Legal Considerations for Developing a Crime Prediction Service Model and Securing Demand Data Using Public Data
명지대학교 미래융합경영학과 조교수, Hyungjin Lukas Kim, Wonjun Chung, Junyeong Lee, HanByeol Stella Choi · Information Systems Review · 2025
최근 강력 범죄의 발생 빈도가 증가하면서 사회적 불안감이 고조되고 있으며, 기존의 사후 대응 중심의 치안 시스템만으로는 범죄를 효과적으로 예방하는 데 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 사전 예측을 통한 범죄 예방의 필요성이 대두되었고, 공공데이터를 활용한 범죄 예측 모델은 이를 해결할 수 있는 유망한 접근법으로 주목받고 있다. 특히, 빅데이터와 인공지능(AI) 기술의 발전은 범죄 발생 가능성을 정교하게 예측하고 실시간 대응을 가능하게 할 잠재력을 제공한다. 그러나 국내에서 여러 영역의 이종데이터를 확보하여 예측 기반 모델에 적용하기 위해서는 데이터의 지역적 한정성이나 수집 주기의 비효율성 등 실무적 한계뿐 아니라, 개인정보가 포함된 데이터의 활용상 제약, 데이터의 권리 주체와의 권리 처리 문제, 법률에 규정된 행정정보 성격의 데이터 처리에 대한 법령상의 제약 등과 같은 여러 법적 한계가 존재한다. 이는 효과적인 범죄 예측 모델을 개발하고 서비스화하여 적용하는 데 있어서 많은 어려움을 초래한다. 이에 본 연구는 법적 권한 확보가 비교적 용이한 공공데이터를 중심으로 하는 강력 범죄 예측 서비스 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 최신 연구 동향과 성공적인 해외 사례를 분석하고, 본 모델의 개발에 필요한 수요데이터에 대한 법적 근거와 그 활용을 제고시키기 위한 입법적 대안을 제안함으로써 한국적 상황에 최적화된 범죄 예측 서비스 모델을 제안한다. 또한, 데이터 수집과 활용의 투명성 확보, 개인정보 보호법 준수를 위한 방안을 함께 제시함으로써, 지속 가능한 범죄 예방 체계의 구축을 목표로 한다.