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스마트 치안

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    스마트치안 - 4차 산업혁명 시대, 혁신적 경찰활동

     

    초판발행 2020년 6월 20일

    지은이 장광호
    펴낸이 안종만·안상준

    편  집 이면희
    기획/마케팅 오치웅
    표지디자인 박현정
    제  작 우인도․고철민

    펴낸곳 박영사
     서울특별시 종로구 새문안로3길 36, 1601
     등록 1959.3.11. 제300‒1959‒1호(倫)
    전 화 02)733‒6771
    f a x 02)736‒4818
    e-mail pys@pybook.co.kr
    homepage www.pybook.co.kr
    ISBN 979–11–303–0959–0 93350

    copyright©장광호, 2020, Printed in Korea

    *파본은 구입하신 곳에서 교환해 드립니다. 본서의 무단복제행위를 금합니다.
    *저자와 협의하여 인지첩부를 생략합니다.

    정 가 17,000원

     

     

     

    머리말

    ‘스마트치안이 대체 무엇인가?’ ‘경찰이 빅데이터 활용을 어떻게 하면 좋은가?’ 자주 듣는 질문이다.

    ‘기술을 도입했는데, 왜 문제가 해결되지 않는가?’ ‘이미 도입된 시스템과 새롭게 제안된 기술이 무슨 차이인가?’  ‘왜 경찰이 데이터 공유에 폐쇄적인가?’ ‘협업을 통한 해결을 모색했는데 왜 진행이 안 되는가?’ ‘기술을 활용해 문제를 해결하라고 했는데 왜 현장은 반응하지 않는가?’라는 논의도 많다.

    이 책은 그러한 질문에 대한 소통의 소재가 되길 바라며 썼다.

    이 주제에 관심을 가진 지는 오래 되었다. 참여정부 3년차였던 2005년 경찰 수사권 논의가 급물살을 탔던 시기가 있었다. 당시 경찰청은 주체적 수사를 할 수 있다는 준비된 자세를 보이기 위해, ‘수사권 조정 이후의 제도 개혁 TF’를 만들었다. 필자가 해당 팀에 소속되어서 맡은 주제 중 하나가 ‘범죄정보 분석과 활용 방안’이었다. 자료를 찾아볼수록 흥미가 생겼다. 범인을 잘 잡기 위해 범죄정보를 모은다는 필요성에서 출발한 기획이 공부를 할수록 범죄정보에 기반한 조직운영이 필요하다고 생각하게 되었다.

    이후 관심사가 업무와 교육으로 이어져 영국(국가범죄청, NCA), 미국(FBI, 뉴욕–워싱턴 경찰)에서 짧은 훈련을 하고, 데이터를 분석하거나 정책을 입안하는 부서(금융위 금융정보분석원, 경찰청 범죄분석담당관실)에서 일했다. 현재는 그 분야를 연구하는 부서(경찰대학 치안정책연구소 스마트치안지능센터)를 운영하고 있다.

    빅데이터, 인공지능, 스마트치안은 나의 관심사뿐 아니라 시대의 유행어가 되었다. 직간접적으로 겪어온 기술 개발과 도입, 성공과 실패는 교훈을 주었다. 경찰에 도입되는 기술은 그 자체로 빛날 수 없고, 조직, 제도, 문화와 결합되어야 함을 알게 되었다. 
    정보 혹은 경찰 정보라는 단어를 떠올릴 때 밀실에서 의사결정자와 참모가 모의하는 음습한 장면이 연상될 수 있다. 인상이란 편집된 기억의 흔적이라 그런 어두움은 경찰이 극복할 모습이기도 하다. 스마트치안 시대의 정보 활용은 그런 과거를 의식적으로 단절하고 새롭게 정의해야 한다.

    조직이 정보를 수집하고 활용하는 것은, 사람이 생각하고 결정하는 것과 닮아 있다. 결정을 위해 자료를 수집하고 학습하는 것, 자기만의 결정 방식을 정하는 것, 정해진 기준과 절차에 따라 결정하고, 행동하는 것, 결과에 승복하고 반성하면서 개선하는 것, 이런 행동들이 더 나은 삶을 살게 하는 생활태도이다.

    마찬가지로 조직이 정보를 수집하고 활용하는 것 역시 목적을 더 합리적으로 추구하고, 더 나은 모습으로 발전하기 위함이다. 조직 구성원들이 더 편하게 일하도록 하고 조직을 운영하는 일이기도 하다. 조직의 발전과 조직 구성원을 배려하는 정보운영은 프로그램을 사거나, 기술자를 채용해서 얻을 수 있는 ‘기술’(skill)이 아니라, 조직의 당위성, 윤리, 지향점과 닿아 있는 제도와 문화이다. 이는 조직 운영의 근본 원리에 가깝다.

