범죄 불안도 기반 맞춤 안심로 안내 서비스' 프로젝트

프로젝트 개요

• 작업 기간
  2023.09 ~ 2023.11
  
  

• 참여 인원
  총 4명 : 팀장 | 배경 조사 및 환경 분석 | 데이터 분석 | UX/UI 디자이너
  
  

• 분석 데이터
  
  
  

• 분석 목적
  

  • OECD 국가 중 범죄 피해 경험은 적지만 불안감은 높은 한국
    
  • 여성안심귀갓길 등의 범죄 예방 정책을 시행하지만 한계가 존재
    
  • 길찾기를 진행할 때 최단거리를 우선시하여 좁은 골목길이나 유흥업소로 추천을 하는 경우가 있음
    
    

• 주요 업무 및 상세 역할
  
  팀장 역할을 수행하면서 팀 리딩, 발표, 안심로 안내 프로세스에서 지수화 및 모형화를 맡았습니다.
  
  (1) 데이터 수집 및 가공

  • 스마트 치안 빅데이터 플랫폼 & 공공데이터포털에서 필요한 데이터 수집 및 가공 수행 => 데이터 세트 구축
  • 간선별 범죄 불안 요인을 정량화하기 위해 유사한 데이터들을 묶어 도로 특성 변수로 구성
  • 생활안전지도에서 제공된 범죄 주의도 구간 값을 간선별로 매핑하여 ‘범죄주의지수’ 산출
    

  (2) 상관분석 및 변수 도출

  • 범죄주의지수와 불안 요인 간의 상관계수를 분석하고 데이터 신뢰성을 확보하기 위해 검증 절차 적용
    => 주요 범죄 불안 요인 변수 & 사용자 선택 변수 도출

  (3) 모델링 및 평가

  • 다양한 요구사항을 기준으로 선형 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost 모델들을 적용해보고, 파라미터 최적화를 통해 모델 정확도와 설명력이 가장 우수한 XGBoost 모델로 최종 선정

• 분석 환경
  Python, Excel, Folium, Regression Analysis, Correlation Analysis, Genetic Algorithm, Notion
  
  

프로젝트 내용

최근 증가하는 묻지마 범죄로 인해 사람들의 불안과 두려움이 커지고 있습니다. 저희 솔루션은 이러한 심리적 부담을 완화하는 데 중점을 두고 있으며, 다른 플랫폼과 차별화된 사용자 맞춤형 최단 경로 시스템을 제공합니다. 이를 통해 사용자가 스스로 안전을 지키고 범죄를 사전에 예방할 수 있도록 돕습니다.

프로젝트 성과

🏅 예선/본선 진출