스마트 치안의 필요성 -2 과학기술의 변화

스마트치안 : '데이터와 기술, 어떻게 경찰을 똑똑하게 하는가' 라는 글을 써볼까 합니다. 최근 논의되는, '스마트 치안', '치안 데이터 분석', '과학기술과 경찰의 결합'에 대한 내용을 소개하고자 합니다. 아래는 목차입니다. 그리고 오늘은 이중 1-1-2 과학 기술의 변화입니다.(이 글은 저와 함께 근무하는 '홍세은', '박세연', '임운식'님이 도와주고 계십니다)

제목 : 스마트치안 : 데이터와 과학기술, 경찰을 똑똑하게 하다 1.1 이 글의 취지 목적, 필요성 1.1.1 사회 현상의 변화 1.1.2 과학 기술의 변화 1.2. 범위, 방법 : 이론과 기술 사례, 생각해볼 것들 2. 스마트치안의 등장 2.1 의의, 배경, 2.2 이론적 배경 2.2.1 증거기반 행정 2.2.2 정보기반 경찰 활동 2.2.3 문제중심 경찰 활동 2.2.4 지역 사회 경찰활동 2.2.4 깨진 유리창 이론 2.2.5 컴스탯 2.3 스마트 치안의 현재 2.3.1 미국의 spi 현황 2.3.2 영국, 일본, 중국의 경찰 과학 연구기관 범죄 데이터 분석을 통한 경찰 활동 3.1 범죄 데이터 분석의 이론 3.1.1 범죄 정보의 유형별 3.1.2 범죄정보의 활용 측면 3.1.3 최근 동향 3.2 범죄 데이터를 중심으로 한 사례 3.2.1 공간적 정보 분석 - 공간정보 분석, GIS 기술의 소개 - 컴스탯 - PRED POL - 우리나라 : 경찰 Geopros, clue, 생활안전 정보(재난연), 오픈넷?, 행정안전부 (다문화?) 3.2.2 사건 정보의 분석 - 미국 FBl - 뉴욕 경찰, Rtcc와 DAS - 팔랑크스, - i2, i3, 관계도 - 최근엔? 패턴? clue, 3.2.3 위험성 분석과의 결합 - 재범예측(영국) - LASER Program, ?? - 3.3 범죄 데이터 분석의 발달과 전망 - 빅데이터와 인공지능 4. 새로운 장비 기술의 적용 4.1. 카메라 - 지능형 CCTV - 웨어러블 카메라 4. 2 드론 4. 3 기타 4.3.1 자율주행차 4.3.2 장비 4.3.3 과학수사 4.3.4 사이버범죄 대응 5. 실제 범죄 문제 해결의 적용 5.1 강력범죄 5.2 성범죄 5.3 재산범죄 5.4 가정폭력 5.5 정신의학 5.6 경찰 조직 변화 5.5 기타 5.6 맺으며 6. 생각해볼 문제 6.1 기술과 반기술 6.2. 프라이버시와의 문제 6.3 경찰 조직 자체의 분제 6.3.1 기술 수용과 혁신 6.3.2 한국 경찰의 전환기 - 국가경찰체제, 수사구조, 법제의 문제  - 경찰 과학 기술 연구 체제와 발전 방향

2. 과학 기술의 발전에 따른 변화

데이터와 기술을 활용한 스마트 치안을 얘기하면서 4차 산업 혁명에 대한 논의를 빼놓을 수 없습니다. 2016년 다보스 포럼에서 클라우스 슈밥이 제시한 후 우리 사회를 강타하고 있는 제4차 산업혁명의 개념은 인공지능, 가상/증강현실, 사물인터텟, 빅데이터 등이 주도하고 초 지능화하여 초 연결되는 미래를 말합니다. 증기 기관의 1차 산업혁명(18세기), 전기 기반의 2차(19세기), 정보화 기반의 3차 산업혁명(20세기 후반)를 넘어, 제4차 산업 혁명은 ‘속도’, ‘범위와 깊이’, ‘시스템에 미칠 충격’에서 이전과 구별될 거라고 주장합니다. 물론, ‘제4차 산업 혁명’ 논의가 다소 과장되고 허상에 가깝다는 의견도 있습니다. 그러나 저는 이 논의 과정에서 발전하는 기술이 경찰 활동에 미칠 영향에 대해 말하고 싶습니다.

