2011.11.17

현실화되는 마이너리티 리포트 ‘예언자는 애널리틱스’

Linda Rosencrance | CIO
미 캘리포니아의 두 도시가 ‘예측 치안’이라는 새로운 영역을 개척하고 있다. 영화 마이너리티 리포트에서 범죄를 사전 차단하는 듯한 설정을 연상시킨다. 이들 두 도시의 경찰 당국은 과거에 발생한 범죄 데이터를 분석함으로써 경찰들이 어느 지역을 순찰해야 하는지 파악하고 있다.

-> 영화 '머니볼'에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈 - CIO Korea
-> 한 데이트정보업체와 보험사의 '예측 애널리틱스' 활용법 - CIO Korea
-> 월마트의 쇼핑 2.0 실험 '소셜, 모바일, 애널리틱스' - CIO Korea
-> '과학과 직관 사이' 패션 업계가 BI를 활용하는 방법 - CIO Korea
-> KKR이 데이터 마이닝을 활용하는 방법 - CIO Korea
-> '전기차 리프 성공에 일조' 닛산 IT 부서의 실험 - CIO Korea
-> 의류기업 게스의 '모바일 BI' 활용법 - CIO Korea

미국 로스앤젤레스 경찰국(LAPD) 수사반장인 션 말리노프스키는 과거 상상도 할 수 없었던 일을 해냈다. 경찰들의 배치 통제권을 컴퓨터에게 넘긴 것이다.

LAPD 풋힐(Foothill) 경찰서의 지휘관인 말리노프스키는 ‘예측을 통해 치안을 유지하는(predictive policing)’ 분야의 선구주자이다. 즉 예측 애널리틱스을 사용해 과거 범죄들이 일어난 시간과 장소 등의 데이터를 분석하고 이를 통해 특정 범죄들이 앞으로 언제 어디에서 일어날지 확률을 예측함으로써 범죄를 사전에 막을 수 있게 한다는 발상이다.

그는 “철저한 조사와 실험을 통해 다음 세 달치의 예측 애널리틱스을 시행하고 있다. 또 처음으로 컴퓨터에 100% 의존하여 이 지역 범죄에서 가장 큰 부분을 차지하는 재산 범죄들을 예측할 예정이다”고 밝혔다. 실험은 11월 6월에 시작했다.

말리노프스키는 자신의 지역관할권 내에서 범죄만 줄어들 수 있다면 얼마든지 통제권을 일부 희생할 의향이 있다고 말했다.

그는 “이 개념이 생소한 것도 사실이다. 개인적으로 지휘관으로서 특히 임무에 관해서는 모든 것들을 통제하길 원하기 때문이다. 하지만 나는 그 통제권을 포기하고 컴퓨터가 임무를 지정학적으로 배치하도록 내버려둘 생각”이라고 전했다.
 
전국의 경찰국들은 삭감된 예산과 인력으로 범죄에 맞서 싸워야 하는 실정이다. 그러나 로스앤젤레스와 산타 크루즈(Santa Cruz), 캘리포니아(Calif.) 등에 위치한 경찰국들에서는 예측 애널리틱스와 같은 새 기술들을 이용해 순찰대원들을 더욱 효율적으로 배치하고 범죄를 예방함으로써 시간과 돈을 절감할 수 있도록 방향을 전환하고 있다.
 
LAPD와 산타크루즈 경찰국은 UCLA대학의 사회학자들과 통계학자들로 이루어진 연구자들에 의해 개발된 범죄퇴치(crime-fighting) 툴을 사용하고 있으며 차량 도난 및 침입뿐 아니라 빈집털이나 기업 강도 등의 재산 범죄들을 주요 타깃으로 설정하고 있다.

지진을 예측하듯
연구자들은 여진들이 첫 번째 지진과 근접한 곳에서 일어나듯 범죄자들도 과거 범죄들과 근접한 곳에서 범행을 저지르는 경향이 있음을 발견했다. 지진과 여진을 예측하는데 사용되는 수학적 알고리즘에 기반해 범죄 빈발지역들을 찾아내는 도구를 고안해냈다.

