GeoAI를 활용한 민원데이터 기반의 생활안전 관심지역 발굴 연구
GUARD: GeoAI-based Urban Analytics for Risk Detection
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초록
개인이나 집단의 불편으로 발생하는 민원은 공간적으로 전국을 포괄하며, 그 세밀성은 지점 단위까지 도달하므로 국토 모니터링 도구로서의 활용 가치가 높다. 그러나 민원 데이터는 개인정보(예: 이름, 차량 번호 등)가 다수 포함되어 있어 활용에 제약이 따른다. 한편, GeoAI는 공간 패턴을 학습하여 인사이트를 도출할 수 있는 기술로주목받고 있지만, 국내외 연구는 주로 이미지 분야에 집중되어 있다. 본 연구는 생활안전 분야에 민원데이터를GeoAI와 접목해 활용하는 프레임워크를 제안한다. 구체적으로는 민원 위치기록을 폴리곤 격자로 변환하여 GeoAI 에 학습시키고, 상권, 교통 접근성, 도로망 등의 보조 정보를 중첩해 생활안전 관심지역을 발굴하는 방식이다. 분석결과, 수도권 및 주요 도심 지역에서 주요 관심지역이 도출되었다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 정부 및 지자체의 생활안전 관리에 효과적인 도구가 될 것으로 기대된다.
Abstract
Civil complaints, often initiated by individuals or communities, contain rich spatial information that spans the entire territory of South Korea and provides detailed insights at the point level. Despite their value as a national monitoring resource, their use has been limited due to the presence of personally identifiable information. Meanwhile, GeoAI has gained attention for its ability to learn spatial patterns and extract insights, although its application has largely focused on image processing. This study proposes a novel framework, GeoAI-based Urban Analytics for Risk Detection, GUARD, that integrates civil complaint data with GeoAI to identify areas requiring public safety attention. Complaint locations are converted into polygon grids and analyzed using DBSCAN and a Graph Autoencoder, combined with commercial zone clusters, emergency accessibility, and road networks. The results highlight priority areas-especially in metropolitan and urban centers-where illegal parking may hinder emergency vehicle access. This GUARD can support policymakers and local governments in enhancing public safety management.