빅데이터-인공지능 과 경찰

1. 

경찰에게 빅데이터와 인공지능은 생각하는 깊이와 폭의 한계를 뛰어넘을 수 있게 하는 도구가 되었다. 현재 경찰의 업무 데이터나 경찰이 이용할 수 있는 영상-센싱 데이터의 량(量)과 댜앙성은 빅데이터라고 할 수 있다.

한국 경찰은 112신고 시스템, 수사시스템(KICS)에 경찰의 업무 데이터를 축적하고 있다. 112신고는 매년 1200만건, KICS는 200만건 이상의 사건 데이터를 입력하고 있다. 각각의 데이터를 이용해서 분석하는 자체 시스템도 만들었다. 112신고를 기본데이터로 활용해서 범죄예측시스템(Preps : Predict Policing System의 약자)를 만들었다. Preps는 112신고가 많은 시간과 장소를 시각적으로 보여주고, 112신고량도 예측할 수 있다. 경찰관들이 수집한 범죄 대응 환경에 대한 정보를 모아서 범죄에 취약한 정보와 실제 범죄 사건량이나 신고량과의 관계도 보여줄 예정이다. 이런 정보는 해당 지역의 범죄 취약 환경을 개선하는 착안점을 줄 수 있을 것이다.

범죄수사데이터의 활용은 더 활발하다.  구체적인 사건의 범인을 찾거나 증거를 규명하는 것은 더욱 빅데이터와 인공지능이 기여하기 더 선명하기 때문이다. 뉴욕 경찰은 공공 CCTV를 직접 관제하고 있다. 이런 CCTV 데이터를 비롯해서, 주소별로 정리할 수 있는 발생사건, 거주인물에 대한 정보를 출동 경찰에게 알려주는 DAS(Domain Aware System)은 유명히다. 뉴욕경찰의 데이터 기반 수사지원부서인 실시간범죄센터 RTCC(Real Time Crime Center)는 DAS 뿐 아니라 여러 시스템을 운영하는 조직이다.  뉴욕경찰의 의뢰를 받은 IBM은 뉴욕경찰의 여러 업무시스템을 공통기반의 플랫폼인 Cobalt로  묶었다. Cobalt라는 플랫폼에 기반해서 여러 부서의 데이터를 연결한 RTCC는 목표로 하는 용의자가 다른 사건으로 경찰에 단속-포착되었을 때 수사관에게 바로 알려주는 WISE(Web Intelligence Search Engine)을 운영한다.  

 IBM의 I2는 법집행기관이 찾는 관계도 탐색 솔루션이다. 한국경찰도 도입해서 수사관들에게 배포했다. I2는 업로드한 대용량의 정보를 분석하는데 통상 수사기관은 계좌번호나 전화번호 리스트를 많이 활용한다. 수사관들은 I2를 통해 계좌번호의 돈의 흐름과 주요 연결계좌, 시간적 진행을 시각적으로 추출해서 확인할 수 있다. 전화번호 역시 관계망을 분석하고 기지국 위치와 같은 지리적 정보와 결합해서도 통찰을 얻을 수 있다.

빅데이터와 인공지능의 경찰 활용 수준은 대용량 정보 시스템 속에서 원하는 정보를 찾고 연결시키는 단계이다. 인공지능은 검색과 연결 과정에 있어 사람의 선택을 반(半) 자동화하는 정도이다. 아직 경찰에게 빅데이터-인공지능은 상시적인 업무 체계가 될 만큼의 범용성을 갖추고 있지는 못하다.