과학치안 기반 선제 대응 치안서비스 기술 동향

선제 대응 치안서비스는 한정된 치안자원의 효과적 활용, 경찰 활동의 효율성 제고 및 치안 활동의 역량 강화를 지향한다.

과학치안(Technology Policing)은 경찰활동과 과학기술의 결합으로 국내외에서 치안(경찰)드론, PredPol, 범죄예측 시스템 소프트웨어 등과 같은 과학치안 기술을 사용하여 경찰업무에 효율성을 높이고 있다. 과학기술의 발전은 삶의 질 향상 결과를 보여줄 수도 있지만, 신기술을 이용한 신종범죄 발생, 범죄 고도화 등과 같은 문제점이 나타날 수 있다. 그러므로 미래사회에서 국민의 안전을 보장하기 위하여 경찰들은 전략적 관리·분석과 연구, 과학기술 의미를 접목한 스마트치안(Smart Policing)으로 표방한다[11].

치안(경찰)드론을 활용하기 위하여 운영 인프라와 지원 법제도 등의 지원체계 강화와 함께 드론 관련된 기술 고도화, 안전성과 보안성을 보완하는 등 드론이 임무에 안전하게 사용될 수 있도록 드론 기술발전을 촉진해야 한다[12].

국민의 안전을 위협하는 재난·재해(자연 및 사회재난)의 재난관리는 지역사회의 경찰 활동으로 재난 발생 시 신속하고 효과적으로 대응하여 피해를 최소화하며, 순찰 등의 재난 예방 활동, 재난관리 활동 지원 및 협력체계를 구축하여 대처한다[13].

사회적 불안요인 중의 하나인 범죄 발생을 인지하고 치안자원을 효과적으로 활용하기 위한 선제 대응 치안서비스 플랫폼은 사전예방 중심으로 인공지능 기반 범죄예측 및 대응, 분석 결과(범죄유형, 위험성 등)에 따라 경찰력 투입을 조정하며, 상황·단계별 맞춤 정보 또는 선제 대응 치안서비스(표 1 참고)를 경찰에 제공할 수 있어야 한다[14].

인공지능 기반 범죄예측 및 대응은 통계적 예측을 통해 범죄를 예방하고 경찰의 개입을 결정하는 예측적 경찰 활동인 예측 치안(Predictive policing)의 관련 기술 및 치안서비스는 표 2와 같다[14].

효과적인 경찰력 활용 및 치안서비스 개선을 위하여 치안 활동 역량 강화에 몰입 기술(표 3 참고)을 적극적으로 활용하기도 한다[6].

가. 범죄수사(예방) 기술

범죄수사(예방) 기술은 데이터 분석을 통해 범죄를 해결하는 범죄 분석, 범죄예방과 범죄자 검거를 위해 범죄 발생 위험지역의 예측 및 범죄 발생 위험의 예측, 변인 요소를 분석한 체감안전도, 그리고 정확한 위치정보 제공을 위한 측위 기술 등이 있다.

데이터 분석을 통해 범죄를 해결하는 범죄 분석은 범죄 통계에 대한 분석, 범죄사건 정보에 대한 분석 및 범인의 심리 행동 분석으로 나눈다. 국내는 범죄 분석 방법론의 도입 없이 신기술의 도입에 집중하며 혁신의 수용과 확산이라는 측면에서 조직적·구조적 요인과 개인적·내재적 요인으로 변수를 산정하고 범죄 분석을 지리적 프로파일링 시스템(GeoPros), 범죄정보의 유형별 분석 등에 활용한다[8].

범죄예방과 범죄자 검거를 위해 방범용 CCTV기반으로 객체 탐지 및 추적, 이상행동 탐지 기술을 적용하고 있으며[15], 이러한 화상 순찰은 현장검거 건수 증가, 강도·침입 절도 발생 건수 감소와 사전예방 활동 강화의 효과가 있다[16].

범죄 발생 요인으로부터 사전 회피할 수 있도록 상황인식과 공간위험도를 예측하는 데 시·공간의 환경정보를 수집하여 분석한다[17]. 이러한 공간 빅데이터(공간 및 지역 특성) 기반으로 공간을 분석하여 범죄 발생 위험지역을 예측한다[18].

범죄 발생 확률과 감소시키는 환경적 요인을 가중치로 부여하여 범죄 위험의 확률적 예측하고[19], 특히 사이버공간에서의 사이버범죄를 예방하고, 사회적 공감대의 일 안으로 집단지성 네트워크형 사이버폴리스를 제안한다[20].

성별, 연령, 경제수준 및 교육수준 등의 개인적 특성과 그 지역의 외국인 비율, 이혼율, 유동인구 등과 같은 사회구조적 변인을 분석한 체감안전도는 면적 1km2당 CCTV 설치 대수와 가장 유의미한 관계를 보인다[21].

치안환경 변화에 따른 국민 안전 대응 필요성 증대, 사회적 약자 보호 체계 구축 필요성과 정부 정책 방향(과학기술 기본계획 5대 전략 및 주요 투자 계획)에 따른 범죄수사 기술로써 복합 인지 원천기술 개발이 기획되었다[22].

