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제목 인공지능 활용을 통한 형사사법적 정책수요 충족
작성일 2019-01-17 10:13:47 조회수 145
내용

인공지능은 오랜 시간 과학공상의 주제로 부각되었다. 그러나 오늘날 인공지능(AI, artificial intelligence)은 현실세계에 등장하여 많은 사람의 일상을 변화시키고 있다. 인공지능은 농업, 산업, 정보통신, 교육, 금융, 정부, 용역, 제조, 의약, 교통 등 수많은 영역에 적용될 수 있다. 공공안전과 형사사법의 영역도 예외는 아닌 바, 인공지능의 활용을 통한 발전이 기대된다. 일례로 교통안전체계는 교통위반행위를 적발하여 법집행을 증진시킬 수 있고 범죄예측체계는 보다 더 효과적인 경찰 인력의 배치를 가능케 한다. 인공지능은 또한 형사사법체계와 접촉한 개인의 재범 위험의 예측에도 활용될 수 있다.

 

미국 국립사법연구원(NIJ, National Institute of Justice)은 인공지능의 활용을 통한 형사사법적 정책수요 충족에 관한 연구를 수행하고 있다. 인공지능과 관련된 NIJ의 연구주제는 크게 네 가지로 공공안전 관련 사진 및 영상 분석(public safety video and image analysis) DNA 분석(DNA analysis) 총기 발포 탐지(gunshot detection) 범죄 예측(crime forecasting) 등이다.

 

공공안전 관련 사진 및 영상 분석(public safety video and image analysis)

 

사진 및 영상 분석은 형사사법기관의 법집행을 지원하기 위해 수행되어 왔으며 주로 인물, 대상, 행위에 대한 정보 수집이 주를 이룬다. 그러나 이러한 분석은 매우 노동집약적인 관계로 분석기법을 갖춘 인력과 투자가 요구된다. 이러한 분석은 많은 양의 정보와 스마트폰과 운영체제 등 급변하는 정보통신기술 그리고 전문지식을 갖춘 인력이 충분하지 않는 등 여러 원인으로 인해 오류가 발생할 확률이 높다. 인공지능 기술은 이러한 오류 가능성을 극복하는 도구가 될 수 있다. 종래의 소프트웨어 알고리즘은 동공의 모양, 색깔, 양안 간의 거리 등 사전에 설정된 변수에 한해서 이루어지는 패턴 분석(pattern analysis)이 주를 이루었다. 인공지능은 사진 및 영상 분석에 있어서 복잡한 과업을 스스로 학습할 수 있을 뿐만 아니라 분석관이 생각하지 못한 방식의 독자적인 변수를 설정할 수 있다. 인공지능의 알고리즘은 안면 인식뿐만 아니라 총기류와 기타 물체의 식별 그리고 범죄 발생 전후에 있어서 여러 사건의 식별과 정리 등을 수행할 수 있다. 이러한 분야와 관련하여 NIJ는 연방수사국(FBI, Federal Bureau of Investigations) 및 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)와 협업하여 텍사스 대학교 소속 연구진과 공동으로 인간 분석관의 안면 인식 기법과 인공지능을 활용한 안면 인식 기법을 비교하는 연구를 수행하여, 인공지능을 안면 인식에 활용할 시 분석관이 얼마나 더 빠르게 과업을 수행할 수 있을 지에 관하여 연구를 진행하고 있다.

 

DNA 분석(DNA analysis)

 

인공지능은 법과학 분야에서 DNA 실험에서 과학적 증거 처리를 돕는 도구로 활용될 수 있다. 혈액, 피부조직 등 생물학적 물질은 범죄수행과정에서 사람과 물체와의 접촉을 통해 이동된다. DNA 기술의 발전으로 훼손된 DNA 증거의 활용도가 증대됨에 따라 범죄수사에 있어서 여러 용의자의 DNA를 분석하여 범죄 혐의를 찾는 DNA mixture interpretation이 중요해지고 있다. 인공지능은 많은 양의 복잡한 데이터를 전자적 형태로 생산하고 개별 데이터에서 분석관이 발견하지 못하는 패턴을 찾아내는데 활용될 수 있다. NIJ는 이러한 분야의 연구를 위하여 시라큐스 대학교 연구진의 자가 학습기반의 AI를 활용한 DNA 분리기법(deconvlution) 연구를 지원하고 있다.

 

총성 탐지(gunshot detection)

 

NIJ는 법집행 기관의 총성 분석을 돕고자 총기류와 탄약류 그리고 지리적 장소 등의 특성에 따른 총성 탐지 기법 연구를 지원하고 있다. 현재 Cadre Research Labs, LLC이 수행하는 연구는 총성의 탐지와 충격파에 따른 총구 폭발 구분, 현장에 존재하는 총기 수량 결정, 총성에 따른 총기 식별, 총기 구경 등 총기 관련 정보 식별을 위한 인공지능 알고리즘 개발이다.

 

범죄 예측(crime forecasting) 등이다.

 

범죄예측은 많은 양의 데이터를 필요로 하는 복잡한 과정으로 이는 경찰, 보호관찰 종사자 등이 실무에서 활용할 수 있다. 범죄를 예측하는 업무는 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 분석관의 편견과 오류가 빈번하다. 인공지능은 관련 법과 전례, 사회적 정보, 그리고 언론으로부터 정보를 활용하여 범죄조직을 식별하고 범죄조직에 가담할 위험이 높은 인물을 식별하는데 활용될 수 있다. 인공지능은 또한 범죄 전력자의 재범 위험을 예측하는데 이용될 수 있다. 일례로 NIJ는 더럼 경찰(Durham Police) 및 앤 아룬델 카운티 보안관실(Anne Arundel Sheriffs Department)와 협업하여 노스케롤라이나주 전역의 약 340,000건의 영장기록을 의사결정나무(decision tree) 및 생존분석(survival analysis) 기법으로 분석하고범죄 발생 및 재범 위험을 예측하는 알고리즘을 연구하고 있다. 또한 NIJ는 시카고 경찰과 협업하여 도시 거주자에 대한 정보를 수집하고 이를 바탕으로 이들의 소셜 네트워크를 분석하여 폭력 범죄를 저지를 수 있는 고위험 인물을 식별하는 알고리즘을 개발하는 연구를 수행하고 있다. 이 연구는 시카고 경찰의 폭력 범죄 감소 전략의 일부로 수행되고 있다.

 

 

출처: 미국국립사법연구원(NIJ), 2018108

https://www.nij.gov/journals/280/Pages/using-artificial-intelligence-to-address-criminal-justice-needs.aspx?utm_source=feature&utm_medium=homepage&utm_campaign=nijjournal

 

 

 

 

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