범죄예측의 쟁점과 함의

• 영문명: Issues and Implications of Crime Prediction
• 발행기관: 경희법학연구소
• 저자명: 노현숙(Roh, Hyeon-Sook)
• 간행물 정보: 『경희법학』제57권 제1호, 3~26쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 법학 > 민법
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.03.30

국문 초록

범죄 발생 전에 범죄의 발생을 예측하여 범죄를 방지하거나 발생한 범죄를 최대한 신속하게 즉각적으로 해결하고 처리할 수 있다면 범죄 발생에 따른 부작용을 최소화하고 사회적 비용의 상당한 부분을 절감할 수 있는 긍정적인 효과를 가질 수 있다. 범죄예측과 관련한대표적인기술로서인공지능알고리즘과빅데이터등을들수있다. 인공지능알고리즘과 빅 데이터를 기반으로 한 인물 중심의 범죄예측 방식과 지역 중심의 범죄예측 방식은대표적인 형태의 주요한 범죄예측 방식이다. 인물을 중심으로 한 범죄예측은 범죄를 유발할 위험이 있는 자의 신원을 예측하는 범죄예측 유형이고, 지역 중심의 범죄예측은 범죄가발생할 지역을 예측하는 방식이다. 범죄를 예측하기 위해서는, 범죄와 관련된 사람이나 그러한 사람들의 주변인 및 범죄 관련 지역에 관한 데이터의 수집 및 분석과 데이터 결과의판단 및 예측이 필요하고, 이러한 범죄예측 과정에서 여러 가지 문제점이 제기될 수 있다. 범죄예측 프로그램에 의한 예측 및 도출된 일반적인 결과값을 모든 개별적인 사안에 적용하는것이 적절하지않을 수있고 부정확한일반적인결과값의 활용으로인하여 개별지역에서의 대처를 적절하게 하지 못할 수 있다. 또한, 인공지능 알고리즘의 결과값은 경찰이제공한데이터를기반으로하므로결과값의정확성은입력되는데이터의정확성또는적합성에 좌우될 수 있다. 한편, 빅 데이터 및 인공지능 알고리즘에 기반하여 데이터 대상자나지역을 정량화할 수 있으나, 정량화로 인하여 질적 측면이 간과되거나 불평등이 심화될 수있다. 범죄예측에 활용되는 데이터에는 범죄와 관련한 개인정보 및 사생활에 관한 정보가포함되기도 하고, 개인정보가 합법적으로 수집되고 이용되는 경우에도 정보주체가 원하지않는 방식으로 정보가 활용된다면 정보주체의 개인정보자기결정권이 침해될 수 있으며 대상자나 대상 지역에 대한 감시나 관찰 활동으로 인하여 사생활이 침해될 수 있다.

영문 초록

If crimes can be prevented by predicting crimes in advance, the side effects of crimes and a significant portion of social costs can be reduced. Representative technologies related to crime prediction are artificial intelligence algorithms and big data. Using artificial intelligence algorithms and big data, crime prediction based on the person and crime prediction based on areas are representative types of crime prediction. Person based crime prediction is to predict who would be at risk of committing a crime, while area based crime prediction is to predict where crime would occur. In order to predict crime, it is necessary to collect, analyze, judge, and predict data regarding persons or regions related to crimes. With crime prediction, various issues could be raised. It may not be appropriate to apply the general predictions and outputs of crime prediction programs to every individual case. In addition, since the output of the artificial intelligence algorithms is based on the data provided by the police, the accuracy of the output may vary depending on accuracy and relevance of the input data. Also due to monitoring based on big data and artificial intelligence algorithms, targets can be quantified, but qualitative aspects may be overlooked or inequality may increase. Besides it seems that the data used for crime prediction includes personal data related to the crime, which may infringe the right to self-determination of personal data of the data subject, although the data were legally collected. While privacy of the data subject could be invaded due to monitoring target areas or individuals, patrolling the areas or contacting target individuals.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 범죄예측 관련 주요기술

Ⅲ. 범죄예측의 유형

Ⅳ. 범죄예측 프로그램 활용의 문제점

Ⅴ. 결 론

키워드

범죄예측 인공지능 알고리즘 빅 데이터 인물 중심의 범죄예측 지역중심의 범죄예측 개인정보자기결정권 사생활의 침해 Crime prediction artificial intelligence algorithm big data personal data person based crime prediction area based crime prediction right to self-determination of personal data invasion of privacy