ai 치안 싱크탱크 개발

데이터 기반 치안전략 수립 및 효과성 평가 기술 개발

보이스피싱, 디지털성폭력 등 신종 범죄의 발호는 전통적 경찰활동으로 대응하기 어려운 위험이다. 새로운 위험에 대해 경찰은 다양한 수단을 시도하고 있다. 

전통적으로 경찰 인력-예산을 보이스피싱에 대거 투입해거 예방과 검거를 독려하는 것은 우선이다. 

기술적 시도가 있다. 시티즌코난과 같이 전화사기를 대응하는 SW를 만들어 시민들에게 직접 알리거나, 경찰의 정보시스템을 고도화하는 것이 그렇다.

다른 주체와 새로운 협력을 할수 있다. 통신사로부터 정보를 제공받아 불법 콜센터를 차단하거나, 악성앱 작동 서버를 찾아내 인터넷진흥원에 차단 요청을 하는 시도가 그렇다.

그런데 어떤 수단이 신종 범죄 대응이 효과성이 있을까? 과연 그 수단들이 목적에 잘 부합하는가? 

치안 활동의 주체와 방식이 다양해지고 있는 어떤 활동이 가장 효과가 있었는지 파악할 과학적 측정 방법은 아직 없다. 기존 방식으로 어떤 지역에 어떤 유형이 범죄의 발생량이 늘고 줄었는가를 비교하는 분석으로는 부족하다. 어떤 수단이 어느 정도로 효과가 있었는지 찾아내야 한다. 그래야 목표와 수단을 조정할 수 있다.

경찰-민간-공공데이터를 결합해서 효과를 분석하는 모델을 만들어야 한다.  

경찰데이터(112신고, 범죄통계, 치안고객만족도, 체감안전도 등), 패널 연구와 같은 설문조사, 공개되어 있는 뉴스와 SNS 게시물을 수집해서 개발할 수 있다. 보이스피싱을 예시로 들어보자.  효과성을 측정할 정책수단을 1)보이스피싱 범인검거 2)불법 콜센터-심박스 단속 3)악성앱 서버 차단 4)시티즌코난과 같은 보이스피싱 예방 어플 등으로 설정하고 여기에 측정할 목표를 1)보이스피싱 범죄발생 2)112신고 3)시민들이 느끼는 불안감 등을 대조하는 것이다. 그 기준을 1)시기(일/월/년) 2)장소(경찰서-시군구)단위로 비교하면 어떤 활동이 어떤 효과를 거뒀는지 분석해서 가장 좋은 치안활동 수단을 제시하는 시스템을 만들 수 있다.

보이스피싱 발생 장소-시간 분석 예시

이 방법은 보이스피싱 외에도 1)스미싱을 비롯한 인터넷 사기 2)디지털성폭력 3)스토킹 등 

국민이 불안함을 느끼는 위험 현상에 대해서 분석하고 예측하는 시스템으로 확산할 수 있다.

설문과 경찰 활동의 결과를 수치화하고 뉴스-SNS을 결합하면 어떤 사회 현상이 

새로운 사회 위험으로 등장하는지를 예측하는 시스템으로 발전 시킬 수 있다.

스미싱 문자 유형 

사용자는 경찰 뿐 아니라, 지자체, 금융-통신부처 등 공공기관, 민간도 참여할 수 있다.

새로운 시대의 치안은 경찰 단독으로 하기 어렵기 때문이다.

이 시스템을 <AI 치안 싱크탱커>라고 이름 붙어 봤다.

앞으로 위험은 다양해질 것이다. 

<AI 치안 싱크탱커>는 경찰을 비롯한 사회 안전에 책임있는 공공 민간 기관이 문제를 파악하고, 

올바른 수단을 선택해서 현명하게 자원을 사용하도록 돕는 똑똑한 조언자가 될 수 있다.