자치구별 CCTV 설치 위치 공개 데이터 분석하여 안전지도 만들기

도시의 안전은 시민들의 삶의 질에 직접적인 영향을 미친다. 특히 여성, 아동, 노인 등 범죄에 취약한 계층의 경우 일상적인 외출과 이동 중에 느끼는 불안감은 단순한 심리적 문제가 아니라 실질적인 생활의 제약이 되기도 한다. 이러한 불안감의 상당 부분은 감시 사각지대에서 발생하는데, 그 해소를 위해 각 지자체에서는 CCTV를 적극적으로 설치하고 있다. 실제로 전국 대부분의 자치구는 범죄 예방, 쓰레기 무단 투기 감시, 교통 관리 등을 목적으로 CCTV를 지속적으로 설치 중이다. 문제는 그 설치 위치가 시민들에게 충분히 공유되지 않거나, 데이터가 비정형적으로 흩어져 있다는 점이다.

 

 

 

 

 

 

필자는 이 문제를 해결하기 위해 각 자치구에서 제공하는 CCTV 위치 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 시민들이 실시간으로 확인할 수 있는 ‘안전지도’를 만들었다.

이 안전지도는 단순한 시각화에 그치지 않고, 범죄 위험이 높은 지역과 CCTV 미설치 지역을 교차 분석하여 보다 전략적인 정보 제공이 가능하도록 설계되었다. 먼저 사용된 데이터는 공공데이터포털(data.go.kr) 및 서울열린데이터광장, 각 지방자치단체의 정보공개 페이지에서 수집되었다. 대부분의 자치구는 설치된 CCTV의 설치위치, 용도, 카메라 대수, 촬영방향, 설치년도 등을 포함한 데이터를 공개하고 있으며, 포맷은 CSV, XLS, 또는 API 형태로 제공된다. 필자는 이 중 서울특별시 내 25개 자치구의 CCTV 설치 정보를 통합하여 위치 기반 데이터로 변환하였다. 특히 위도/경도 좌표 정보가 없는 경우 도로명주소를 지오코딩하여 위치 좌표를 매핑하였다.

이후 좌표 데이터를 기반으로 지도 위에 CCTV 위치를 표시하는 작업이 진행되었다. Python 기반의 Folium 라이브러리를 활용하여 지도 위에 원형 마커를 표시하고, 마우스 오버 시 설치 목적, 설치 연도, 카메라 수 등의 정보가 팝업되도록 구성하였다. 시각화된 결과를 통해 특정 지역에 CCTV가 밀집되어 있는가 하면, 반대로 인구 밀도는 높은데도 CCTV 설치가 미진한 지역도 확인할 수 있었다. 예를 들어 강남구와 종로구는 주요 상권과 관광지가 많아 비교적 촘촘한 CCTV 밀도를 보여주었고, 상대적으로 주거지 위주의 자치구는 특정 골목이나 외곽 지역에 CCTV 설치가 부족한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 단순히 시각적으로 의미가 있는 것이 아니라, 범죄 예방 정책 및 시설 보완에 실질적으로 활용될 수 있다.

 

지도는 단순히 CCTV 위치만 보여주는 것이 아니라, 외부 데이터를 추가하여 ‘안전 위험도’를 함께 표시하는 방향으로 확장되었다. 여기에는 경찰청에서 제공하는 범죄 발생 정보, 주민센터 민원 통계, 유동 인구 데이터, 야간 조도 센서 데이터 등이 포함된다. 예를 들어 야간 조도가 낮고 CCTV가 없는 지역이 동시에 확인될 경우, 해당 구역은 상대적으로 범죄 발생 위험이 높은 지역으로 간주할 수 있다. 이러한 정보를 안전지도에 함께 표시하여 이용자에게 ‘주의가 필요한 지역’과 ‘안전한 경로’를 구분하여 안내할 수 있도록 설계하였다.

