Earticle

초록

영어

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and big data technologies is fundamentally reshaping the traditional reactive criminal justice system into a proactive paradigm of predictive policing. The mechanism of predictive policing operates through a cyclical structure: collecting and preparing historical crime and environmental data, applying machine-learning algorithms, mapping crime hotspots and conducting risk assessments, and dynamically feeding the outcomes back into operational surveillance and monitoring. Within this framework, AI provides substantive operational benefits, including preemptive crime deterrence, efficient allocation of policing resources, enhancement of data-driven investigative capabilities, and improved safety for frontline officers. However, the application of AI in law enforcement simultaneously entails profound legal and normative limitations. Prominent issues include algorithmic bias, which mechanically reproduces historical and social prejudices embedded in training data; the subversion of due process and accountability caused by the opacity of algorithmic decision-making (the "black box" phenomenon); and the infringement of constitutional privacy rights resulting from indiscriminate data collection and extensive surveillance networks. Furthermore, structural risks are identified, such as over-policing of specific areas due to statistical errors, the erosion of public trust caused by algorithmic labeling effects, and the abdication of discretionary judicial judgment by police officers due to automation bias. Ultimately, the success of AI-based predictive policing depends not merely on algorithmic computational power, but on how a normative balance is designed between technological utility and the protection of fundamental rights. To achieve this harmony, this study proposes several policy recommendations: establishing regulatory mechanisms that include obligatory algorithmic fairness assessments; ensuring transparency in data processing; constructing a privacy protection framework tailored to predictive policing; institutionalizing the principle of human oversight to reserve final intervention judgments for human officers; expanding community participation in policing governance; and establishing transnational common standards. Predictive policing policies must adhere to a human-centric approach, striving for a normative equilibrium between technological innovation and human rights.

한국어

오늘날 AI와 빅데이터 기술의 발전은 전통적인 사후 대응적 형사사법 체계를 선제적 범죄 예방에 중점을 두는 예측치안(Predictive Policing) 패러다임으로, 근본적으로 재편하고 있다. 예측치안의 메커니즘은 과거 범죄 및 환경 데이터를 수집·가공하여 머신러닝 알고리즘에 적용한 뒤, 범죄 핫스팟 매핑과 위험 평가를 거쳐 산출된 결과를 현장의 감시 및 모니터링에 동적으로 환류하는 순환 구조로 작동한다. 이러한 체계 내에서 AI는 사전적 범죄 억제, 치안 자원의 효율적 배분, 데이터에 기반한 수사 역량의 고도화, 그리고 일선 경찰관의 안전 확보라는 혁신적인 실무적 편익을 제공한다. 그러나 치안 현장에서의 AI 활용은 중대한 법적·규범적 한계를 동시에 수반한다. 훈련 데이터에 잠재된 역사적·사회적 편견을 기계적으로 재생산하는 알고리즘 편향의 문제, 의사결정 논리의 불투명성(블랙박스 현상)으로 인한적법절차 원리및 책임성의 훼손, 무분별한 데이터의수집과감시망구축에따른 헌법상 프라이버시권 침해가 대표적이다. 나아가통계적오차에기인한 특정지역에 대한과잉치안, 알고리즘낙인효과가 초래하는 시민의 신뢰 침식, 그리고 기술에 대한 과도한 의존이라는 구조적 위험성 또한 확인된다. 결론적으로 AI 기반 예측치안의 성패는 알고리즘의 연산 능력이 아니라, 기술적 효용과 기본권 보장 사이에 규범적 균형을 어떻게 설계할 것인가에 달려 있다. 이러한 조화를 실현하기 위해 본 연구는 알고리즘 공정성 평가를 포함한 규제 메커니즘 정립, 데이터 처리의 투명성 확보, 예측치안에 특화된 프라이버시 보호 프레임워크 구축, 최종개입 판단을 인간에게 유보하는 인간 감독 원칙의 제도화, 치안 거버넌스에 대한 지역사회 참여 확대, 그리고 초국가적 공통 표준의 수립을 정책적 대안으로 제언한다. 예측치안 정책은 인간 중심의 접근 방식을 견지하며, 혁신과 인권의 규범적 균형을 도모하는 방향으로 나아가야 할 것이다.

목차

〈국문초록〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 예측치안의 메커니즘
Ⅳ. 예측치안에서 AI의 역할
Ⅴ. 예측치안에서 AI의 법적 한계
Ⅵ. 결론
《참고문헌》
Abstract

키워드

저자

• 송기복 [ Song Gi-Bok | 용인대학교 경찰행정학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국경찰연구 [Korean Police Studies Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-6322

• eISSN

  2714-1004

• 수록기간

  2002~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351