과학기술이 경찰에 활용되는 분야는 여러 방법으로 분류할 수 있습니다. 한 예는 생체 정보 기술(biometrics), 감시 기술(monitoring), 영상 기술(imaging), 통신 기술(communications), 의사 결정 지원 기술decision support), 기록 관리 기술(record-keeping), 경찰 무기(weaponry) 등의 구분입니다.(남궁현·심희섭, 2017)  또 다른 관점에서는 이동(mobility), 훈련(training), 혁신(transformative) 분석(analytic), 통신 기술(communicative) 등으로 구분도 있습니다.

더 명료한 이해를 위한 미래 계획과 전망을 살펴보겠습니다. 2017년 ‘대통령 직속 4차 산업혁명위원회’에서 발표한 범정부 계획 중 경찰의 발전 방향은 다음 내용들이 포함되어 있습니다. 계획된 목표에 따르면 경찰은 2022년까지 지능화 기술과 치안 인프라를 융합한 인공지능 기반 범죄 분석을 도입하여 의사 결정을 고도화하겠다고 제시하고 있습니다. 여기에는 실종아동·용의자 신원을 지금보다 빨리 확인할 수 있는 지능형 CCTV 등 얼굴 인식 기술과 무인항공기를 활용한 자율순찰·추적 등 여러 분야를 망라하고 있습니다. 이런 기술 개발을 통해 경찰은 범죄 검거율을 90%(2016년 83.9%)까지 향상 시키고, 1년내 미해결 사건 비율 역시 3%(2016년 8.4%) 이하로 감소시키겠다는 목표를 제시했습니다. 이를 위해 범죄 정보(장소, 유형), 범인에 대한 자료(영상, 인식)을 인공 지능을 통해 분석하여 범죄 유형별로 예방하고 검거하는데 활용하고, 시민에게 경고하겠다고 추진하고 있습니다.

그렇다면, 발전된 기술을 도입하기만 하면 설정한 목표를 달성하게 될까요? 4차 산업혁명의 의의는 기술적 혁신에 못지 않게 우리의 의사 결정과 활용 방식이 다음과 같이 바뀌어야 함을 제언하고 있습니다.

첫째 경찰 문제를 해결하는 의사 결정이 과학화되어야 합니다. 인공지능과 빅데이터 등 기술은 문제 해결의 수단일 뿐, 문제를 정의하고 해법을 수립하는 것은 과학적인 방법론과 체계적인 정보 수집과 분석, 결정된 해법을 실행하고 환류 되는 과정에 기반 해야 합니다.

둘째, 공개적이고 통섭적인 의사 결정을 해야 합니다. 앞으로는 사회 변화는 기존 변화와 차원을 달리하기 때문에, 칸막이 형(Silo) 의사결정으로는 도태된다는 것입니다. 경찰에 대입하면 현재의 기능별 조직구조인 범죄예방, 수사, 경비, 교통 등 부서 단위의 단독 의사 결정 체제를 고수해서는 안될 것입니다. 범죄는 온-오프공간을 넘어서며, 사회 제도 역시 마찬가지이기 때문입니다.

셋째, 융합된 과학 기술의 활용이 필요합니다. 유전 공학과 3D 프린팅 기술이 결합되어 인공 장기가 개발되듯 치안에 활용되는 기술도, 사이버, DNA, 로봇(드론, 자율자동차), 빅데이터 등 다양한 분야에서 개발되고 있고, 이들을 서로 결합하여 활용해야 합니다. 이런 기술들이 어느 분야에서 필요한지 경찰의 다양한 부서에서 필요성을 수렴하여 소통하고 정보를 공유하는 조직 문화와 제도가 뒷받침되어야 합니다.

넷째, 개별화된 고객에 대한 치안서비스를 추구해야 합니다. 모든 분야가 섬세한 품질 관리가 가능해지고, 수요자가 주도하는 온디맨디 경제로 옮겨지고 있습니다. 치안서비스도 개인화된 맞춤형 요구를 충족시키려는 노력이 되어야 합니다. 이를 위해서는 중앙에서 전국 단위로 일률적으로 지시하는 치안 활동이어서는 안 되고 지역별 특성에 맞춰 디자인할 수 있도록 해야 합니다. 더 나아가 개개인별로 성별, 나이, 거주 형태에 따라 맞춤형 치안 서비스를 제공하게끔 발전되어야 합니다. 예컨대 20대 여성에게 해당 경찰서나 공공기관에서 거주지역, 혹은 현 위치에서 조심해야할 주된 범죄 유형과 예방수칙, 경우에 따라서는 지원 기관을 안내하는 등 다양한 활용을 상상해볼 수 있습니다.

