범죄안전 범죄예측프로그램

[수경]

1) 영역 감시 시스템(DAS)

뉴욕 경찰국(NYPD)은 2012년 마이크로소프트사와 공동으로 빅데이터 기술을 활용한 테러 및 범죄 예방 시스템인 ‘영역 감시 시스템(Domain Awareness System, DAS)’을 개발했다.

2009년부터 뉴욕 경찰과 마이크로소프트사가 2년 넘게 협력해 개발하였고 2012년에 현장에 완전히 정착했다. DAS는 현재, 통계를 이용한 과학적 범죄 대응 프로그램의 대표 사례로 꼽힌다. 개설 당시 분산 관리되던 ▲뉴욕주 범죄 기록 ▲가석방 및 보호 관찰 파일 ▲뉴욕시 형사 고발 ▲체포, 소환 기록 ▲3100만 건 이상의 국가 범죄 기록 ▲330억 건 이상의 공공 기록 등을 포함한 35개의 데이터 베이스를 통합했다.

DAS는 구축된 빅데이터를 종합적으로 분석함으로써 범죄를 예측하고, 실시간으로 수상한 용의자나 용의 차량 추적에 이용할 수 있다. 실제로 뉴욕은 도시 곳곳에 적용된 ICT를 적극적으로 활용하고 있다. 가령, 뉴욕 맨해튼 시내 구석구석 설치된 CCTV가 실시간으로 영상 정보를 수집해 실시간 범죄 대응 센터(RTCC)에 보내면 RTCC는 빅데이터를 영상 정보와 연계해 분석하고, 수상한 자 또는 사고 발생 예상 지역 등을 신속히 찾아낸다.

출처: https://www.cctvnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=230820

스마트 치안과 관련된 해외사례, 임운식, 2018 https://police.ac.kr/pds/1539934763318.pdf

2) 프레드폴

LA경찰은 컴스탯에 지리적 범죄분석 기술을 도입해서 프레드폴로 발전시켰다. 프레드폴(Pred Pol)은 예측 치안을 뜻하는 ‘Predictive Policing’ 의 약칭으로 주로 강도, 절도 등 재산 범죄유형에 대한 발생예측을 범죄 예방활동에 적용한다. 누가 범죄를 저지를 것인지 예측하는 것이 아니라 범죄발생가능성이 가장 높은 곳과 시점을 예측한다.

LA경찰은 프레드폴을 차량절도 등 재산(property) 범죄를 예측하고, 그 예측에 따른 경력배치를 위해서 주로 사용된다. 예를 들어 LA 전역의 범죄 현황을 전산관리하며, 매주 권역에서 경찰서장 등 대표들이 모여서 범죄현황을 확인하고 운영대책을 수립한다. 이런 논의를 통해 관리자들은 프레드폴 분석에서 발생 가능성이 높은 것으로 예측된 장소를 순찰하도록 현장 경찰관에게 임무를 부여하고, 경찰관이 예측된 범죄 장소에 실제로 어느 정도 방문을 했는지를 확인하기 위해 경찰관의 일일 보고서나 순찰차의 위치 정보를 활용하기도 한다. 이러한 활동을 통해 2013~2014년 간 범죄율 20%가 감소했고, 차량절도 사건의 20%, 강도사건의 32%가 감소했다고 발표하고 있다.

출처: 스마트 치안과 관련된 해외사례, 임운식, 2018 https://police.ac.kr/pds/1539934763318.pdf

3) 헌치랩

미국 시카고 경찰은 2017년부터 범죄예방 프로그램인 ‘헌치랩(Hunchlab)’을 사용하고 있다. 헌치랩은 계절, 날씨, 지역경제 수준, 과거 범죄 데이터, 인구 구성 등 다양한 데이터를 분석해 범죄가 일어나는 일정한 규칙을 도출해 이 규칙에 따라 범죄 발생 가능성이 큰 지역을 경찰에게 미리 알리는 시스템이다. 경찰은 이 시스템의 정보에 따라 특정 지역에 순찰을 강화해 범죄를 사전에 예방한다. 실제로 헌치랩 도입 이후 시카고의 흉악 범죄는 2년 연속 감소했다. 예컨대 살인과 총기 사건은 2018년에 전년 대비 각각 15%, 18% 줄었다.

출처: https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/01/24/2019012400018.html

4) 프리카스

국내의 범죄 위험도 예측 분석 시스템이다. 기존 치안 데이터뿐만 아니라 날씨, 요일, 건물 유형, 실업률, 고용률과 같은 다양한 데이터까지 분석하며, 이 빅데이터들을 AI가 다시 분석해 구역별 범죄 위험도를 등급으로 매긴다. 이를 통해 범죄 발생의 위험이 높은 구역에는 더 많은 인력이 배치되고, 경찰이 순찰을 하면서 범죄를 예방한다. 그동안 절도, 주거침입 같은 범죄 예방에 주로 쓰였는데, 2022년 10월에 마약·전세사기 범죄 예방에 투입하기로 했다.

출처:https://www.codingworldnews.com/news/articleView.html?idxno=2948

https://biz.chosun.com/topics/topics_social/2022/10/18/FJJD7DMJWZGJXPCVQTJ74VCGJM/

5) 범죄 징후 에측 시스템

국내에서는 법무부가 성범죄 전자감독 대상자의 재범 위험을 사전에 차단하기 위해 ‘범죄 징후 예측 시스템’을 2019년부터 도입했다. 기존의 법무부는 2009년부터 성범죄자의 재범 방지를 위해 위치 추적 전자장치를 부착한 전자감독 제도를 시행해 왔다. 그 결과, 성폭력 범죄 재범률은 전자감독 제도 시행 이전 14.1%에서 2009년 시행 이후 1.7%로 급감한 바 있다.

2019년 이후 도입된 범죄 징후 예측 시스템은 기존의 제도에서 재범률을 더 감소시키려는 방안으로, 전자발찌 부착자의 이상 징후를 시스템이 스스로 감지해 알림이 울리도록 업그레이드됐다. 이는 AI와 빅데이터 등 기술을 최초로 전자감독 제도에 활용한 사례다.

법무부에 따르면 범죄 징후 예측 시스템은 성범죄자들이 대부분 유사 패턴의 범죄를 반복한다는 것에 착안해 개발됐다. 구체적으로, 성폭력 전자발찌 대상자의 재범에 영향을 미치는 ▲과거 범죄 수법 ▲이동 경로 ▲정서 상태 ▲생활 환경 변화 등을 종합 분석해 이상 징후가 있을 때 이를 탐지해 보호관찰관에게 알려주는 기능을 한다.

출처: https://www.cctvnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=230820