공간 데이터 기반 범죄 위험 예측 모델

프로젝트 배경 및 내용

스마트 치안 서울센터 사업을 위해, 치안 자원을 선제적으로 배치할 수 있도록 어느 지역의 범죄 위험이 높은지를 예측하는 것이 목표였습니다.

이를 위해 원시 범죄·위치 데이터를 모델이 학습할 수 있는 공간 특징으로 가공해야 했습니다.

주요 업무 및 상세 역할

• 공간 특징QGIS와 GeoPandas로 범죄·위치 데이터에서 공간 특징을 엔지니어링했습니다.
• 데이터공간 데이터셋을 PostgreSQL로 관리했습니다.
• 모델링고위험 지역을 예측하는 LightGBM 모델을 학습했습니다.
• 반복 개선특징과 모델을 튜닝해 예측 정확도를 높였습니다.

사용한 툴 또는 지식

결과 및 성과

→ 고위험 지역 분류에서 80% 예측 정확도를 달성했습니다.

→ 스마트 치안 서울센터 사업에 제공했습니다.