이런 의사결정과 행정 체제의 변화가 기술 발전과 함께 추진되어야 함을 기술적 전망과 함께 결합해서 설명해보겠습니다. 4차 산업 혁명이 행정 IT 서비스에 적용되는 분야는 크게 ①스마트 네트워크 ②자율성 ③기계에 의한 인간 작업 대체 ④개인 맞춤화 서비스 ⑤블록체인을 제시하기도 합니다. 이 견해를 경찰의 활용에 대비해보고, 기술 발전과 함께 어떤 준비가 필요한지를 함께 살펴보겠습니다.

①우선 스마트 네트워크에 대해서는 우선 지능형 도시의 CCTV, IOT 기술을 활용해 영상, 음성, 이동 등 다양한 정보를 수집하는 플랫폼을 구성하고 한 곳에서 통합 관제 센터를 만들어 도시 전체의 기간 시설을 관층하는 지능성 센싱 체계를 생각할 수 있습니다. 경찰은 이중 교통 관제나 사고와 재난에 대한 대응 체제를 담당하게 될 것입니다.

그런데 이를 위해서는 중앙과 자체 단체 간, 그리고 경찰과 공공기관(경우에 따라서는 민간기관에도) 정보를 유통한 표준 모델이 개발되어 있어야 합니다. 경찰 기관 내에서도 그리고 공공기관관 정보 유통을 전제한 통섭적 공유를 필요로 하는 것입니다.

②자율성 부분에서는 위 ①항의 스마트 네트워크에서 관제된 정보에 따라 자율적으로 대응하는 기술 개발로 분류할 수 있습니다. 센싱 기술로 파악한 범죄나 위험 상황을 판단하여 자율적으로 대응하게 하는 것인데, 이를 위해서는 센싱 정보로 수집된 데이터들을 종합해서 위험과 범죄 상황에 해당하는 여부를 판단하고, 여러 유형 중 어떤 상황에 해당하는지 판단할 수 있는 알고리즘이 개발되어야 있어야 합니다. 기계가 알아서 판단하려면 인간이 다양한 범죄와 위험상황을 정의하는 의사결정을 구체적으로 명시해둬야 하는 것입니다.

③기계에 대한 인간 작업 대체는 ①,②를 통해 파악된 상황에서 인간을 대체하는 작용을 하는 것을 말합니다. 구체적인 기술 적용을 상상해보면 CCTV를 통해 수집되는 영상에서 범죄 발생이나 교통 사고 등을 인식해서 대응한다거나, 드론을 통해 자율 순찰을 하면서, 위험을 경고하거나 수집된 정보를 수집하여 경찰관서로 전송하는 사례 등이 있을 수 있습니다. 이 과정은 여러 경로로 파악된 정보를 종합하고, 판단을 연결하여 통합하는 체제를 필요로 합니다. 좀 더 구체적으로 살명하면 경찰은 사건 신고, 112 신고 등 여러 경로를 통해 정보를 수집하고 있는데, 이를 한 사람이 정보를 통합해서 판단할 수 있다면 더 정확한 의사결정이 가능할 것이라는 것을 전제로 합니다. 그러나 현재 경찰은 각 부서로 서로 다른 형태로 데이터를 수집하고 저장하고 있으면서, 이를 통합해서 활용하는 제도/조직은 물론, 기술적인 통합도 안되어 있습니다. 그 통합 기술이 필요합니다. 이렇게 정보 통합에 기반하여 인간의 의사 결정 방법도 유형별로 정의해야 합니다. 그 이후에 알고리즘을 통해 자동화하는 개발을 덧입힐 수 있을 것입니다. 예를 들면 영상 정보를 통한 위험이나 범죄 상황을 구체적으로 인식하기 위해서는 해당 행위 유형을 심리 행동 측면에서 분석하는 의사결정 기준을 정의한 후 이를 알고리즘으로 만드는 것입니다. 또 드론을 통해 자동 순찰하기 위해서는 순찰 경로를 산정하는 기준을 정의한 후 자동화하는 분석 체제를 가동하는 방향일 것입니다.

