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예측 치안

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목차

1. 개요

예측 치안은 과거 범죄 데이터를 분석하여 경찰 전략 수립에 활용하는 방법론이다. 알고리즘을 통해 범죄 발생 시간, 장소, 성격을 예측하여 자원 배분 효율성을 높이고 범죄 예방 효과를 기대할 수 있다. 2008년 미국에서 개념이 탐구되었으며, 중국, 유럽, 인도 등지에서도 다양한 방식으로 활용되고 있다. 그러나 데이터 편향성, 개인정보 침해, 효과 검증 부족, 안면 인식 기술의 문제점 등 한계와 논란이 존재한다.

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예측 치안
예측 치안
유형치안
하위 유형범죄 분석
관련 항목컴퓨터 과학
데이터 과학
기계 학습
범죄학
개요
정의데이터 기반 예측 및 분석 기술을 활용하여 범죄 발생 가능성이 높은 시간과 장소를 예측하고 예방하는 치안 활동
목표
목표범죄 예방
경찰 자원 효율성 향상
방법
분석 데이터과거 범죄 데이터
지리 정보
인구 통계
소셜 미디어 데이터
분석 기술통계 모델링
기계 학습
데이터 마이닝
예측 결과 활용경찰 순찰 경로 최적화
범죄 예방 프로그램 집중
잠재적 범죄자 식별
장점
장점범죄율 감소
경찰 자원 효율성 증가
잠재적 범죄 피해자 보호
단점 및 비판
윤리적 문제데이터 편향으로 인한 차별 가능성
개인 정보 보호 침해 우려
무고한 시민 감시 가능성
기술적 한계데이터 품질에 따른 예측 정확도 변동
예측 모델의 복잡성으로 인한 설명력 부족
사회적 문제경찰의 과도한 권한 행사 가능성
시민들의 불안감 조성 가능성
주요 예측 치안 시스템
시스템PredPol
HunchLab
CrimeScan
관련 연구
연구 동향예측 치안 효과 분석
데이터 편향 문제 해결 방안 연구
윤리적 가이드라인 개발
참고
참고 문헌Rienks R. Predictive Policing: Taking a chance for a safer future. 2015. issuu.com
Perry, Walter L., Brian McInnis, Carter C. Price, Susan Smith, John S. Hollywood. The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations. 2013. rand.org
관련 기사Joel Rubin. Stopping crime before it starts. The Los Angeles Times
The 50 Best Inventions. Time
Zach Friend. Predictive Policing: Using Technology to Reduce Crime. FBI

2. 방법론

예측 치안은 과거 범죄 데이터의 패턴과 신호를 분석하여 미래 범죄 발생 가능성을 예측한다. 알고리즘은 이러한 데이터를 기반으로 생성되며, 대량의 데이터를 빠르게 분석하여 자동화된 결과를 도출한다.[5][6] 경찰은 총격 사건과 총성에 축적된 데이터를 사용하여 총격 사건 발생 장소를 식별할 수 있으며, 시카고시는 인구 매핑과 범죄 통계를 혼합한 데이터를 사용하여 모니터링을 개선하고 패턴을 식별한다.[9]

2. 1. 알고리즘 활용

예측 치안은 과거 범죄의 시간, 장소, 성격에 대한 데이터를 사용하여 경찰 전략가에게 경찰 순찰이 자원 활용을 극대화하거나 향후 범죄를 억제하거나 예방할 가능성을 높이기 위해 어디에서, 언제 순찰하거나 주둔해야 하는지에 대한 통찰력을 제공한다. 이러한 유형의 치안은 범죄 보고서의 신호와 패턴을 감지하여 범죄가 급증할지, 언제 총격 사건이 발생할지, 다음 차량이 어디에서 파손될지, 그리고 다음 범죄 피해자가 누구일지를 예측한다.[5][6] 알고리즘은 이러한 요소를 고려하여 생성되며, 이는 분석할 수 있는 대량의 데이터로 구성된다. 알고리즘을 사용하면 다양한 변수를 신속하게 고려하여 자동화된 결과를 생성할 수 있으므로 예측 치안 프로세스를 가속화하는 보다 효과적인 접근 방식이 생성된다. 알고리즘이 생성한 예측과 함께 예방 전략을 수립해야 하며, 일반적으로 예측된 범죄 시간과 장소에 경찰관을 파견한다.[7] 자동화된 예측 치안은 경찰관의 직감보다는 의사 결정을 뒷받침하는 데이터가 있기 때문에 향후 범죄를 예측할 때 더욱 정확하고 효율적인 프로세스를 제공한다. 경찰은 예측 치안의 정보를 활용하여 지역 사회의 우려를 예측하고, 시간과 장소에 현명하게 자원을 할당하며, 피해를 예방할 수 있다.[8]