    경찰의 의사결정자는 경찰관서장이기도 하지만, 부서 운영 계획을 수립해야 할 실무자, 사건을 해결하기 위해 용의자 A와 B 중에 누구부터 추적하는가를 결정해야 할 수사관도 해당된다. 그 의사결정을 효율적으로, 정확하게, 그리고 협력적으로 하는 방법론이 스마트치안이며, 범죄 정보 분석이다.
    한국 경찰에도 2016년 전후로 스마트치안이라는 단어가 등장했다. 빅데이터, 인공지능, 4차 산업혁명이라는 말도 자주 쓰이고 있다. 이런 단어들의 빈발은 과학기술과 데이터 분석의 거스를 수 없는 시대적 방향을 알려주지만, 표어와 현실의 괴리 속에서 피로감, 회의감도 있다. 기술 자체가 해법이 될 수 없고, 아무리 뛰어난 기술도 (적어도 현 시점에서는) 고민하는 경찰관의 판단보다 정확하지 않다. 기술은 인간의 모호한 판단을 일정 단계에서 타협해서 속도를 높여주고, 의사결정 과정을 표준화하여 더 많은 결정을 쌓아가게 하는 도구일 뿐이다.

    이 책을 쓴 목적은 데이터 분석과 과학기술을 경찰에 활용하는 그간의 연혁과 현실을 공유하고자 함이다. 경찰 업무에 데이터 분석과 기술을 활용하는 과거와 현재, 미래, 한국과 다른 나라의 실정을 잘 모르고 있다. 현재를 잘 알고 있어야 변화의 방향과 속도에 대한 대화가 가능하다. 그 변화는 정보 기술뿐 아니라 제도와 조직, 문화를 모두 포함한다.

    일천한 지식을 책으로 엮으려니 부끄럽다. 책에 담겨진 어떤 영역에서도 연구자로 자신할 수 없고, 유능한 실무자도 아니다. 범죄 분석은 통계와 심리분석 지식과 경험으로 연마된 분석관들이 계시고, 공학과 데이터 연구자들이 보실 때는 이 책의 깊이가 얕다. ‘혁신 수용’ 분야도 경영학과 행정학 분야에서는 연구가 성숙해 있다. 그럼에도 책을 쓰는 용기를 낸 것은 ‘스마트치안과 범죄 데이터 분석’이라는 주제에 대해 대화할 공동기반이 부족하다고 느꼈기 때문이다.

    이 책이 담고 있는 내용들이 현장 경찰을 비롯한 의사결정자, 경찰업무에 정보 기술을 접목시키려 하는 연구자에게 도움이 되길 바란다. 
    이 책은 경찰 안팎의 연구와 실무를 행정학의 혁신 확산이라는 이론 위에서 소개한 것이다. 행정학의 틀로서 지도해주시고 평생 공부하는 자세를 보여주시는 명지대학교 정윤수 교수님이 아니었더라면 책은 엮어지지 않았을 것이다. 많은 소재들은 각 영역에서 노고를 쌓아온 동료 덕분이다. 함께 일하는 스마트치안지능센터 김대희, 김희두, 김종윤, 김혜진, 박세연, 서준원, 임운식, 홍세은, 홍성주, 황재원 님은 그런 토대를 함께 만든 개척자들이다. 범죄분석을 바라보는 관점은 한림대 장윤식 교수님께 배웠다. 범죄분석에 대한 전공을 만들어나가는 경찰대학 김지온 경정과 신상화 경위님께 자료 협조와 가르침을 받았다. 미국과 영국을 현지 방문해서 자료를 수집한 고유석, 송민영 님, 행정안전부 이은정 서기관, 이성락 사무관, 과기정통부 강동식 사무관, 김청주 경감, 이지현 님의 노고에 감사드린다. 치안정책연구소 권태형, 정인규, 이용걸 박사는 경찰 ICT 연구 방향을 이해하는 데 도움을 주셨다. 자율주행차에 대해서는 김남선 박사, 조민제 연구관 님께, 드론에 대해 류연수 박사, 3D프린터는 방금환 연구관의 협조를 받았다. 경찰 내 과학기술 연구 집단으로서 척박한 환경에서 탁월한 리더십을 발휘하고 계신 배순일 과학기술연구부장께는 언제나 지적․정서적 배움을 얻고 있다.

    언제나 새롭게 배우고 즐기는 삶을 살아갈 수 있도록 인생의 터전을 만들어주신 아버지, 어머니, 사랑하는 아내 은영과 하윤, 도윤에게 감사드린다.