④개별적인 서비스

이렇게 정보 통합, 통섭적 결정, 의사결정의 자동화가 진행되면 다음 단계로는 시공간적인 요소와 결합한 개별화된 서비스를 지향하게 됩니다. 전 단계에서 정보가 통합되고 분석하여 대응 방안을 자동화하는 개발이 시공간적 범죄 위험 정보 분석을 통해서 피해자 혹은 범인에 대해서도 맞춤형 대응 알고리즘을 개발하는 작업이 필요합니다. 그러면 이 과정에서도 기술 개발과 함께, 피해자의 유형을 정의하는 기준도 구체적으로 정해져야 합니다.

이렇듯, 제4차 산업 시대의 과학 기술이 사회에 미칠 영향과 함께 경찰 기술의 발전 계획, 그리고 기술 발전과 함께 추구해야 할 의사결정과 행정체제의 변화 방향을 살펴보았습니다. 앞으로 우리 사회는 정치적, 문화적로는 물론, 과학 기술에 따라 크게 변화할 것입니다. 이 글의 취지는 앞으로 경찰에게 닥칠 다양하고 융합적인 기술 격변을 현명하게 주도하게끔 도움을 주는 것입니다.

그렇다면 과학 기술을 수용할 수 있는 가장 적합한 의사결정의 방법, 법집행 방법은 어떤 것이 있으며, 이미 그 단계를 거쳐오고 있는 다른 나라의 경찰들은 어떠한 활동 모델을 가지고 있을까요? 이 글이 살펴볼 범위와 방향은 다음과 같습니다. 

우선 이론적인 모델은 주로 미국의 집행 프로그램인 SMART Policing Initative(SPI)과 이를 쌓아올린 경찰학 이론을 소개하겠습니다. 기술을 도입하고 장비를 개발하더라도 이를 활용하는 정책이 체계적이어야 합니다. 그런 측면에서 이미 운영되고 있는 미국의 SPI는 좋은 예시가 됩니다. 이를 통해 실제 구체적인 다양한 영역(강력범죄, 재산범죄, 성범죄, 지역 사회의 여러 문제들)에 적용되고 있는 사례들과 함께 살펴보면, '기술이 실제 문제를 해결하기 위해 경찰이 어떻게 지역 사회와 연구 기관과 함께 손잡고 노력하고 있는가'를 느낄 수 있습니다.

한편 이 글의 중심인 '범죄에 대한 데이터'에 대한 설명을 '범죄 정보의 정의', '유형과 활용 목적', '최근 추세', '선진국의 제도와 사례'의 방향으로 설명하였습니다.  최근 정보 기술의 발전으로 인해, 우리는 '데이터 만능 주의'에 가까운 생각을 가지지고 합니다. 그러나 전문가일수록, 데이터를 어떻게 정의하고, 어떻게 분류해서, 무엇을 위해 활용할 것이며, 기대하는 결과물은 무엇인지, 세세하게 인간이 정의하여야, 데이터를 제대로 분석할 수있다고 말합니다. 그런 측면에서 범죄 데이터, 전통적 용어로는 범죄 정보에 대한 체계적인 논의를 하고 싶습니다.

그러나 이렇게만 글을 구성하면, 다소 고답적인 '비교 경찰 설명 자료'처럼 느껴질 수 있으니, 범죄 유형별로 기술을 통해 문제를 해결한 사례들을 묶어서 글을 적어보겠습니다.  그리고 많은 분들이 흥미를 느낄 외국 경찰에서 활용하고 있는 여러 종류의 기술적 사례들을 소개하겠습니다.  여기에 많이들 들어본, 인공지능과 빅데이터, 드론, 지능형CCTV 등의 소개와 실제 예시들을 포함됩니다.

그리고, 기술 개발을 포함해 우리가 생각해봐야 할, 쟁점 들을 생각해보겠습니다. 기술과 그것을 방어/방해하는 기술, 인권 측면의 쟁점, 실제 경찰이 기술을 수용하는 활용 역량, 과학 기술에 대한 경찰의 태도와 발전 방향 등이 뒤 따를 것입니다.