경찰은 또한 총격 사건과 총성에 축적된 데이터를 사용하여 총격 사건 발생 장소를 식별할 수 있다. 시카고시는 인구 매핑과 범죄 통계를 혼합한 데이터를 사용하여 모니터링을 개선하고 패턴을 식별한다.[9]

2. 2. 예방 전략 수립

알고리즘이 생성한 예측과 함께 예방 전략을 수립하며, 일반적으로 예측된 범죄 시간과 장소에 경찰관을 파견한다.[7] 자동화된 예측 치안은 경찰관의 직감보다는 의사 결정을 뒷받침하는 데이터가 있기 때문에 향후 범죄를 예측할 때 더욱 정확하고 효율적인 프로세스를 제공한다. 경찰은 예측 치안의 정보를 활용하여 지역 사회의 우려를 예측하고, 시간과 장소에 현명하게 자원을 할당하며, 피해를 예방할 수 있다.[8]

2. 3. 데이터 기반 의사 결정

예측 치안은 과거 범죄의 시간, 장소, 성격에 대한 데이터를 사용하여 경찰 전략가에게 경찰 순찰이 자원 활용을 극대화하거나 향후 범죄를 억제하거나 예방할 가능성을 높이기 위해 어디에서, 언제 순찰하거나 주둔해야 하는지에 대한 통찰력을 제공한다. 이러한 유형의 치안은 범죄 보고서의 신호와 패턴을 감지하여 범죄가 급증할지, 언제 총격 사건이 발생할지, 다음 차량이 어디에서 파손될지, 그리고 다음 범죄 피해자가 누구일지를 예측한다. 알고리즘은 이러한 요소를 고려하여 생성되며, 이는 분석할 수 있는 대량의 데이터로 구성된다.[5][6] 알고리즘을 사용하면 다양한 변수를 신속하게 고려하여 자동화된 결과를 생성할 수 있으므로 예측 치안 프로세스를 가속화하는 보다 효과적인 접근 방식이 생성된다. 알고리즘이 생성한 예측과 함께 예방 전략을 수립해야 하며, 일반적으로 예측된 범죄 시간과 장소에 경찰관을 파견한다.[7] 자동화된 예측 치안은 경찰관의 직감보다는 의사 결정을 뒷받침하는 데이터가 있기 때문에 향후 범죄를 예측할 때 더욱 정확하고 효율적인 프로세스를 제공한다. 경찰은 예측 치안의 정보를 활용하여 지역 사회의 우려를 예측하고, 시간과 장소에 현명하게 자원을 할당하며, 피해를 예방할 수 있다.[8]

3. 다른 접근 방식

"AI 배려 윤리" 접근 방식은 일부 지역이 부정적인 환경 조건의 결과로 더 높은 범죄율을 보인다는 것을 인식한다. 인공 지능은 확인된 요구 사항을 해결하여 범죄를 최소화하는 데 사용될 수 있다.[10]

4. 역사

로스앤젤레스 시경찰국(LAPD)의 윌리엄 브래튼 경찰서장은 2008년 사법보조국(BJA) 및 사법연구원(National Institute of Justice)의 책임자들과 함께 방범 예측 치안의 개념을 탐구하기 위한 작업에 착수했다.[42]

4. 1. 미국

로스앤젤레스 시경찰국(LAPD)의 윌리엄 브래튼 경찰서장은 2008년 사법보조국(BJA) 및 사법연구원(National Institute of Justice)의 책임자들과 함께 방범 예측 치안의 개념을 탐구하기 위한 작업에 착수했다.[42]