    2020년 3월
    장광호 올림

     

    차례

    PART1
    왜 스마트치안인가
     
    CHAPTER 01 스마트치안의 연구 배경 15
    1.1.1 치안에 대한 국민 인식과 대응 15
    1.1.2 스마트치안, 경찰 의사결정과 과학 기술의 접목 17

    CHAPTER 02 스마트치안 연구의 필요성 19
    1.2.1 경찰 환경의 변화 19
    1.2.2 과학 기술을 비롯한 사회의 변화  23

    CHAPTER 03 주제의 범위와 방법  26


    PART2
    정책으로서 스마트치안
     
    CHAPTER 01 스마트치안의 의의 32
    2.1.1 스마트치안의 구성요소 32
    2.1.2 스마트치안의 특성 33
    2.1.3 스마트치안의 7단계  35
    CHAPTER 02 스마트치안의 구성 이론 38
    2.2.1 증거기반 행정 38
    2.2.2 정보기반 경찰활동(Intelligence Led Policing, ILP) 39
    2.2.3 문제중심 경찰활동(Problem-Oriented Policing) 41
    2.2.4 지역사회 경찰활동(Community-Oriented Policing) 42
    2.2.5 깨진 유리창 이론(Broken Window Theory) 42
    2.2.6 컴스탯 43

    CHAPTER 03 미국의 스마트치안 정책 45
    2.3.1 스마트치안 운영 사례  45
    2.3.2 미국 스마트치안의 특성 56


    PART3
    범죄 분석
     
    CHAPTER 01 스마트치안과 범죄 분석 61

    CHAPTER 02 범죄 분석의 의의 63
    3.2.1 분석 대상인 범죄 정보 65
    3.2.2 범죄 분석의 활용 범위 67
    3.2.3 범죄 분석의 융합 동향 68
    CHAPTER 03 주요 국가의 범죄 분석 72
    3.3.1 영국의 범죄 분석: 제도와 조직 72
    3.3.2 미국의 범죄 분석: 정보 시스템과 운영 조직 79
    3.3.3 다른 나라의 범죄 분석 93


    PART4
    경찰 분야의 과학 기술
     
    CHAPTER 01 치안 과학 기술 103

    CHAPTER 02 최근 기술 동향 105
    4.2.1 인공지능 105
    4.2.2 드론: 비행체  112
    4.2.3 자율주행차 114
    4.2.4 3D프린팅 116


    PART5
    한국 경찰의 스마트치안
     
    CHAPTER 01 한국의 스마트치안 기술 개발 123

    CHAPTER 02 범죄 분석 126
    5.2.1 통계적 범죄 정보의 분석과 활용 126
    5.2.2 범죄 사건 정보 128
    5.2.3 심리 행동 정보 130

    PART6
    조직 혁신과 스마트치안
     
    CHAPTER 01 혁신 확산 이론  142

    CHAPTER 02 혁신 확산 이론의 경찰 적용  145

    CHAPTER 03 스마트치안의 혁신 확산 요인 150

    CHAPTER 04 한국 경찰의 스마트치안(범죄 분석 분야) 혁신 확산 이론 적용  158
    6.4.1 범죄 분석의 활용 정도: 혁신 확산의 현 주소  158
    6.4.2 스마트치안(범죄 분석 분야) 혁신 확산의 장애 요소  161

    CHAPTER 05 범죄 분석의 혁신 확산을 위한 개선 방향 193
    6.5.1 구조적·조직적 개선 193
    6.5.2 내재적·개인적 요인의 개선 197


    PART7
    스마트치안을 향한 도전과 대응
     
    CHAPTER 01 기술적 도전과 대응 205
    7.1.1 첨단 기술의 악용과 반(反)기술 205
    7.1.2 프라이버시 209

    CHAPTER 02 경찰의 도전과 대응 213
    7.2.1 혁신 친화적 조직으로 전환  213
    7.2.2 한국 경찰의 전환기 216

    참고문헌 / 221
    찾아보기 / 230

     


    장광호

    경찰대학(행정학)을 졸업하고 고려대(법학 석사), 명지대(행정학 박사)에서 공부했다.

    경찰청 혁신기획단(2005) 근무 후 범죄 정보 분석에 관심을 갖고,금융정보분석원 분석관(FIU, 2013), 경찰청 범죄분석기획담당(과학수사관리실, 2016–2017)에서 일하고 영국 NCA–런던경찰청(2014),미국 FBI–NYPD(2016, 2018)에서 훈련했다.

    현재 경찰 데이터 분석 기법을 연구하고 현장을 지원하는 경찰대학 치안연구소 스마트치안지능센터장으로 일하고 있다.

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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