형사법의 신동향 통권 제51호 7 인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의적용에 관한 고찰양종모
일반적 순찰활동과 불심검문에 의한 범죄예방 활동은 범죄가 군집화되고, 도시의 일부지역에 불균형적으로 몰리는 집락화(集落化, clustering) 경향을 보임에 따라 비효율적이게 되면서, 자연스럽게 범죄예측에 의한 치안활동이 주목을 받게 되었다. 범죄예측에 의한 치안활동은 계량적 분석을 사용하여 범죄행위 발생 가능성이 있는 목표를 제공하는 통계적 예측기법을 통하여 범죄를 예방하거나 이미 행해진 범죄를 해결하는 것으로 정의된다. 기술의 발전에 따라 범죄 패턴을 이해하게 되면서, 경찰은 반작용적 대응보다는 예측적인 행보 쪽으로 옮겨가게 되었다. 범죄예측 시스템은 과거의 사건 데이터를 분석해서 향후 발생가능성이 있는 범죄, 범인 등을 예측한다는 것인데, 미국에서는 경찰이 통계적 기법에 의한 범죄예측과 특정범죄 묘사, 범죄의 특징을 보여주는 챠트 등의 디지털 맵에 의존하는 현상이 최근 두드러졌다. 뉴욕시 경찰청은 20년 전 컴프스타트(CompStat)란 데이터기반의 컴퓨터 범죄분석시스템을 도입하였다. 도입 초기에는 범죄가 발생한 장소를 종합한 지도를 만들어 지역별 경찰 고위간부의 책임을 묻는 수준이었다면, 현재는 범죄가 언제 발생할지 거의 실시간으로 예측하는 분석(analytics) 시스템으로 진화하고 있다.
기술이 발전해 범죄 패턴을 알게 되면서 범죄를 방지하거나 예전에 일어난 범죄를 해결하는 것이 뭘까