 

사용자에게 전달되는 방식도 단순히 지도만 제공하는 형태를 넘어서, 모바일 앱이나 웹 대시보드 형태로 구성할 수 있도록 설계하였다. 사용자는 자신의 현재 위치를 기반으로 주변의 CCTV 위치를 확인할 수 있으며, 실시간 경로 탐색 시 CCTV가 많은 길로 자동 경로를 유도하도록 구성되었다. 또한, 특정 자치구를 선택하면 해당 구의 CCTV 설치 현황 통계를 확인할 수 있고, 최근 설치된 신규 CCTV 위치나 민원 처리 결과 등을 함께 열람할 수 있도록 구현하였다.

 

분석 결과, 자치구별 CCTV 설치 수와 면적당 밀도를 비교해보면 흥미로운 차이를 확인할 수 있었다. 예를 들어 면적이 좁고 인구 밀도가 높은 중구, 종로구는 단위 면적당 CCTV 설치 비율이 매우 높게 나타났으며, 강북구나 도봉구 같이 상대적으로 주택가 중심 지역은 CCTV 밀도가 낮은 편이었다. 이러한 데이터는 향후 예산 배분이나 우선 설치 구역 설정 시 활용될 수 있는 실질적인 지표가 된다. 또한, 기존 CCTV의 용도별 통계도 분석하였는데, 쓰레기 무단투기 단속, 방범, 교통 감시 등 목적별로 설치된 비율이 자치구마다 다르게 나타났다. 이를 통해 각 구의 도시 구조나 행정적 우선순위가 드러나는 점도 확인할 수 있었다.

 

이 시스템의 또 다른 장점은 누구나 접근 가능하다는 점이다. 사용자는 별도의 로그인이나 인증 없이 지도에 접속해 필요한 지역의 CCTV 현황을 확인할 수 있으며, 향후에는 민원 신고 기능을 추가하여 CCTV 사각지대에 대한 시민 제보를 유도할 수 있는 구조로 발전시킬 수 있다. 실제로 강서구에서는 시민 제보 기반으로 CCTV가 추가 설치된 사례가 있었으며, 이러한 시민 참여형 안전지도는 행정 효율성과 지역 거버넌스를 동시에 강화할 수 있다. 기술적으로는 지오코딩 API, 지도 시각화 라이브러리, 공공데이터 API, 범죄 데이터 분석 도구 등 다양한 기술이 융합되어 있으며, 특히 Python, JavaScript, Node.js를 통해 시스템 구현이 가능하다.

 

향후 이 시스템은 단순한 정보 제공을 넘어서, 실시간 위험 감지 시스템으로도 확장할 수 있다. 예를 들어, CCTV와 연동된 이상행동 탐지 알고리즘을 통해 특정 장소에서의 비정상적인 움직임이나 사건 발생을 실시간으로 감지하고, 시민에게 경고를 보내거나 관할 경찰서와 연계하는 구조도 가능하다. 또, 노인 안심 귀가 서비스, 아동 보호 구역 안내, 야간 여성 귀갓길 안내 등의 사회적 기능으로도 확대할 수 있다. 특히 AI 기반 분석과 결합하면 특정 시간대, 특정 장소의 위험도를 예측하는 시스템으로 진화할 수 있으며, 이는 도시 계획과 스마트시티 정책에도 적극적으로 활용될 수 있다.

 

결론적으로, 자치구별 CCTV 위치 데이터를 활용한 안전지도는 단순한 시각화 시스템이 아니라, 데이터 기반의 실질적 도시 안전 솔루션이다. 공공데이터의 활용 가치는 단순한 정보 제공을 넘어, 시민의 삶을 변화시키는 데 있다. 이 시스템은 공공자원을 시민이 더 잘 활용할 수 있게 돕는 기술이며, 자치단체는 물론 시민 단체, 학교, 경찰, 기업 모두가 함께 활용할 수 있는 공동의 인프라로 자리 잡을 수 있다. 앞으로 더 많은 데이터가 개방되고, 기술이 고도화된다면 이 지도는 단순한 안내가 아닌 실시간 도시 안전 파트너로서의 역할을 수행하게 될 것이다.