• 범죄 발생과 도시 환경 특성 간의 상관관계를 연구하였다. • 긴급 신고 지점 주위의 10–50 m 버퍼 구역을 고려하였다. • 극단적 그래디언트 부스팅(Extreme Gradient Boosting) 및 Shapley additive explanation(SHAP) 모델을 사용하였다. • 범죄 확률은 해당 지역의 토지피복 특성에 기반하여 분석하였다. • 범죄 확률이 높은 지역을 식별하였다. 도시 안전은 지속가능한 도시를 위한 핵심 기반이다. 본 연구는 대한민국 대구광역시를 대상으로 다양한 범죄 유형과 도시 환경 특성 간의 관계를 분석하고, 예측 기반 범죄 위험 지도를 개발하고자 한다. 공간 자료는 112개 긴급 신고 위치를 기준으로 10~50미터 범위의 버퍼 구역을 생성하여 구축하였다. XGBoost 알고리즘과 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 함께 활용하여 서로 다른 유형의 범죄에 영향을 미치는 핵심 변수를 도출하였다. 분석 결과, 상업시설, 유동인구, 신용카드 거래량, 가구 수, 도로 면적은 모든 범죄 범주에 걸쳐 일관되게 유의한 예측 변수로 나타났으며, 예측 성능의 최댓값은 10미터 버퍼 규모에서 관찰되었다. 예측 결과를 바탕으로 고위험 지역을 시각화하는 고해상도 범죄 확률 지도를 구축하고, 기존 CCTV 설치의 적정성을 평가하였다. 해석 가능하고 공간적으로 상세하며 고해상도의 예측을 제공함으로써, 본 연구는 데이터 기반 범죄 예방 전략을 가능하게 하고 지속가능한 도시 계획 및 포용적 안전 정책을 뒷받침한다. 제안된 접근법은 안전 인프라를 급변하는 도시 역동성과 동기화하는 데 어려움을 겪는 다양한 도시 맥락에 대해 본질적으로 확장 가능하고 이전 가능하다.

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