[PEDIEN] 서울 동대문구가 빅데이터 분석을 활용한 '우리 동네 안전, 자율방범대 순찰경로 분석' 사례로 경인지방데이터청이 주최한 ‘2026년 지역 통계·데이터 우수사례 공모전’에서 장려상 수상기관으로 선정됐다.
이번 공모전은 지역 통계와 데이터의 중요성을 알리고 관련 기관의 사기를 높이기 위해 마련됐다. 최근 3년간 지역 통계 및 데이터를 과학적 행정에 기반한 정책 수립과 서비스 개선에 활용한 사례를 대상으로, 총 12개 기관이 13건의 사례를 출품했다. 효과성, 확산 가능성, 자료 신뢰성, 독창성을 기준으로 심사한 결과 우수상 2개 기관과 장려상 4개 기관이 선정됐다. 시상식은 11월 3일 ‘2026년 수도권 통계 데이터 발전 협의체’에서 진행됐다.
동대문구는 기존의 경험과 지리적 직관에 의존하던 야간 순찰 방식을 개선하고자 이번 분석을 추진했다. 객관적인 데이터를 바탕으로 보행 취약 지역과 지역 특성에 맞는 순찰 경로를 도출하는 것이 목표였다.
구체적으로 지역 전역을 가로, 세로 100m 격자 단위로 세밀하게 분석해 종합 치안안전지수를 산출했다. 이 중 지수 하위 20%에 해당하는 취약 격자 130개를 선별했으며, 지리정보시스템 기반 공간 네트워크 분석을 통해 이들 취약 지역을 유기적으로 연결하는 순찰 경로를 도출했다. 이 과정에서 역세권과 주거지를 잇는 귀갓길, 주거지 이면도로, 학교와 주거지에 인접한 통학로 등 지역별 보행 환경과 특성을 반영한 맞춤형 노선이 마련됐다.
분석 결과는 실제 현장 활동으로 이어졌다. 구는 취약 격자를 중심으로 5개 권역별 순찰 노선을 확정하고 동대문경찰서 지역 자율방범대와 협력하여 민·관·경 합동 순찰을 총 6회 실시했다. 이러한 노력은 통계·데이터 분석 결과를 지역 안전을 위한 구체적인 현장 활동으로 연결했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
특히 행정동 단위로는 파악하기 어려운 골목길 수준의 취약 지역을 정확히 찾아내고, 한정된 순찰 자원을 가장 필요한 곳에 집중 배치하는 데 빅데이터 분석이 효과적으로 활용됐다.
최동민 동대문구청장은 “데이터에 기반한 과학적이고 객관적인 정책 수립의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “앞으로도 지역 특성을 반영한 맞춤형 빅데이터 분석을 통해 합리적인 정책 수립과 의사결정을 추진하고, 주민이 체감할 수 있는 스마트 안전도시를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.
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