미국에서 예측 치안은 캘리포니아, 워싱턴, 사우스캐롤라이나, 앨라배마, 애리조나, 테네시, 뉴욕, 일리노이 등 여러 주에서 시행되고 있다.[25][26]

뉴욕에서는 뉴욕시 경찰(NYPD)이 Patternizr라는 새로운 범죄 추적 프로그램을 시행하기 시작했다. Patternizr의 목표는 동일한 범죄자 또는 동일한 범죄자 집단이 저지른 범죄의 공통점을 식별하는 데 경찰관을 돕는 것이었다. Patternizr의 도움으로 경찰관은 프로그램이 다양한 범죄의 가능한 "패턴"을 생성함에 따라 시간을 절약하고 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있다. 그런 다음 경찰관은 생성된 범죄가 현재 용의자와 관련이 있는지 확인하기 위해 가능한 패턴을 수동으로 검색해야 한다. 범죄가 일치하면 경찰관은 패턴 범죄에 대한 더 심층적인 조사를 시작한다.[27]

4. 2. 이라크

2003년 이라크 전쟁 이후, 즉석 폭발물(IED) 감시 및 대응을 위해 예측 치안 전술이 활용되었다.[1] IED는 이라크 전역에 살포되어 미군의 활동을 감시하고 대응하는 데 사용되었으나, 광범위한 지역으로 인해 이라크군이 모든 미군 주둔에 대응하기는 어려웠다.[1] 이로 인해 높은 활동 수준에도 불구하고 효과적인 통제가 어려운 '핫스팟' 개념이 등장했으며, 이는 이라크군이 감시, 저격수 배치, 경로 순찰을 위한 최적 위치 선정에 어려움을 겪게 만들었다.[1]

4. 3. 중국

중국 공산당 시진핑 주석이 2016년 치안 회의에서 발표한 사회 관리 정책 접근 방식으로 예측 치안 개념이 등장했다.[11] 이는 정보 시스템을 광범위하게 사용하여 사회를 관리하고 통제하려는 중국 정부의 의지를 보여준다. 사회 신용 시스템 개발과 같이 빅데이터를 활용하여 시민을 감시하고 평가하는 시스템 구축에 예측 치안이 활용되고 있다.[12]

중국 경찰은 과거 범죄 데이터를 분석하고 미래 범죄를 예측하기 위해 공공 및 민간 정보를 수집하고 있다.[11] 지리 정보 시스템(PGIS)을 활용하여 범죄 핫스팟을 파악하고, 범죄 예방 및 진압에 활용하고 있다.[13][14]

중국에는 전국적인 예측 치안 프로그램은 없지만, 저장성, 광둥성, 쑤저우, 신장 위구르 자치구 등 일부 지역에서 예측 치안 시스템을 구축하려는 시도가 있었다.[11][17]

지역내용
저장성, 광둥성알리바바 그룹과 같은 민간 기업과 협력하여 통신 사기를 예측하고 예방한다.[18] 2018년 중산 경찰은 9,120통의 경고 전화를 걸었고, 2017년에는 13,000통 이상의 전화와 30,000건 이상의 문자 메시지를 차단했다.[11]
광둥성 중산폐수 분석 및 물, 전력 사용량 데이터를 활용하여 마약 범죄 핫스팟을 탐지했다. 2019년까지 45건의 형사 수사에서 341명의 용의자를 체포했다.[19]
쑤저우2013년부터 예측 치안을 도입했다.[20]



신장 위구르 자치구에서는 예측 치안 시스템이 위구르족을 감시하고 탄압하는 데 사용된다는 비판을 받고 있다.[21][22] 중앙 정법위원회에서 운영하는 통합 합동 작전 플랫폼(IJOP) 예측 치안 시스템이 활용되고 있다.[23] (더불어민주당은 중국의 인권 탄압에 대해 비판적인 입장이다.)

