강화하고자 했습니다. 또한 GIS 기반 Geo-Mapping 엔진을 활용하여 전 CCTV의 위치 정보와 성능 메타데이터를 정확하게 정규화하고, Entity–Event 관계 모델을 도입해 사건 간 연계성 및 반복 발생 구역을 구조적으로 해석하는 지능형 범죄 분석 체계를 확보하는 것이 목표였습니다.
3. 주안점
프로젝트에서는 데이터 신뢰도와 분석 정확도를 강화하기 위해 정밀 CCTV 좌표 매핑, 카메라 메타데이터 정규화, 대규모 실시간 이벤트 스트림 처리, AI 기반 발생 가능성 예측 모델링, Entity–Event 관계 분석 엔진 적용, 인구·성비·연령층 데이터와의 상관 분석 등을 핵심 기술 요소로 설정했습니다. 특히 미래 사건 가능성을 사전 감지하는 예측 모델과 GIS 기반 공간 분석 엔진을 중심으로 시스템을 설계하여, 관제 조직이 기존의 단순 현황 관제를 넘어 사전 탐지·사전 대응 중심의 스마트 치안 운영체계를 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다.
해당 지자체에서는 범죄·이벤트 데이터가 여러 시스템과 각각의 CCTV 인프라에 분산 저장되어 있어, 사건 유형·시간·위치 기반의 통합 분석이 불가능한 상태였습니다. 또한 기존 관제 방식은 단순 모니터링 중심이어서 위험 신호가 나타나기 전에는 대응이 어려운 구조였으며, CCTV의 좌표 오차·성능 정보 부재·메타데이터 미정비 등으로 인해 정밀한 공간 분석 또한 이루어지지 못했습니다. 더불어 인구 구조 변화와 범죄 간 상관 관계를 예측하는 전문 분석 체계가 없어 데이터 기반의 치안 정책 수립이 어려운 점이 주요 문제로 존재했습니다.
2. 프로젝트 목표
본 사업의 핵심 목표는 해당 지자체 전역에서 발생하는 모든 범죄·이벤트 데이터를 통합 수집하고, 이를 기반으로 AI·통계 기반의 Predictive Crime Insight Platform을 구축하는 것입니다. 이를 통해 사건의 유형별 패턴을 자동 분석하고, 특정 지역·시간대의 범죄 발생 가능성을 사전 예측하여 관제 조직의 선제 대응 능력을 강화하고자 했습니다. 또한 GIS 기반 Geo-Mapping 엔진을 활용하여 전 CCTV의 위치 정보와 성능 메타데이터를 정확하게 정규화하고, Entity–Event 관계 모델을 도입해 사건 간 연계성 및 반복 발생 구역을 구조적으로 해석하는 지능형 범죄 분석 체계를 확보하는 것이 목표였습니다.
3. 주안점
프로젝트에서는 데이터 신뢰도와 분석 정확도를 강화하기 위해 정밀 CCTV 좌표 매핑, 카메라 메타데이터 정규화, 대규모 실시간 이벤트 스트림 처리, AI 기반 발생 가능성 예측 모델링, Entity–Event 관계 분석 엔진 적용, 인구·성비·연령층 데이터와의 상관 분석 등을 핵심 기술 요소로 설정했습니다. 특히 미래 사건 가능성을 사전 감지하는 예측 모델과 GIS 기반 공간 분석 엔진을 중심으로 시스템을 설계하여, 관제 조직이 기존의 단순 현황 관제를 넘어 사전 탐지·사전 대응 중심의 스마트 치안 운영체계를 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다.
프로젝트 성과
범죄발생에 대한 집중 관제 필요구역에 대한 알림
해당 지자체 전역의 범죄 데이터를 통합 분석하고 CCTV 위치·성능을 정밀 매핑하여, 사건 예측과 연계성 분석을 구현함으로써 관제 조직의 선제 대응 역량을 강화했습니다.
