중요한 점들만 간추려서 알려주실 수 있나요?
 경찰대학 치안정책연구소(연구소장 손장목)는 7월 10일 경찰청 문화마당에서 지역별 맞춤형 치안을 위한 경찰데이터 분석을 주제로 현장간담회를 개최하였다. 
 이번 간담회는 자치경찰 시대를 앞두고 시민의 체감안전도를 높이기 위해 경찰 데이터를 활용한 해결방법을 모색하고자 개최하였으며, 현장경찰관, 경찰청 관련 부서, 연구자들이 참석했다. 
 치안정책연구소는 코로나 19 경제위기로 인한 치안환경변화 예측분석 서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상방안 제언 112신고 유형 분류 및 핫스폿 분석 등 연구 결과를 발표하였다. 
 먼저, 스마트치안지능센터 박세연 연구관은 기계학습(머신러닝) 기법을 활용한 경제지표 변화에 따른 범죄 발생 변화를 발표했다. 
   기계학습(머신러닝 Machine learning): 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술. 
  박 연구관은 통계학적으로 유의미한 범죄 중 2017년 6월 대비 2020년 6월에는 ▵도박(127%↑), ▵특별경제범죄(44%↑), ▵강도(25%↑)는 급증하고, 폭행(12%↓)과 상해(7%↓)는 감소한 것으로 분석하였다.
 민휘경 연구관은서울청 체감안전도 영향요인 분석 및 향상방안 제언이라는 주제로 경찰 치안서비스 평가의 영향요인을 발표했다. 
  시민들의 체감안전도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석한 결과, 관서별로 영향요인이 다른 것으로 나타났다. 예를 들어 주민들의 체감안전도에 가장 큰 영향을 미치는 요소가 A 관서는 ‘높은 여성 대상 범죄 발생량’인 반면, B 관서는 ‘높은 경제 취약인구 비율’로 영향요인이 서로 다른 것을 확인할 수 있었다.

경찰대학 치안정책연구소는 시민의 체감안전도를 높이기 위해 경찰 데이터를 활용한 해결 방법을 모색하고자 경찰청 문화마당에서 현장 간담회를 개최하였다.