본 프로젝트는 범죄 위험 상황을 초기 인지하여 실시간으로 범죄 위험을 판단하고 대응하기 위한 지능형 범죄 위험도 예측 및 대응 플랫폼 개발을 목표로 한다. 고려대학교는 본 과제 내 신고건수 예측 및 범죄 요인 진단 기술 개발을 담당하였다. 1차년도는 112 신고 데이터내 대여성 범죄에 국한하여 탐색적 데이터 분석 및 기초 통계 분석을 수행함으로써 112 신고 데이터의 특성 파악을 목표로 하였다. 또한 딥러닝 기반 대여성 범죄 유형 분류 및 위험 코드 분류 모델을 구축하였다. 2~4차년도는 전체 범죄 유형을 포함한 서울시 112 신고 데이터 및 웹 크롤링을 통해 확보된 지역 통계, 날씨 데이터등 외부 공공 데이터를 통합 사용하여 신고건수 조기 예측 모델 개발을 목표하였다. 본 모델은 부스팅 기반 모델과 딥러닝 모델을 스태킹하는 구조를 활용하여 성능을 고도화했을 뿐 아니라 범죄 요인 진단 기능을 포함하였다. 조기 신고 건수 예측 및 요인 진단으로 범죄 위험 상황을 초기에 인지할 수 있을 뿐아니라 치안 대책 방안을 모색하는데 기여할 수 있다는 특징이 있다.