도시방범 CCTV 최적 설치를 위한 휴리스틱 접근 - 범죄 예방과 대응력의 극대화 - (A Heuristic Approach for Optimal Installation of Urban Surveillance CCTV)

서지정보

· 발행기관 : 글로벌경영학회
· 수록지 정보 : 글로벌경영학회지 / 22권 / 2호 / 1 ~ 33페이지
· 저자명 : 오정은, 박상선, 안태호

초록

본 연구는 통신망을 고려한 도시방범 CCTV의 설치 문제를 개선 휴리스틱알고리즘에 의한 모델 검증방법으로 최적해 제시의 의사결정 방법론에 대한 연구이다. 범죄 예방과 대응력 최대화 와 지역 간 설치 불균형 최소화를 패널티 가중치로 반영하였다. 이 문제는 NP-Hard Class로 분류되며, 후보지가 많아질수록 탐색해야 할 경우의 수가 기하급수적으로 증가하여 정확한 해를 제시하는 것이 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 연구에서는 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)을 기반으로 한 개선 휴리스틱 기법을 제안하였다. 이 알고리즘은 자원제약의 예산과 통신망 용량을 고려하여, 도시방범 CCTV의 위치와 구성을 효율적으로 선택하고 최적의 설치 방안을 탐색하였다.
연구는 도시에 대해 모의 데이터셋을 생성하여 다양한 시나리오에서 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 무작위 방식에 비해 더 짧은 시간 내에 더 우수한 해를 제공하며, 도시 내 범죄 예방 및 대응 효과를 최대화하는 동시에 지역 불균형 설치문제를 최소화하는 데 효과적임을 확인했다. 특히, 연구는 기존의 민원 중심의 무작위 설치 방식의 방법에서,개선 휴리스틱알고리즘을 적용하여 공공성을 반영한 의사결정 모델을 제시함으로써, 도시 방범 CCTV의 설치문제에 과학적인 문제의 해를 제시하였다는점에서 의의가 있다.
향후 연구에서는 이 모형을 다양한 도시 환경에 적용하여 실질적인 효과를 평가하고, 사후 검토를 통해 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 이 연구는 도시방범 CCTV의 설치 문제를 넘어, 유사한 공공시설물의 설치 의사결정 문제에도 적용될 수 있으며, 궁극적으로 안전한 도시 조성을 위한 과학적 의사결정의 기초를 마련 하는데 기여할것으로 기대한다.

영어초록

This study explores a decision-making methodology for optimizing the installation of urban surveillance CCTVs through an improved heuristic algorithm-based model verification approach, considering communication networks. The objective is to maximize crime prevention and response effectiveness while minimizing regional installation imbalance, which is incorporated as a penalty weighting factor. The problem is classified as NP-hard, and as the number of candidate sites increases, the number of possible configurations grows exponentially, making it extremely difficult to determine an exact solution. To address this challenge, the study proposes an improved heuristic approach based on a Greedy Algorithm. This algorithm efficiently selects the locations and configurations of urban surveillance CCTVs while considering budgetary constraints and communication network capacity, ultimately searching for the optimal installation plan. To validate the proposed algorithm's performance, the study generates a simulated dataset representing an urban environment and evaluates the approach under various scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides superior solutions within a shorter computation time compared to random placement methods. Additionally, it effectively enhances crime prevention and response capabilities while minimizing regional installation imbalance. Notably, this research shifts from conventional complaint-driven random placement strategies to a more systematic, public-interest-oriented decision-making model through the application of an improved heuristic algorithm. This contribution underscores the scientific approach to solving the urban surveillance CCTV installation problem. Future research should extend this model to diverse urban environments to assess its practical effectiveness and refine the algorithm through post-deployment evaluations. Beyond the installation of urban surveillance CCTVs, the proposed methodology can be applied to decision-making problems related to the deployment of similar public infrastructure. Ultimately, this research is expected to contribute to the foundation of scientific decision-making for creating safer cities.

참고자료

· 없음