대구시 생활안전 오픈데이터로 범죄예방 지도 제작하기

대구시 생활안전 오픈데이터를 활용해 범죄 발생 패턴을 분석하고, GIS·AI 기반 범죄예방 지도를 제작하는 구체적 절차와 활용 방안을 설명한 심층 가이드.

 

대구시 생활안전 오픈데이터로 범죄예방 지도 제작하기 도시의 안전은 더 이상 단순히 경찰의 순찰이나 CCTV 설치만으로 보장되지 않는다.
이제는 데이터가 도시의 안전을 설계하는 핵심 도구가 되고 있다.

대구시는 전국에서 가장 적극적으로 생활안전 관련 공공데이터를 개방하는 도시 중 하나다.
대구시의 ‘생활안전 오픈데이터’에는 범죄 발생 위치, 시간대, 유형, 가로등 설치 현황,
방범용 CCTV 위치, 여성 안심귀갓길, 순찰 경로, 신고 빈도 등 다양한 정보가 포함되어 있다.

이 데이터는 단순한 행정자료가 아니라,
시민 스스로가 데이터를 기반으로 범죄를 예방하고 안전지대를 설계할 수 있는 도구로 활용될 수 있다.

이 글에서는 대구시의 생활안전 데이터를 활용해 범죄 예방 지도를 제작하는 구체적인 방법과,
그 과정에서 얻을 수 있는 도시 안전 관리의 새로운 가능성을 살펴본다.

 

 

 

1. 대구시 생활안전 오픈데이터의 구조와 범위

대구시는 2020년 이후 ‘대구데이터포털(data.daegu.go.kr)’을 통해
생활안전과 관련된 공공데이터를 체계적으로 개방하고 있다.
주요 데이터셋은 다음과 같다.

• 범죄 발생 현황 데이터: 경찰청과 연계되어, 절도·폭행·성범죄·주거침입 등 사건별 발생 좌표와 시간대 정보를 포함한다.
• 방범 인프라 데이터: CCTV, 가로등, 안심비상벨, 순찰차 노선 등 안전 시설물의 위치 정보를 제공한다.
• 시민 신고 데이터: 112 및 생활민원 신고의 유형과 빈도를 지도 좌표로 변환해 제공한다.
• 여성 안심귀갓길 데이터: 시범구역, 조명 개선 지역, 순찰 강화 구간 등의 공간정보가 포함된다.

이 데이터들은 모두 좌표 기반(GIS형태)으로 제공되어 지도 위에 시각화가 가능하다.
대구시의 장점은 데이터 갱신 주기가 짧다는 점이다.

범죄 발생 데이터는 월 단위로, 방범시설 데이터는 분기별로 업데이트된다.
이 덕분에 시민과 개발자는 실제 현황에 가까운 최신 정보를 바탕으로 분석을 수행할 수 있다.

이 데이터셋을 종합하면, 도시의 어느 구역이 ‘야간 위험지대’인지,
어디에 방범시설이 부족한지 한눈에 파악할 수 있다.

즉, 데이터는 단순히 과거 사건을 기록하는 것이 아니라,
미래의 범죄 가능성을 예측하고 예방하는 도시 보안의 설계도 역할을 한다.

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2. 범죄 예방 지도의 제작 절차

범죄 예방 지도는 단순히 사건 위치를 표시하는 수준을 넘어,
데이터 분석과 시각화를 결합해 위험도 기반의 예측형 지도로 설계해야 한다.
제작 과정은 다음과 같은 단계로 나눌 수 있다.

 

1. 데이터 수집 및 정제
대구데이터포털에서 ‘범죄 발생 위치’, ‘CCTV 현황’, ‘가로등 설치 정보’, ‘여성 안심귀갓길’ 데이터를 내려받는다.
데이터의 결측치와 좌표 오류를 정제하고,
범죄 유형별로 시간대·장소를 분류한다.

 

2. 위험도 계산 모델 설계
각 지역의 위험도를 산정하기 위해
다음과 같은 가중치 모델을 사용할 수 있다.

• 최근 1년간 사건 발생 건수(40%)
• 야간 조도 부족 지역 비율(25%)
• CCTV 밀도 역수(20%)
• 시민 신고 빈도(15%)

이렇게 계산된 위험도를 0~100 점수로 표준화하면,
지역별 ‘생활안전 점수(Safety Index)’를 도출할 수 있다.

