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'지역에서 사람으로' 변화하는 예측 치안

2013.10.28 Robert L. Mitchell  |  Computerworld

N-DEx 등 공통 데이터 웨어하우스에서의 데이터 통합은 전국적인 수사 개선 작업에 있어 첫 단계에 불과하다. 다음 단계는 데이터 마이닝 기법을 이용해 범죄가 발생할 장소와 시기를 예측하는 것과 관련이 있다. 영화 <마이너리티 리포트(Minority Report)>를 연상할 수 있을 것이다. 그러나 영화와는 달리 체포가 아닌 범죄 예방에 목적이 있다.

법 집행 관련 소프트웨어 개발사 단체인 IJIS 인스터튜트의 임원인 스티브 암브로시니는 "911을 계기로 치안 분야에 중요한 큰 변화가 시작됐다. 과거에는 대응에 중점을 뒀지만, 지금은 예방에 초점이 맞춰지기 시작했다"라고 말했다.

사고 관리 데이터베이스에 상업용 소프트웨어 프로그램 중 하나인 캅링크(Coplink)를 이용하고 있는 LA 경찰(LA PD)의 스콧 에드손 커맨더(Commander)는 "많은 사람들이 예방 치안을 중요하게 생각하고 있다. 캅링크와 N-DEx 같은 프로그램들이 '성숙' 단계로 접어들 이유가 여기에 있다"라고 말했다.

LA를 비롯한 몇몇 지역에서는 UCLA가 개발한 프레드폴 알고리즘(PredPol algorithm)을 이용해 7년간의 사고정보를 분석한 후, 다음 순찰 업무 동안 재산 관련 범죄가 발생할 확률이 높은 이른바 '예측 구역(Predictive boxes)'이라는 공간을 설정하고 있다. 경찰은 순찰 동안 이들 지역에 초점을 맞추거나, 인력을 예측 정보에 맞게 재배치 하고 있다.

실시간 분석 및 대응(Real-time Analysis and Critical Response) 부서를 책임지고 있는 숀 말리노프스키에 따르면, 2012년 LA 경찰 풋힐(Foothhill) 지역의 6개월 동안 주거침입 범죄는 전년 동기 대비 25%가 감소했다.

신생 회사인 프레드폴(PredPol)의 연구 개발 책임자인 제프리 브란팅험은 수학자들이 지진 예측에 사용하는 알고리즘을 바탕으로 모델을 개발했다고 설명했다. 이 회사는 범죄가 발생할 확률이 가장 높은 장소를 예측하는 소프트웨어를 다른 경찰 기관에도 판매하고 있다.

그에 따르면 범죄는 지진과 마찬가지로 특정 '단층성'을 따라 발생하며, 사건사고는 패턴을 예측할 수 있게끔 군집화되는 경향이 있다. 현재는 전체 범죄의 65%에 달하는 차량 절도, 절도, 차량을 이용한 절도를 넘어 FBI의 파트 1 범주에 해당하는 강도, 강간, 폭행, 살인 등 다른 범죄로까지 이용 영역이 확대되고 있다.

시애틀 경찰서 또한 5월부터 5개 관할 구역 모두를 대상으로 재산 관련 범죄 예측을 출발점으로 프레드폴을 사용하고 있다. 서측은 원래 7월부터 예측 모델을 이용해 총기 폭력이 발생할 확률이 가장 높은 장소와 시기를 예측하려는 계획을 세웠었다. 그러나 내부에서 우선 순위와 관련, 의견이 불일치해 계획이 연기됐다. 크리스티 로빈 경사는 이에 대해 "구체적인 일정을 정하지는 못했지만 총기 폭력 예측 프로젝트를 추진한다는 목표를 갖고 있다"라고 말했다.

시애틀 경찰서는 최근 몇 년 동안 급증해온 총기 폭력 범죄가 줄어들 수 있기를 고대하고 있다. 그러나 아직은 효과성에 대한 의문이 남아있다. 로빈은 "총기 범죄는 상대적으로 사건 발생이 적어 예측이 아주 정확하지는 않다"라고 말했다. 그러나 처음 3-5번째 예측 구역은 경험 많은 경찰관들이 문제가 있을 것으로 예상하는 구역들이었지만 8-10번째의 경우 베테랑 경찰관들도 예측 못한 구역들이었다.

버지니아 리치몬드 또한 4년 전 이와 유사한 예측 치안 시스템을 도입해 폭력 및 재산 범죄를 크게 줄이는 성과를 달성했다.

로드니 몬로 서장은 이후 노스캐롤라이나 샬럿-메클렌부르크(Charlotte-Mecklenburg) 서장으로 자리를 옮겼지만, 리치몬드와 유사한 시스템을 도입할 계획을 세웠다. 상업용 인공 위성 이미지 회사인 디지털글로브(DigitalGlobe)가 개발한 이 시스템은 2시간마다 사건 데이터를 갱신해 39개 감시 지역에 대한 예측을 조정한다. 그는 "폭력 범죄와 재산 범죄를 각각 20% 및 30% 줄일 수 있었다"라고 말했다.

디지털글로브에서 사회 과학 및 정량법 연구를 책임지고 있는 콜린 맥큐 박사는 20년 넘게 기계 학습을 이용, 폭력 범죄를 모델링하고 있다. 그는 "사람들은 습관을 갖고 있다. 이 습관이 예측을 가능하도록 해준다"라고 말했다. 그는 과거 '충분한' 범죄 활동 기록이 있다면, 특정 범죄자에 대한 예측도 가능하다고 덧붙였다.

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