UCLA 연구자들 중 한 명이자 UCLA 인류학 부교수인 제프리 브랜팅험은 이 기술이 범죄의 수학적 모델을 연구하는 UCLA의 장기적인 프로젝트에서 나왔다고 밝혔다. 7년 동안 진행된 이 프로젝트의 처음 6년 동안, 연구자들은 범죄 유형들이 어떻게 그리고 왜 그런 식으로 형성되는지를 잘 밝혀낼 수 있는 모델들을 찾는데 주력했다. 그리고 그 다음 단계로 그 모델들을 발전시켰고 연구자들은 이제 그것들을 실전에 도입하고 있다. 


브랜팅험은 “우리는 현재 이 예측 애널리틱스를 현장에서 시험하고 있으며 이미 이달 초 LA에서 통제된, 무작위의 시험을 시작했다”고 전했다.

그의 말에 따르면 이론적으로는 예측 애널리틱스가 재산 관련 범죄들과 관련해 더 잘 작동할 수 있는데, 희생자들이 움직이고 그들의 행동을 바꾸는 다른 범죄들과는 달리 목표물들이 고정되어있고 목표물들의 성격이 시간에 따라 크게 변하지 않기 때문이다.

범죄학자들은 범죄들이 일어나는 장소와 시간과 관련된 일정한 유형들이 나타난다는 점에서 이러한 유형의 범죄들을 예견하기가 더 쉽다는 사실을 발견했다. 예를 들면 강도 사건이 발생하는 시각과 장소는 한 곳에 밀집되는 형태를 보이며 강도범들은 예측 가능한 패턴들을 지니고 있다. 그들은 보통 자신의 집이나 익숙한 곳 주변에서 범죄를 저지른다.

그뿐 아니라 재산범죄들은 옮겨 다닐 수 있는 범죄가 아니다. 만약 경찰국이 특정 지역에서 이 범죄들을 목표로 삼는다고 해도 범죄자들이 단순히 옆 지역으로 2마일쯤 옮겨가지는 않는다는 것이다.




2011.11.17

현실화되는 마이너리티 리포트 ‘예언자는 애널리틱스’

Linda Rosencrance | CIO
미 캘리포니아의 두 도시가 ‘예측 치안’이라는 새로운 영역을 개척하고 있다. 영화 마이너리티 리포트에서 범죄를 사전 차단하는 듯한 설정을 연상시킨다. 이들 두 도시의 경찰 당국은 과거에 발생한 범죄 데이터를 분석함으로써 경찰들이 어느 지역을 순찰해야 하는지 파악하고 있다.

-> 영화 '머니볼'에서 배우는 BI 애널리틱스 교훈 - CIO Korea
-> 한 데이트정보업체와 보험사의 '예측 애널리틱스' 활용법 - CIO Korea
-> 월마트의 쇼핑 2.0 실험 '소셜, 모바일, 애널리틱스' - CIO Korea
-> '과학과 직관 사이' 패션 업계가 BI를 활용하는 방법 - CIO Korea
-> KKR이 데이터 마이닝을 활용하는 방법 - CIO Korea
-> '전기차 리프 성공에 일조' 닛산 IT 부서의 실험 - CIO Korea
-> 의류기업 게스의 '모바일 BI' 활용법 - CIO Korea

미국 로스앤젤레스 경찰국(LAPD) 수사반장인 션 말리노프스키는 과거 상상도 할 수 없었던 일을 해냈다. 경찰들의 배치 통제권을 컴퓨터에게 넘긴 것이다.

LAPD 풋힐(Foothill) 경찰서의 지휘관인 말리노프스키는 ‘예측을 통해 치안을 유지하는(predictive policing)’ 분야의 선구주자이다. 즉 예측 애널리틱스을 사용해 과거 범죄들이 일어난 시간과 장소 등의 데이터를 분석하고 이를 통해 특정 범죄들이 앞으로 언제 어디에서 일어날지 확률을 예측함으로써 범죄를 사전에 막을 수 있게 한다는 발상이다.