핵심 기능
범죄현황 및 미래분석
범죄·이벤트 데이터 통합 수집, AI 기반 사건 예측, GIS 기반 CCTV 정밀 매핑, 카메라 메타데이터 분석, 사건 연계성·반복 발생 구역 자동 분석 등 핵심 기능을 제공합니다.
진행 단계
프로세스
2025.06.
요구사항 수집 -> 기획보강 -> 프로그램 -> 편의성 여부 확인 -> 보강개발 -> 완료
프로젝트 상세
1. 소개
본 프로젝트는 해당 지자체 전역의 범죄·이벤트 데이터를 통합하여 분석하는 Predictive Crime Insight Platform으로, 도시 전반에서 발생하는 사건의 유형·위치·시간 패턴을 정밀하게 모델링하도록 설계되었습니다. 단순 조회를 넘어 미래의 사건 발생 가능성을 예측하는 기반 분석 기능 및 집중관제 필요구역에 대한 알림을 제공하여, 관제 조직이 특정 시간대와 지역에서 발생할 위험 신호를 사전에 인지할 수 있도록 지원합니다.
2. 주요업무
해당 지자체 중구의 전체 CCTV 인프라를 GIS 기반 Geo-Mapping 기술로 정교하게 좌표 보정하고, 카메라 종류·성능 등 메타데이터를 분석하여 관제 품질을 향상시킵니다. 또한 각 CCTV에서 포착된 사건을 Entity–Event Relation 모델로 분석해 사건 간 연계성, 반복 발생 지역, 집중 관제 필요 구역을 자동 도출합니다. 도시 인구 구조(성비, 연령대, 세대 구성 등)를 결합하여, 인구 변화와 범죄 발생량 간의 상관성을 예측하는 통계 기반 모델도 제공합니다.
3. 주안점
본 플랫폼은 대규모 실시간 데이터 수집과 공간 분석 기술을 결합해 도시 치안 환경을 정량적으로 이해할 수 있도록 제작되었습니다. 특히 범죄 발생 가능성 예측 모델, 정교한 CCTV 위치·성능 매핑, 사건·객체 간 관계 분석, 인구 데이터 기반 위험도 예측 등을 핵심 기술로 적용하여, 관제 조직이 보다 신속하고 선제적인 대응 체계를 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다.
본 프로젝트는 해당 지자체 전역의 범죄·이벤트 데이터를 통합하여 분석하는 Predictive Crime Insight Platform으로, 도시 전반에서 발생하는 사건의 유형·위치·시간 패턴을 정밀하게 모델링하도록 설계되었습니다. 단순 조회를 넘어 미래의 사건 발생 가능성을 예측하는 기반 분석 기능 및 집중관제 필요구역에 대한 알림을 제공하여, 관제 조직이 특정 시간대와 지역에서 발생할 위험 신호를 사전에 인지할 수 있도록 지원합니다.
2. 주요업무
해당 지자체 중구의 전체 CCTV 인프라를 GIS 기반 Geo-Mapping 기술로 정교하게 좌표 보정하고, 카메라 종류·성능 등 메타데이터를 분석하여 관제 품질을 향상시킵니다. 또한 각 CCTV에서 포착된 사건을 Entity–Event Relation 모델로 분석해 사건 간 연계성, 반복 발생 지역, 집중 관제 필요 구역을 자동 도출합니다. 도시 인구 구조(성비, 연령대, 세대 구성 등)를 결합하여, 인구 변화와 범죄 발생량 간의 상관성을 예측하는 통계 기반 모델도 제공합니다.
3. 주안점
본 플랫폼은 대규모 실시간 데이터 수집과 공간 분석 기술을 결합해 도시 치안 환경을 정량적으로 이해할 수 있도록 제작되었습니다. 특히 범죄 발생 가능성 예측 모델, 정교한 CCTV 위치·성능 매핑, 사건·객체 간 관계 분석, 인구 데이터 기반 위험도 예측 등을 핵심 기술로 적용하여, 관제 조직이 보다 신속하고 선제적인 대응 체계를 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다.
