동대문구, 빅데이터로 야간 순찰길 설계…지역 통계·데이터 공모전 장려상

[헤럴드경제=박종일 선임기자]서울 동대문구(구청장 최동민)가 빅데이터 분석으로 야간 보행 취약지역을 찾아내고 맞춤형 순찰체계를 구축한 성과를 인정받았다.

동대문구는 국가데이터처 경인지방데이터청이 주최한 ‘2026년 지역 통계·데이터 우수사례 공모전’에서 ‘빅데이터로 찾는 우리동네 안전, 자율방범대 순찰경로 분석’ 사례로 장려상 수상기관에 선정됐다고 3일 밝혔다.

이번 공모전은 최근 3년간 지역 통계와 데이터를 활용해 과학적 행정에 기반한 정책을 수립하고 행정서비스를 개선한 우수사례를 발굴하기 위해 마련됐다. 총 12개 기관이 13건의 사례를 출품했으며, 효과성·확산 가능성·자료 신뢰성·독창성 등을 평가해 우수상 2개 기관과 장려상 4개 기관을 선정했다.

동대문구는 기존의 경험과 지리적 직관에 의존하던 순찰 방식을 데이터 기반으로 개선하는 데 초점을 맞췄다. 지역 전체를 가로·세로 100m 단위의 격자로 나눠 종합 치안안전지수를 산출하고, 하위 20%에 해당하는 취약 격자 130곳을 찾아냈다.

이어 지리정보시스템(GIS)을 활용한 공간 네트워크 분석으로 취약지역을 연결하는 순찰경로를 설계했다. 역세권과 주거지를 잇는 귀갓길, 주거지역 내부 이면도로, 학교 주변 통학로 등 지역별 보행환경과 특성을 반영해 5개 권역별 맞춤형 순찰 노선을 마련했다.

분석 결과를 실제 현장 활동으로 연결한 점도 주목된다. 구는 동대문경찰서와 지역 자율방범대 등과 협력해 확정된 순찰 노선을 중심으로 민·관·경 합동순찰을 총 6회 실시했다.

이번 사업은 행정동 단위의 통계로는 파악하기 어려운 골목길 수준의 안전 취약지역을 찾아내고, 한정된 순찰 인력을 위험도가 높은 곳에 집중 배치할 수 있는 근거를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 데이터 분석을 단순한 행정자료에 그치지 않고 주민 생활과 직결되는 현장 치안활동으로 확장한 사례다.

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 말했다.

시상식은 이날 열린 ‘2026년 수도권 통계 데이터 발전 협의체’에서 진행됐다.

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