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 김혜진 연구관은 112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석을 발표했다. 이 프로그램은 ‘112신고 기타유형’을 자연어처리 기법을 통해 자동 분류함으로써 해당 경찰서에서 필요로 하는 범죄 통계의 정확도를 향상시키는 기법이다.
   자연어처리기법(Natural Language Processing): 텍스트 데이터를 처리하는 인공지능 분야의 하나로, 대량의 말뭉치 데이터를 활용하는 기계학습 및 통계적 자연어처리 기술 등을 포함한다.
  이에 따라 기존 통계 대비, 기타 유형의 약 38%를 특정 유형(피싱사기, 주취자, 폭력 등)으로 자동 재분류할 수 있으며, 그 외에도 부가적으로 특별 테마 범죄 유형(대인피해가 발생한 주거침입 등)의 발생 패턴을 지리적으로 파악할 수 있다. 
 계명대 김중곤 교수는 유동인구 분석을 활용한 대구지방경찰청 112신고 대응 성과를 발표했다. 김 교수는 대구지방경찰청과 합동으로 유동인구를 기반으로 한 순찰노선 재배치와 112신고 대응 효율화를 연구해왔다. 
  대구지방경찰청은 이 연구를 통해 대구시 5개 지역을 대상으로 순찰노선 알고리즘을 운영하여 112신고를 줄였고, 특히 절도를 예방한 효과를 거두었다. 
 스마트치안지능센터장 장광호 경정은 “자치경찰 시대를 앞두고 경찰도 맞춤형 데이터 활용이 중요하다. 기술보다 절실한 것은 경찰 조직 내 각 부서가 자신이 관리하는 데이터를 다른 부서에 공유하려는 태도이다. 우리 센터는 경찰 조직 내 각 부서가 서로의 데이터를 공유하고 기술을 개발하도록 지원하는 역할을 하겠다.”라고 밝혔다.

김 연구관은 112신고 기타유형을 자연어처리 기법을 통해 자동 분류하는 112 신고 유형 분류 및 핫스폿 분석을 발표했다.