미래에 발생할 범죄를 미리 예상하고 경찰이 미리 출동하는 건데, 한국인 5천만 인구와 10만 경찰 인력을 모집단으로,
1. 유전자 DB에 시민 각각의 DNA 정보를 입력,
2. 시민 각각의 학력, 성별, 경제력 등 가용한 모든 정보를 입력,
3. 각자의 전과 기록과 범죄 발생 시각 및 장소 정보를 입력,
4. 10만 경찰 각자의 특기와 거주지, 근무지 등의 정보를 입력한 뒤,
시간 대 및 장소 별 시민 각각의 범죄 유발 확률을 계산하고, 높은 확률의 시민 그룹을 대상으로 경찰 10만명을 분산 배치하는 거죠. 물론, 실시간 또는 일정한 Interval로 시민들의 이동 경로를 추적하고, 그에 따라 경찰의 배치 장소와 인원을 갱신합니다. Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Deep Reinforcement Learning등의 알고리즘을 적용하여 모형을 작성하는 과정에서 DeepMind의 David Silver가 London College에서 진행한 RL 강좌를 참조하면 좋을 듯 싶네요.
물론, 국민 모두의 DNA 정보를 획득할 수 없으므로, 가상의 데이터를 이용해야죠.
즐거운 코딩~~