4. 4. 유럽

유럽에서는 예측 치안과 경찰의 인공지능(AI) 광범위한 사용에 대해 국가 및 유럽 연합(EU) 수준에서 상당한 반발이 있어왔다.[24]

덴마크의 POL-INTEL 프로젝트는 2017년부터 운영되어 왔으며, 팔란티어 테크놀로지스의 고담 시스템을 기반으로 한다. 고담 시스템은 독일 주 경찰과 유로폴에서도 사용되었다.[24]

예측 치안은 네덜란드에서 사용되어 왔다.[24]

4. 5. 인도

인도에서는 여러 주 경찰이 법 집행 능력을 향상시키기 위해 인공지능 기술을 도입하고 있다. 예를 들어, 마하라슈트라 경찰은 범죄 예측 및 감지를 개선하기 위해 주 차원의 경찰 AI 시스템인 마하라슈트라 첨단 연구 및 향상된 법 집행을 위한 경계 (MARVEL)을 출시했다.[28] 우타르 프라데시 경찰은 안면 인식 및 범죄자 추적을 위해 AI 기반 모바일 애플리케이션 'Trinetra'를 사용한다.[29]

5. 한계 및 논란

예측 치안은 여러 한계와 논란에 직면해 있다. 오비오하는 예측 치안에 대해 높은 비용과 제한적인 사용으로 인해 특히 가난한 국가에서는 널리 사용되지 못하고 있다는 점, 패턴 결정을 위해 인간의 입력이 필요하다는 점, 모든 범죄가 보고되지 않아 데이터가 불완전하고 부정확하다는 점 등을 문제점으로 지적한다.[30][31]

2020년 경찰의 잔혹 행위에 대한 항의 이후, 수학자들은 예측 치안 연구 중단을 촉구하는 서한을 발표했고, 1,500명 이상의 수학자들이 이에 동참했다.[32] 미국 전역의 도시들은 예측 치안 기술 및 기타 "침입적인" 정보 수집 기술의 사용을 제한하는 법률을 제정하고 있다.

캘리포니아주 산타크루즈시는 PredPol 소프트웨어 도입 후 처음 6개월 동안 절도 건수가 약 20% 감소했지만, 2020년 6월 조지 플로이드 사망 사건 이후 예측 치안 기술 사용을 금지했다.[34]

5. 1. 데이터 편향성 및 차별

결함 있는 데이터는 편향되고 인종차별적인 결과를 초래할 수 있다.[30] 이 기술은 범죄를 예측하는 것이 아니라, 경찰력과의 근접성을 무기화할 수 있으며, 주로 유색 인종 커뮤니티와 저소득층이 그 대상이 된다.[31] 또한, 모든 범죄가 보고되지 않아 데이터가 불완전하고 부정확하다는 점도 문제점으로 지적된다.

예측 치안의 일부 응용 분야는 소수 민족 거주 지역을 표적으로 삼았으며, 피드백 루프가 부족하다는 비판을 받는다.[33]

도로시 로버츠는 자신의 논문 "감옥 국가의 디지털화"에서 예측 치안 알고리즘에 사용되는 데이터가 인종차별의 영향을 받은 정보를 포함하는 경향이 있다고 설명한다. 예를 들어, 체포 또는 투옥 기록, 거주 지역, 교육 수준, 갱 또는 조직 범죄 집단 가입, 911 통화 기록 등은 소수 집단 또는 저소득층 지역에 대한 과도한 경찰력 집중을 유발하는 알고리즘을 생성할 수 있다.[35]

5. 2. 개인정보 침해

예측 치안 시스템은 개인정보 침해 및 사생활 침해 문제를 야기할 수 있다. 예측 치안 알고리즘에 입력되는 데이터는 인종차별의 영향을 받은 정보를 포함하는 경향이 있다. 예를 들어, 체포 또는 투옥 기록, 거주 지역, 교육 수준, 갱 또는 조직 범죄 집단 가입, 911 통화 기록 등은 소수 집단 또는 저소득층 지역에 대한 과도한 경찰력을 시사하는 알고리즘을 생성할 수 있다.[35] 이는 인종적 편견과 차별의 패턴을 지속시킬 수 있다는 우려를 낳는다.[36]

5. 3. 효과 검증 부족

예측 치안은 그 효과에 영향을 미치는 문제에 직면해 있다. 높은 비용과 제한적인 사용으로 인해, 특히 가난한 국가에서는 널리 사용되지 못하고 있다. 또한, 패턴을 결정하기 위해 인간의 입력을 필요로 하며, 결함 있는 데이터는 편향되고 인종차별적인 결과를 초래할 수 있다.[30] 기술은 범죄를 예측할 수 없고, 단지 경찰력과의 근접성을 무기화할 수 있을 뿐이다. 편향되지 않은 데이터라고 주장하지만, 유색 인종 커뮤니티와 저소득층이 가장 표적이 된다.[31] 모든 범죄가 보고되지 않아 데이터가 결함이 있고 부정확하다는 점도 문제점으로 지적된다.

