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미 국
공간분석을 활용한 범죄예방 : 멤피스시 Blue CRUSH
사회 전반적으로 불확실성이 커지고 불안심리가 높 아지면서 범죄 및 테러에 대한 우려의 목소리가 높 아지고 있다. 하지만 지속되는 경기침체로 인해 정 부 예산이 줄어 치안유지에 필요한 예산을 늘리는 것이 현실적으로 불가능한 상황이다. 이에 따라 미 국에서는 예산과 인력 소요를 최소화할 수 있는 예 측치안시스템을 도입하여 각종 범죄를 조기에 발견 하고 예방하는 방법이 주목받고 있다.
예측치안(Predictive Policing)이란 범죄패턴 및 범죄자 특성과 같은 다양한 정보를 바탕으로 범 죄발생 가능성이 높은 지역을 실시간으로 파악하 여 경찰자원을 효과적으로 투입하는 선제적 치안 시스템을 말한다. 과거에는 공간정보를 통해 범죄 발생 결과를 사후적으로 파악하는 데 그쳤다면 최 근에는 대용량 자료를 기반으로 공간통계분석을 실시하여 범죄의 가능성을 예측하고 사전에 차단 하는 방법이 새로운 대안으로 떠오르고 있다.
예측치안의 초기 사례는 미 국 테네시주의 멤피스시에서 찾아볼 수 있다. 강력 범죄가 기승을 부리던 2006년 멤피스 시는 멤피스대학과 손을 잡고 통계분석엔진과 공간정보를 활용한 Blue CRUSH(Crime
Reduction Utilizing Statistical History)라는 범죄예 방프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 지진과 같 은 천재지변을 예측하는 공간분석 알고리즘을 적용 하여 범죄발생 가능성을 파악한다. 프로그램의 작동 원리는 과거 주요 범죄가 벌어진 시간과 장소를 중 심으로 수천 건의 경찰신고접수 자료와 순찰정보를 접목시켜 사건들의 상호 연관성을 주 단위로 분석한 다. 이렇게 발견된 연관성을 바탕으로 최근 범죄발 생 시간, 사건종류, 범죄유형 등을 지도화(mapping) 하여 향후 범죄발생 가능성이 높은 지역을 예측하고 지속적으로 업데이트한다(<그림 1> 참조).
멤피스경찰국은 증가하는 범죄에 신속하게 대 응하기 위해 Blue CRUSH의 도입과 함께 실시간 범죄감시센터를 설립하였다(<그림 2> 참조). 실시 간 범죄감시센터에서는 모든 사건 및 사고가 실시 간으로 기록되며 공간정보와 연계되어 데이터베이 스에 저장된다. 이렇게 저장된 정보는 언제든지 다 시 꺼내 볼 수 있어 현재 발생하는 사건과 연계시 켜 범죄발생 원인을 다각적으로 분석할 수 있도록 하였다. 예전에는 비슷한 수준의 치안을 유지하기 위해 수백 명의 경찰인력을 새로 고용해야 했다면, 지금은 예측치안시스템을 통해 범죄예상지역을 미 리 예측하여 경찰인력을 효과적으로 운영한 결과
<그림 1> 공간통계분석을 활용한 범죄예측
출처: Vlahos, James. 2011. “The Department of Pre-Crime.”Scientific American vol. 306. pp62-67.
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글 로 벌 정 보예전보다 적은 비용으로 치안을 유지할 수 있었다.
Blue CRUSH 시스템은 경찰인력의 효율적인 운영과 더불어 범죄를 식별하는 데 필요한 경찰 개 개인의 판단능력과 책임을 강화하는 부수효과도 있었다. 예전에는 범죄를 조사하는 과정에서 주관 적인 견해와 직감에 의존했다면 예측치안시스템이 도입되면서 범죄를 객관적으로 분석할 수 있게 되 었고, 이에 대한 후속조치가 바로 이루어져 크고 작은 범죄를 사전에 예방할 수 있었다. 객관적인 데이터 분석과 경찰 개개인의 판단과 역할이 시너 지효과를 일으킨 것이다. 실제로 Blue CRUSH를 도입한 결과 생계형 절도와 같은 재산형 범죄율은 전보다 30% 정도 감소하였고, 강력범죄 발생률은 15% 정도 감소하였다(IBM. 2011). 이는 전체 미 국의 범죄율과 비교하여 매우 고무적인 결과라는 평이다.
멤피스시의 사례에서 볼 수 있듯이 예측치안시 스템은 범죄율 감소에 크게 기여할 수 있다. 특히
적은 비용으로 큰 효과를 낼 수 있다는 점에 서 최근 미국에서는 예측치안시스템을 도입 하려는 도시가 점점 늘고 있으며, 이메일이나 트위터와 같은 비정형의 빅데이터를 활용하 는 방향으로 기술이 점점 발전하고 있는 추세 다. 하지만 아직 예측치안에 대한 법적·제도 적 장치가 미흡하여 이에 따르는 법적 문제가 발생할 가능성도 제기되고 있다. 뚜렷한 증거 없이 컴퓨터의 분석에 근거하여 조기에 공권 력을 투입한다는 사실이 몇몇 사람들에게는 받아들여지기 어려울 뿐더러, 예측치안시스 템이 개인의 사생활과 자유권을 침해할지도 모른다는 우려의 목소리도 있다(Ferguson. 2012).
하지만 갈수록 영리해지는 지능형 범죄에 대응하 기 위해 스마트한 시스템의 도입은 어찌 보면 역 행할 수 없는 시대의 흐름일 것이다. 앞으로 예측 치안시스템을 통해 영화 ‘마이너리티 리포트’에서 처럼 범죄를 사전에 차단하게 될 날이 머지않았다.
[자료: Vlahos, James. 2011. “The Department of Pre-Crime.” Scientific American vol. 306. pp62-67.
IBM. 2011. “Memphis PD: Keeping ahead of Criminals by Finding the Hot Spots”(www.ibm.com/
smarterplanet/us/en/leadership/memphispd/assets/
pdf/IBM_MemphisPD.pdf).
Ferguson, Andrew Guthrie. 2012. “Predictive Policing and Reasonable Suspicion.” Emory Law Journal vol. 62. p259.]
홍의석 | University Southern California 공공정책대학원 박사과정
<그림 2> 멤피스경찰국의 실시간 범죄감시센터
출처: www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/32169.wss.