 

3. GIS 시각화 및 인터페이스 구현
분석된 데이터를 QGIS나 ArcGIS에 업로드하고,
Heatmap(히트맵) 형태로 위험도를 색상으로 표시한다.
예를 들어, 위험도가 높은 구역은 붉은색,
안전한 구역은 파란색 계열로 나타내면 직관적으로 이해할 수 있다.

 

4. AI 기반 예측 기능 추가
시간대별 범죄 패턴 데이터를 활용해
머신러닝 모델(예: Random Forest, XGBoost)을 학습시키면,
‘오늘 밤 10시~12시 사이 특정 구역의 사건 가능성’을 예측할 수 있다.
이 기능은 단순한 지도에서 예측형 도시 안전 플랫폼으로 발전시키는 핵심 단계다.

이러한 절차를 거치면 대구시 전역의 범죄 취약 구역을 시각적으로 확인할 수 있으며,
시민과 경찰 모두가 효율적으로 자원을 배분할 수 있다.

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3. 오데이터 분석을 통한 지역별 범죄 패턴 인사이트

대구시의 생활안전 데이터를 GIS로 분석하면,
범죄 발생이 단순히 “인구가 많은 지역”에서만 집중되는 것이 아님을 확인할 수 있다.

예를 들어, 중구와 수성구는 상업시설이 밀집되어 사건 건수는 많지만,
CCTV 밀도가 높고 순찰 빈도도 높아 위험도는 상대적으로 낮다.
반면 달서구와 서구 일부 주거 밀집지역은 조명과 CCTV가 부족해
야간 체감 안전도가 낮게 나타난다.

 

시간대별로 보면,
범죄 발생이 가장 많은 시간은 밤 9시~자정,
특히 주말에 집중되는 경향이 있다.
이 패턴은 ‘주거형 범죄’보다는 ‘유흥·생활권 범죄’ 중심으로 발생함을 시사한다.

또한 흥미로운 점은, 방범 인프라와 사건 발생률 사이의 비선형 관계다.
CCTV를 단순히 많이 설치한다고 해서 사건이 줄지 않는다.

오히려 조명 밝기, 순찰 빈도, 골목 구조, 상가 밀도 같은 환경 요인이
더 큰 영향을 미친다.
즉, 데이터 분석은 단순한 “시설 수 늘리기”보다
도시 구조 자체를 안전하게 설계하는 방향으로의 정책 전환을 가능하게 한다.

이러한 분석 결과는
‘예방 중심의 도시 안전 전략(Preventive Safety Strategy)’으로 발전할 수 있다.

즉, 사건이 일어난 뒤의 대응이 아니라
“어디에서 일어날 가능성이 높은가”를 미리 알고 대비하는 것이다.

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4. 대구시 시민 참여형 안전지도와 정책 활용

범죄 예방 지도는 행정기관만의 도구가 아니다.
대구시는 시민이 직접 참여할 수 있는 생활안전 크라우드맵(Crowd Map) 형태로 확장할 수 있다.
시민이 앱이나 웹사이트를 통해 “조명이 어두운 골목”, “비상벨이 고장난 구역” 같은
현장 정보를 직접 신고하면, AI가 이를 분석해 지도에 반영한다.

이 과정에서 행정기관은 현장 점검을 빠르게 수행할 수 있고,
시민은 실시간으로 안전 정보를 확인할 수 있다.

또한 지도 데이터를 기반으로
여성 안심구역 확대 정책이나 야간 순찰 동선 최적화 시스템을 구축할 수도 있다.

예를 들어, 위험도가 높은 지역을 자동으로 선정하고
해당 구간을 순찰 경로에 자동 반영하면
경찰의 효율성이 크게 향상된다.

 

정책적으로는 이러한 시스템이
“데이터 기반 치안 행정(Data-Driven Policing)”의 모델이 된다.
기존의 감에 의한 순찰 방식 대신,
객관적 데이터와 예측 분석을 결합해
도시 전체의 안전 수준을 과학적으로 관리할 수 있게 된다.

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결론

대구시 생활안전 오픈데이터는 단순한 범죄 통계가 아니라,
시민의 생명과 일상을 지키는 도시 안전의 설계도다.

이 데이터를 활용해 제작하는 범죄예방 지도는
“위험 구역의 시각화”를 넘어 “예측 가능한 도시 안전”으로 발전할 수 있다.
데이터가 정확할수록 정책은 정밀해지고,
시민은 더 안전한 공간에서 살아갈 수 있다.

대구시가 데이터 개방과 AI 분석을 지속적으로 확대한다면,
머지않아 대구는 데이터로 안전을 설계하는 대표 스마트시티로 자리 잡게 될 것이다.