지방자치단체 공공데이터 중 CCTV 데이터와 범죄율 상관관계 분석하기

도시의 눈, 그리고 그 숫자가 말해주는 사회적 흐름

 

한국 사회는 빠른 속도로 ‘감시 사회’로 진입하고 있다. 매년 지방자치단체는 방범을 목적으로 수백 대의 CCTV를 설치하고 있으며, 그 숫자는 매년 눈에 띄게 증가하고 있다. 특히 인구 밀집 지역이나 어린이보호구역, 재개발 구역 등은 범죄 예방이라는 명목으로 집중적으로 CCTV가 배치된다. 이는 곧 ‘보이는 안전’이라는 개념을 도시 전반에 확산시키고 있다.

하지만 이러한 움직임 속에서 반드시 짚어야 할 질문이 있다. “과연 CCTV가 많아질수록 범죄가 줄어드는가?”
형식적으로는 긍정적인 상관관계를 기대할 수 있다. 누군가가 지켜보고 있다는 심리적 압박은 범죄 의도를 억제할 수 있으며, 실제 사건 발생 시 신속한 수사 자료로도 활용될 수 있기 때문이다. 하지만 CCTV 숫자만으로 도시의 안전을 단정할 수는 없다. 오히려 방치된 CCTV, 실질적으로 무용한 설치 위치, 사생활 침해 논란 등은 역효과를 불러올 수도 있다.

이 지점에서 가장 신뢰할 수 있는 분석 방법은 지방자치단체가 제공하는 CCTV 설치 현황 데이터와 범죄 발생 통계 데이터를 교차 분석하는 방식이다. 숫자와 위치를 통해 두 변수 사이의 실제 연관성을 파악하고, 그 결과를 바탕으로 정책 효율성을 판단하는 것이 가능하다. 각 지자체의 CCTV 관련 데이터와 범죄율 변동 데이터를 통해, CCTV가 과연 ‘범죄 억제 장치’로서 어떻게 기능하고 있는지를 탐구한다.

 

 

지자체 CCTV 설치 현황과 공공데이터 구조 

지방자치단체는 대부분 관내에 설치된 CCTV 수량과 위치, 용도별 분류 현황을 공공데이터로 공개하고 있다. 행정안전부의 ‘스마트도시통합운영센터 표준지침’에 따르면, 방범용 CCTV는 도시 안전 관련 인프라 중 가장 중요한 설비로 분류되며, 지방비 또는 특별교부세 등을 통해 설치가 확대된다.

공공데이터포털(data.go.kr)에서는 각 시·군·구별 CCTV 설치 현황 데이터를 엑셀, JSON, API 형태로 제공한다.
대표적 항목은 다음과 같다:

• 설치 위치(좌표 포함)
• 설치 연도
• CCTV 대수 및 방향
• 용도(방범, 교통, 재난 감시 등)
• 실시간 관제 여부
• 관제 센터 통합 여부

예를 들어, 서울특별시는 매년 약 1000대 이상의 CCTV를 신규로 설치하고 있으며, 2023년 기준으로 94,000여 대의 공공용 CCTV가 운영 중이다. 이 중 약 67%는 ‘방범용’으로 분류된다. 같은 해 인천광역시는 총 27,000여 대의 CCTV를 보유하고 있으며, 대다수는 학교 주변이나 어린이보호구역에 집중되어 있다.

흥미로운 점은, 단순 설치 숫자 외에도 ‘지역 집중도’와 ‘관제 시스템 연동 여부’가 별도로 분류된다는 것이다. 동일한 수의 CCTV가 설치되었더라도, 관제센터와의 연계가 되어 있는지, 야간 촬영이 가능한 고해상도 장비인지 여부에 따라 그 효용성은 전혀 달라진다.

따라서, 단순히 ‘CCTV 몇 대가 설치되었는가’라는 숫자만으로 도시의 안전 수준을 판단하기보다는, 공공데이터가 제공하는 구조적 요소들까지 함께 고려하는 해석 능력이 필요하다.

 

 

CCTV 수 증가와 범죄율 변화: 상관관계는 존재하는가?

본격적으로 CCTV 수와 범죄율 사이의 상관관계를 살펴보자.
우선, 데이터의 기초 분석은 ‘연도별 CCTV 설치 수 추이’와 ‘연도별 범죄 건수’를 비교하는 방식으로 접근할 수 있다. 각 지자체에서는 경찰청과 협업해 지역별 범죄 발생 통계를 정리해 공개하고 있으며, 형사사법포털에서도 강력범죄·절도·폭력·성범죄 등을 세부 항목으로 구분해 제공한다.

예를 들어, 경기 수원시는 2018년부터 2022년까지 CCTV 설치 수가 12,400대에서 17,800대로 약 40% 증가했다. 같은 기간 수원시 전체 범죄 건수는 10% 이상 감소했다. 특히 절도와 폭력 범죄 발생률은 CCTV가 집중 설치된 권선구, 장안구에서 눈에 띄는 하락세를 보였다.

