머신러닝과 실증적 데이터 정제 기법을 활용한 어린이보호구역 CCTV 설치 요인 분석
Analysis of Factors Associated with CCTV Installation in Child Protection Zones Using Machine Learning and Empirical Data Refinement
Purpose: This study aims to identify CCTV non-installation records in child protection zones and explore factors associated with CCTV installation. Method: The 2026 National Standard Data on Child Protection Zones were refined by correcting inconsistencies between CCTV installation status and unit counts. Descriptive analysis and municipality-level GIS mapping were conducted on 14,635 records, and a random forest model, Welch’s t-test, and sensitivity analyses were applied to 10,572 valid observations. Result: A total of 3,133 zones (21.4%) were recorded as CCTV non-installed. The random forest model showed an OOB accuracy of 83.92% and an AUC of 0.784. Metropolitan/ provincial region, road width, and facility type were identified as key associated variables, and the results remained consistent across sensitivity analyses. The non-installed group had a significantly narrower mean road width. Conclusion: CCTV non-installation records are associated with regional heterogeneity, facility type, and physical road conditions. Policy support should consider standard-data quality management, road-space constraints, and facility-specific infrastructure needs.
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연구목적: 본 연구는 전국 어린이보호구역의 CCTV 미설치 기록을 파악하고, CCTV 설치 여부와 관련된 요인을 탐색하는 데 목적이 있다. 연구방법: 행정안전부의 2026년 전국 어린이보호구역 표준데이터를 활용하여 설치 여부와 설치 대수 간 불일치 보정 등 정제 과정을 수행하였다. 전체 14,635개소에 대한 기술통계와 시군구 단위 GIS 분포 분석을 실시하고, 유효 10,572개소를 대상으로 랜덤 포레스트 분석, Welch의 t-검정, 민감도 분석을 수행하였다. 연구결과: 전체의 21.4%인 3,133개소가 공식 데이터상 CCTV 미설치로 분류되었다. 랜덤 포레스트 모형의 OOB 정확도는 83.92%, AUC는 0.784였으며, 광역시도, 도로폭, 시설종류가 주요 관련 변수로 확인되었고 이 결과는 민감도 분석에서도 유지되었다. 미설치 그룹은 설치 그룹보다 평균 도로폭이 유의하게 좁았다. 결론: 어린이보호구역의 CCTV 미설치 기록은 지역적 이질성, 시설 유형, 도로 환경과 관련될 수 있다. 향후 정책은 표준데이터 품질 관리, 협소 도로의 설치 제약, 시설 유형별 인프라 수요를 함께 고려할 필요가 있다.
목차
ABSTRACT 요약 서론 이론적 고찰 어린이보호구역 안전 인프라와 CCTV의 역할 안전 인프라 공급 불균형에 관한 선행연구 연구 방법 분석 데이터 수집 및 기초 정제 데이터 위치 정보 보정 및 행정구역별 통합 집계 분석 변수 정의 및 머신러닝용 데이터 정형화 머신러닝 알고리즘 및 추론 통계 분석 기법 연구 결과 분석 데이터의 일반적 특성 기초지자체별 어린이보호구역 내 CCTV 미설치 기록 현황 랜덤 포레스트를 활용한 CCTV 설치 여부 관련 요인 분석 설치 여부에 따른 도로 폭 분포 차이 및 실증적 검증 민감도 분석 결론 및 제언 References