위험 예측 패러다임 #1 범죄 예측

위험을 예측하는 패러다임의 변화

혹시 탐 크루즈가 주연한 영화 ‘마이너리티 리포트’를 보셨는지요? 살인이 일어나기 전 범죄자를 미리 체포하는 ‘프리크라임’ 시스템을 소재로 한 영화입니다. 범죄가 일어날 시간과 장소, 용의자를 사전에 미리 예측해 ‘미래의 범죄자’를 체포한다는 내용인데요. 그야말로 영화 같은 이런 이야기가 현실이 될 수 있을까요? 범죄뿐 아니라 재난상황이나 질병, 사회 인프라 등 여러 부문에서 위험요소를 조기에 찾아낼 수 있다면 막대한 인명과 재산상의 손실을 막을 수 있습니다. 세계경제포럼 WEF(World Economic Forum)도 매년 총 50개의 ‘Global Risks’를 선정해 발표하고 있죠. 인플레이션·인프라 투자 지연 같은 경제적 위험을 비롯해, 지진·쓰나미·이상기후 같은 환경적 위험, 조직범죄 확대·자원 민족주의 같은 지정학적 위험 등 총 50가지 글로벌 리스크 각각의 발생 가능성과 영향력을 분석하는 건데요. 그런데 이렇게 글로벌 리스크를 예측하는 기술의 트렌드가 변화하고 있습니다. 이전까지는 주로 국제 정세의 정무적 판단, 이를 테면 군사적 움직임 동태 파악 같은 것들로 위험을 감지했다면, 이제는 IT와 빅데이터 기술을 이용한다고 하는데요. 위험을 예측하는 패러다임이 어떻게 변화하고 있는지 포스팅해보도록 하겠습니다.

범죄 예측 기술

첫 번째로 소개드릴 예측 기술은 ‘마이너리티 리포트’의 현실 버전, 바로, 범죄 예측 기술입니다. 미국 플로리다 주 마이애미 경찰은 범죄 발생 예측 소프트웨어 ‘헌치랩’을 범죄 예방에 이용한다고 합니다. 헌치랩(Hunchlab)은 우리말로 ‘예감 실험실’ 정도로 번역할 수 있을 텐데요. 과거에 일어난 강도? 절도 같은 범죄사건 유형과 범행시간 등의 빅데이터 통계를 기반으로 범죄 발생을 예측해, 지도에 표기해주는 프로그램입니다. 실시간으로 인근 지역을 도는 경관들에게 ‘범죄 발생 예상 지역’을 알려주면, 경찰은 예상 우범지역에 경관을 미리 배치해 범죄 발생 가능성을 사전에 차단하는 거죠. 사실 마이애미 경찰은 그동안 ‘컴프 스탯(COMPSTAT)’이라는 시스템을 통해 범죄 발생 통계를 ‘사후’ 관리해왔는데요. 하지만 헌치랩의 경우는, 빅데이터를 기반으로 범죄 발생을 ‘사전에 미리’ 예측한다는 점에서, 실제 범죄율을 줄이는 데 크게 기여할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 로스앤젤레스 등에서는 이미 헌치랩 같은 범죄 예측 시스템이 활용되고 있는데요. 미국 캘리포니아 주에서도 ‘프레드 폴(Predpol)’이라는 프로그램을 통해 범죄를 예측하고 있습니다. ‘프레드 폴’은 헌치랩과 마찬가지로, 수년간의 과거 범죄 데이터를 분석하고 패턴을 파악해, 범죄 발생 위험이 높은 장소와 시간을 예측해준다고 합니다. 캘리포니아 소재 유수 대학의 수학과와 사회과학 교수들이 참여해, 무려 6년간 연구한 끝에 완성되었는데요. 특히나 눈길을 끄는 건, 지진 발생 이후 여진을 예측하는 알고리즘 기술을 활용했다는 점입니다. 로스앤젤레스 풋힐 지역은 2013년부터 2014년 사이 프레드 폴을 사용한 뒤 범죄율이 20%가량 감소했고, 캘리포니아 주 알 햄 브라 지역에서는 차량 절도, 강도 사건이 각각 20%, 32% 줄어들었다고 하니, ‘마이너리티 리포트’가 정말 현실이 되는 중이라고 해도 과언이 아닐 것 같습니다.