또한 서울 성북구의 경우, 2020년 특정 동네에 방범용 CCTV를 집중적으로 설치한 후, 해당 지역에서의 야간 절도 및 차량 파손 신고 건수가 1년 만에 37% 감소했다는 자치경찰단의 보고가 있었다. 이러한 사례는 CCTV 설치와 범죄율 감소 사이에 일정 수준의 상관관계가 존재함을 시사한다.

그러나 상관관계가 항상 인과관계를 의미하지는 않는다. 일부 지역에서는 CCTV가 대거 설치되었음에도 불구하고 범죄율이 오히려 증가한 사례도 있다. 이는 CCTV만으로는 범죄 억제에 한계가 있다는 점, 또는 범죄 유형에 따라 예방 효과가 다르다는 점을 의미한다.

결국 데이터를 통해 얻을 수 있는 결론은 단순하지 않다. 하지만 CCTV가 범죄 예방에 일정 부분 기여하고 있다는 경향성은 복수의 지자체 데이터를 통해 일관되게 확인되는 경향이다.

 

 

데이터 해석의 위험성과 왜곡 가능성

CCTV와 범죄율 간의 관계를 데이터로 분석할 때는 반드시 주의해야 할 점이 있다. 바로 상관관계의 과잉 해석 또는 정치적 왜곡 가능성이다. 특히 지방선거나 시의회 예산 심의 과정에서 'CCTV 설치 후 범죄율 감소'라는 단순 논리가 정책 홍보 수단으로 사용될 수 있다.

그러나 실제로는 여러 외부 요인이 함께 작용한다. 경찰 순찰 강화, 지역 커뮤니티 활성화, 청소년 프로그램 운영, 가로등 조명 개선 등도 범죄율에 영향을 미치는 중요한 변수다. 이러한 요인들을 통제하지 않은 채 단순히 CCTV 설치만으로 범죄율 변화 전반을 설명하려 한다면 오해를 낳을 수 있다.

또한, 데이터의 수집 방식에도 문제가 있다. 예를 들어, 어떤 지자체는 특정 범죄 항목을 신고 기준으로 집계하고, 다른 지자체는 검거 기준으로 기록하기 때문에 데이터의 일관성과 비교 가능성에 한계가 발생한다.

더불어, CCTV 설치 후 실제로 범죄율이 낮아진 것이 아니라 ‘범죄의 공간 이동’ 현상이 발생한 가능성도 있다. 범죄자는 CCTV가 많은 지역을 피해 이동할 뿐, 범죄 자체가 억제된 것은 아니라는 지적도 꾸준히 제기되고 있다.

이런 맥락에서 CCTV와 범죄율 간의 데이터 분석은 정책 효과를 판단하는 보조 지표로 활용되어야 하며, 다층적 분석이 동반될 때에만 의미 있는 해석이 가능하다.

 

 

데이터 기반 도시 안전 정책의 미래

앞으로 도시의 안전은 단순히 CCTV 숫자로 가늠되는 것이 아니라, 데이터 기반 의사결정 구조와 시민 참여의 결합으로 구현될 것이다. 즉, CCTV 설치는 출발점일 뿐, 운영과 평가, 개선 과정까지 시민이 함께 개입할 수 있어야 한다.

일부 지자체에서는 주민이 직접 CCTV 설치 위치를 제안하고, 일정한 절차를 거쳐 우선순위를 결정하는 참여형 운영 구조를 시도하고 있다. 서울시 마포구의 경우, 주민 제안 기반으로 설치된 CCTV가 지역 사회의 체감 안전도를 높였다는 자체 평가도 진행한 바 있다.

또한, 빅데이터 기반의 ‘지능형 CCTV 분석 시스템’도 보급되고 있다. 단순 영상 저장을 넘어서 이상 행동 감지, 긴급 상황 자동 알림 등의 기술이 접목되며, 보다 정교한 범죄 예방 메커니즘이 가능해지고 있다.

공공데이터는 이러한 흐름 속에서 필수 기반이 된다. 실시간 데이터 공유, 시민 접근성 확대, 시각화 도구의 보급 등은 데이터 기반 도시 안전 정책의 핵심 축이다. 특히 범죄율 변화나 설치 효과를 객관적으로 공개함으로써, 특정 지역에 대한 오해나 낙인을 줄이고, 정책 신뢰도를 높일 수 있다.

궁극적으로 중요한 것은 데이터 그 자체가 아니라, 그 데이터를 어떻게 해석하고, 어떤 결정을 이끌어내는가이다. 감시는 일방적인 통제가 아니라, 정보 공유를 통해 공동의 안전을 만들어가는 사회적 계약이 될 수 있어야 한다.