위치정보 품질 미흡으로 인한 구조 활동 제약 발생, 정밀 측위 원천기술 부족으로 인한 고정밀 위치정보 제공의 한계와 민간사업자 역량 강화를 위한 정밀 측위 기술의 개발이 필요하다[23].

나. 도시 인프라 연계 기술

개별 시스템 및 플랫폼상에서의 첨단화·지능화 기능을 적용하여 도시 인프라(표 4 참고)로부터 수집되는 데이터를 종합적으로 처리하고, 현장 상황에 적응적으로 신속·정확하게 대응할 수 있는 치안서비스 향상을 위하여 공공인프라와 개인 보유 데이터의 활용이 중요하다. 도시 인프라와 연계한 치안기술은 표 5와 같다[24].

텍스트·통계 데이터 기반의 지능형 범죄위험도 예측 및 대응 플랫폼 개발은 “위험 상황 초기 인지를 위한 ICT 기반의 범죄위험도 예측 및 대응 기술 개발” 연구과제(주관기관: ETRI)로 2018년부터 진행하고 있다. 경찰 빅데이터 및 공공 데이터를 종합적으로 분석하고 딥러닝 기술을 활용하여 범죄 예측 모델 기반으로 범죄유형별 위험도 추정 및 위험 예측, 기존·신종 범죄유형 분류, 범죄대상자에 대한 인물 네트워크 생성 등에 대한 기능을 제공한다[25].

다. 치안 관련 데이터 처리 기술

치안 관련 데이터의 수집 및 처리, 활용에 있어서 정보 이용 및 공유로 인한 이익이 함께 추구될 수 있도록 데이터 관련 규정 및 가이드라인의 보완이 필요하다.

국내법 집행의 투명성 제고(공무집행방해 예방, 공권력 남용 방지)에 도입된 경찰 보디캠(웨어러블 폴리스 캠)은 배터리 지속성, 야간촬영, 카메라 성능 등의 기술적 문제 외에 개인정보 수집 및 프라이버시 침해라는 법적 문제 해결이 필요하다. 경찰 활동의 책임과 투명성 확보, 불법행위자의 태도 변화 및 촬영 영상의 증거로 활용할 수 있는 효과가 크기 때문에 사용상 및 정보 수집에서의 문제점 개선과 디지털 증거물의 위·변조 의심 해소를 위한 디지털 증거물 인증 시스템(DAS: Digital Authentication System)과의 연결이 필요하다[26].

경찰의 범죄정보 수집 활동은 불법사찰 등의 인권 침해 문제(사생활의 자유, 인격권, 자기 정보결정권 등)가 관심 대상이다. 이러한 경찰의 정보활동은 사회연결망 분석을 활용하여 범죄정보 수집과 분석이 진행된다[27].

여성의 안전 개선을 목적으로 안전과 관련 있는 지리 공간적인 요소 또는 특성을 파악하여 가능성을 분석하는 데 중요한 공간 빅데이터 구축이 진행된다[28].

범죄정보를 수집하는 방법으로는 전통적인 정보수집방법으로서 인적네트워크를 기반으로 한 휴민트(HUMINT)와 위성 촬영, 감청 등과 같은 과학적인 장비를 이용하여 객관적인 정보를 수집하는 시진트(SIGINT) 등의 방법(표 6 참고)이 있다[29].

경찰 활동으로 수집된 빅데이터에서의 개인정보보호가 양립하기 위해서는 경찰 활동으로 개인정보의 오·남용이 되어서는 안 되며, 범죄수사 및 예방에 관한 예외를 인정할 필요가 있다. 개인정보보호와 이용을 위하여 선진국은 개인정보 관련 법·제도(표 7 참고)를 운영하고 있다[30].

머신러닝 기반의 자연어(치안데이터) 처리와 함께 여러 개 유형별(연관규칙, 클러스터링, 순차 패턴, 빈발패턴, 정상·비정상, OLAP) 데이터 마이닝 방식에서 단일 소스 코드를 다중 활용(OSMU: One Source Multi Use)하여 다중 데이터 마이닝 및 데이터 처리 연구와 실시간적 다양한 지식 패턴들을 시·공간적으로 복합/연계된 형태로 추출하는 단일 스캔 다중 요약 및 실시간 다단계·다계층의 엣지 데이터 처리 프레임워크를 연구한다[31].

감시 영상데이터의 실시간 분석, 다중 영상데이터 통합처리, 감시 영상 센서 통신 인프라 및 불명확한 화면 영상 데이터 처리를 위해 기존 기술의 제약점을 해결하는 다중 비디오 데이터 처리 및 분석 기술이 요구된다[32].

신원확인의 목적으로 치안과학기술 연구개발에서 사용하는 경찰 데이터는 생체 정보(DNA 정보, 지문정보, 영상정보, 음성 등)로 데이터의 고유성과 불변성으로 데이터를 지원하는 데 보안상의 문제가 있다. 개선방안으로는 연구목적으로 생체정보의 활용과 연구 데이터 관련 규정 및 가이드라인 제정, 법적·기술적 이해도가 높은 전문인력으로 구성된 부서가 필요하다[33].