그는 “철저한 조사와 실험을 통해 다음 세 달치의 예측 애널리틱스을 시행하고 있다. 또 처음으로 컴퓨터에 100% 의존하여 이 지역 범죄에서 가장 큰 부분을 차지하는 재산 범죄들을 예측할 예정이다”고 밝혔다. 실험은 11월 6월에 시작했다.

말리노프스키는 자신의 지역관할권 내에서 범죄만 줄어들 수 있다면 얼마든지 통제권을 일부 희생할 의향이 있다고 말했다.

그는 “이 개념이 생소한 것도 사실이다. 개인적으로 지휘관으로서 특히 임무에 관해서는 모든 것들을 통제하길 원하기 때문이다. 하지만 나는 그 통제권을 포기하고 컴퓨터가 임무를 지정학적으로 배치하도록 내버려둘 생각”이라고 전했다.
 
전국의 경찰국들은 삭감된 예산과 인력으로 범죄에 맞서 싸워야 하는 실정이다. 그러나 로스앤젤레스와 산타 크루즈(Santa Cruz), 캘리포니아(Calif.) 등에 위치한 경찰국들에서는 예측 애널리틱스와 같은 새 기술들을 이용해 순찰대원들을 더욱 효율적으로 배치하고 범죄를 예방함으로써 시간과 돈을 절감할 수 있도록 방향을 전환하고 있다.
 
LAPD와 산타크루즈 경찰국은 UCLA대학의 사회학자들과 통계학자들로 이루어진 연구자들에 의해 개발된 범죄퇴치(crime-fighting) 툴을 사용하고 있으며 차량 도난 및 침입뿐 아니라 빈집털이나 기업 강도 등의 재산 범죄들을 주요 타깃으로 설정하고 있다.

지진을 예측하듯
연구자들은 여진들이 첫 번째 지진과 근접한 곳에서 일어나듯 범죄자들도 과거 범죄들과 근접한 곳에서 범행을 저지르는 경향이 있음을 발견했다. 지진과 여진을 예측하는데 사용되는 수학적 알고리즘에 기반해 범죄 빈발지역들을 찾아내는 도구를 고안해냈다.

UCLA 연구자들 중 한 명이자 UCLA 인류학 부교수인 제프리 브랜팅험은 이 기술이 범죄의 수학적 모델을 연구하는 UCLA의 장기적인 프로젝트에서 나왔다고 밝혔다. 7년 동안 진행된 이 프로젝트의 처음 6년 동안, 연구자들은 범죄 유형들이 어떻게 그리고 왜 그런 식으로 형성되는지를 잘 밝혀낼 수 있는 모델들을 찾는데 주력했다. 그리고 그 다음 단계로 그 모델들을 발전시켰고 연구자들은 이제 그것들을 실전에 도입하고 있다. 


브랜팅험은 “우리는 현재 이 예측 애널리틱스를 현장에서 시험하고 있으며 이미 이달 초 LA에서 통제된, 무작위의 시험을 시작했다”고 전했다.

그의 말에 따르면 이론적으로는 예측 애널리틱스가 재산 관련 범죄들과 관련해 더 잘 작동할 수 있는데, 희생자들이 움직이고 그들의 행동을 바꾸는 다른 범죄들과는 달리 목표물들이 고정되어있고 목표물들의 성격이 시간에 따라 크게 변하지 않기 때문이다.

범죄학자들은 범죄들이 일어나는 장소와 시간과 관련된 일정한 유형들이 나타난다는 점에서 이러한 유형의 범죄들을 예견하기가 더 쉽다는 사실을 발견했다. 예를 들면 강도 사건이 발생하는 시각과 장소는 한 곳에 밀집되는 형태를 보이며 강도범들은 예측 가능한 패턴들을 지니고 있다. 그들은 보통 자신의 집이나 익숙한 곳 주변에서 범죄를 저지른다.

그뿐 아니라 재산범죄들은 옮겨 다닐 수 있는 범죄가 아니다. 만약 경찰국이 특정 지역에서 이 범죄들을 목표로 삼는다고 해도 범죄자들이 단순히 옆 지역으로 2마일쯤 옮겨가지는 않는다는 것이다.


X