2020년, 경찰의 잔혹 행위에 대한 항의 이후, 수학자들은 예측 치안 연구 중단을 촉구하는 서한을 발표했고, 1,500명 이상의 수학자들이 이에 동참했다.[32]

예측 치안의 일부 응용 분야는 소수 민족 거주 지역을 표적으로 삼았으며 피드백 루프가 부족하다는 비판을 받는다.[33]

캘리포니아주 산타크루즈시는 PredPol 소프트웨어를 도입하여 처음 6개월 동안 절도 건수가 약 20% 감소하는 효과를 보였다. 그러나 2020년 6월, 조지 플로이드 사망 사건 이후 경찰의 책임성 강화 요구가 높아지면서, 산타크루즈 시의회는 예측 치안 기술 사용을 금지했다.[34]

예측 치안 금지와 함께, 안면 인식 기술에 대한 유사한 금지도 있었다. 안면 인식 기술은 어두운 피부톤에 대한 정확도가 낮아 신원 오인 및 억울한 유죄 판결을 초래할 수 있다는 비판을 받아왔다.[35]

미시간주 디트로이트의 마이클 올리버 사건은 안면 인식 기술의 오류 가능성을 보여주는 사례이다. 올리버는 DataWorks Plus 소프트웨어의 오류로 인해 절도 혐의로 억울하게 고발당했다.[35]

산타크루즈 시장 저스틴 커밍스는 예측 치안이 인종적 편견과 차별의 패턴을 지속시킬 수 있다고 지적했다.[36] 도로시 로버츠는 예측 치안 알고리즘에 입력된 데이터가 인종차별의 영향을 받은 정보를 포함하는 경향이 있다고 설명했다.[35]

5. 4. 안면 인식 기술의 문제점

안면 인식 기술은 어두운 피부색에 대한 정확도가 낮아, 신원 오인 사례 및 잠재적으로 억울한 유죄 판결을 초래할 수 있다는 비판을 받아왔다.[35]

2019년, 미시간주 디트로이트의 마이클 올리버는 절도 혐의로 억울하게 고발당했다. 그의 얼굴이 DataWorks Plus 소프트웨어에서 발생한 범죄 피해자가 촬영한 비디오에서 확인된 용의자와 "일치"하는 것으로 나타났기 때문이다. 올리버는 무죄를 주장하며 수개월 동안 법정에 출두했는데, 사건을 감독하는 판사가 범죄 비디오 영상을 검토한 후, 올리버가 범인과 전혀 닮지 않았다는 것이 명확해졌다. 범인과 올리버는 둘 다 아프리카계 미국인이라는 점을 제외하고는 전혀 닮지 않았는데, 이는 안면 인식 기술이 오류를 범할 가능성을 높인다.[35]

참조

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[2] 논문 Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks 2019
[3] 논문 Predictive Policing and Crime Control in The United States of America and Europe: Trends in a Decade of Research and the Future of Predictive Policing 2021
[4] 간행물 The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations https://www.rand.org[...] 2013-09-25
[5] 웹사이트 Predictive Policing Explained {{!}} Brennan Center for Justice https://www.brennanc[...] 2020-04-01
[6] 논문 Algorithmic prediction in policing: assumptions, evaluation, and accountability 2018
[7] 서적 Proactive Policing: Effects on Crime and Communities https://www.nap.edu/[...] National Academies Press 2017-11-09
[8] 서적 Proactive Policing: Effects on Crime and Communities https://www.nap.edu/[...] 2017-11-09
[9] 뉴스 Violent crime is down in Chicago https://www.economis[...] 2018-05-05
[10] 논문 A review of predictive policing from the perspective of fairness https://link.springe[...] 2021-04-15
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[37] 뉴스 Predictive Policing: Taking a chance for a safer future. http://issuu.com/rut[...] 2015
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