본 연구는 도로망을 그래프로 모델링하여 제한된 수의 CCTV 를 효율적으로 배치하는 문제를 탐욕(Greedy) 알고리즘과 유전 알고리즘(Genetic Algo rithm, GA)을 통해 비교·분석하였다. 각 노드가 일정 반경 내 도로를 감시한다고 가정하고, 감시 범위 (cover age), 중요도(importance), 설치 비용(cost)을 통합한 목적함수를 설정하였다. OpenStreetMap 데이터를 활용해 실제 도로망을 구축하고 두 알고리즘을 동일한 조건에서 실행한 결과, GA 는 탐욕 알고리즘보다 더 높은 목적함수 값과 중요도 가중 커버리지를 달성하며 전역 최적화 성능을 보였다. 반면 탐욕 알고리즘은 계산 속도가 빠르고 구현이 단순하여 실시간 의사결정에 유리했다. 이 연구는 네트워크 기반 최적화 문제에서 알고리즘 선택의 중요성을 제시하며, 향후 도시 인프라 및 지능형 감시 시스템 설계에 응용 가능성을 시사한다.