세종시 빅데이터 온라인 세미나 - 빅데이터 정책활용 및 스마트 치안 서비스 [21.1.20]

오늘은 세종시 빅데이터 온라인 세미나 유튜브를 통해 접했습니다.

빅데이터 정책 활용 활성화 및 스마트 치안 서비스 제고에 관하여

다양한 내용을 들을 수 있었습니다.

 

세미나에 대한 내용을 제 나름대로 정리하는 시간을 가졌습니다.

세종시 빅데이터 세미나

 

맨 처음에는 세종대학교 우종필 교수님께서 나오셨습니다.

빅데이터 정책 활용 및 이해도에 대한 세미나를 진행하셨습니다.

세종대 우종필 교수님

 

목차는 다음과 같습니다.

목차

 

내용을 정리하면 다음과 같습니다.

 

- 4차 산업혁명 : 빅데이터, 인공지능, 사물 인터넷, 로봇, 드론, 3D 프린터, VR이 주축이 되는 혁명

입니다.

 

- 유니콘 기업 : 기업 가치가 1조 원 이상인 비상장 스타트업 기업

국내에는 10개 뿐, 중국은 미국을 이기기위해 인공지능에 올인하는 중

 

- 빅데이터 : 양이 중요한 것이 아닌 Variety(다양성)

테슬라의 자동주행 데이터가 전 세계에서 나오고 그 데이터가 다시 테슬라로 전송 -> 주가 상승

 

- 인공지능 : 인간의 능력을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램

약한 인공지능 : 기초 수준으로 특정 분야의 문제를 해결(Ex : 알파고)

강한 인공지능 : 스스로 생각하고 결정할 수 있는 높은 수준(Ex : 터미네이터)

생활 속 인공지능 : 유튜브 추천, A.I 면접, 자율 주행 자동차 등등

100대 인공지능 스타트업 중 국내 기업 -> ZERO

 

- 데이터 과학자 : 빅데이터, 인공지능 가공하는 과학자

미국에서 6년간 수요 1등을 하는 등 수요는 계속 증가하지만 국내에는 데이터 과학자 지원이 적다!

 

- 스마트 시티 : 다양한 정보(빅데이터)를 인공지능과 같은 첨단기술을 이용하여 다양한 문제를 해결

 

- 범죄와 관련된 인공지능 : 안면인식 기술, CCTV, 범죄 예측, 사이버 범죄, 로봇 및 장비 등

 

- 범죄 예측 vs 개인 신상정보

중국 경찰 스마트 안경, 드론으로 통제

 

- 현행 시스템의 문제

데이터 통합의 어려움 : 타 기관의 데이터 공유 문제, 타 기관의 데이터 종류조차 파악 불가

기존의 시스템(KICS)에 대한 접근이 힘들기 때문에 활용도가 낮은 상태

새로운 치안 시스템이 완성된다 해도, 실무에서 효과가 있는가

다양한 기술적 한계

 

다음으로는 한국교통대학교 이경주 교수님입니다.

스마트 치안 서비스 제고 방안에 대하여 세미나를 진행하셨습니다.

스마트 치안 서비스 제고 방안

 

- 스마트 치안

2009년 미국 경기불황으로 인하여 경찰 관련 분야 예산의 삭감

선택과 집중 원칙을 통한 한정된 경찰 자원 활용 효율성 제고방안 필요성 확대

 

- 스마트 치안 서비스 제고 방안

시공간 의사 결정 지원 체계의 일환으로 범죄 발생 패턴의 변화를 파악하기 위한 시공간 모니터링 방법론

선택과 집중을 통한 자원 투입 우선 지역 선정

 

- 공간 패턴 : John Snow(영국의 의사 - 콜레라)

환자를 관찰하는 과정에서 콜레라 확산을 일으키는 중요한 단서를 발견 : 특정 우물과 가까운 주거지를 중심으로 사망자의 공간적 군집 패턴 발견 -> GIS의 발전

 

- 공간 통계량 : 거리를 매개로 공간 군집도를 공간 패턴 정보로 도출하기 위한 수단

전역적 통계량 : 대상지 전반적 범죄 발생 군집화 경향 추정

국지적 통계량 : 대상지 내 범죄 다발 지역 탐색

 

- 사전적 진단 모형 : 범죄 발생 시공간 데이터를 이용하여 공간적 군지 징후를 보이는 위치 및 시점을 조기에 탐지

 

- 사후적 진단 모형 : 특정 지역에서 범죄가 발생할 가능성과 잠재적 위험 인구스 등을 이용하여 기대 빈도를 산출한 뒤 실제 발생빈도와 비교하여 통계적 유의성 검정

 

- Cusum 통계량 : 범죄 군집화 및 확산 조짐을 조기에 파악하기 위하여 지역별 및 시기별 발생빈도를 공간 통계량으로 정의한 뒤 표준화하고 이 중 유의미한 변화만을 누적

 

2부로는 토론으로 대화를 이어나갔습니다.

세종의 스마트 치안 상황과 경찰과의 협조 등 현 상황과 미래 상황에 대하여 대화를 나눴습니다.

 

제가 동감하는 내용은

우리나라의 범죄 데이터가 대부분 공개되지 않아서

우리나라의 범죄 데이터 전문가가 없다는 내용입니다.

 

다른 예시를 들자면

우리나라의 코로나 대응에 관련된 이야기입니다.

우리나라의 코로나 대응은 상당히 빠른 편입니다.

핸드폰 위치 정보, 카드 내역을 통하여 빠르게 동선 파악하고 추가 확진을 막고 있습니다.

이러한 내용을 공개하면 개인 정보를 공개하는 것인데

개인 정보를 공개하는 것이 좋은건가에 대한 내용입니다.

 

다른 내용으로는

부동산 건축물 토지 데이터,

유동 인구 데이터,

CCTV 위치 데이터,

유흥업소 시설물 데이터,

대구 112에 신고된 데이터(30만 건)를 경찰청 받아서 학습시킨 후

대구 안전서비스 2.0를 만드는 중이고

이러한 내용을 국가신도시인 세종시에 적용할 예정이라고 합니다.

 

 

정확한 내용은 아래 링크에서 들을 수 있습니다.

www.youtube.com/watch?v=UyPgD1SxQ-s&t=4922s