[논문 리뷰] The Rise of Technology in Crime Prevention: Opportunities, Challenges and Practitioners Perspectives

Dario Ortega Anderez, Eiman Kanjo외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 26.

Crime Patterns and Interventions참고 문헌 70인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 범죄 예방을 위해 잠재적으로 피해자 안전과 경찰 대응을 향상시킬 수 있는 신기술—예를 들어 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 음성 신호 처리 기술—을 평가한다. 짧은 거리 센서, 실시간 음성 분석, 공동 설계된 시스템을 통합함으로써, 본 연구는 다중 센서 기반의 AI 기반 솔루션이 폭력 사건 탐지 능력을 향상시키고, 특히 신고가 부족한 분야인 가정 폭력과 같은 분야에서 범죄를 감소시킬 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Criminal activity is a prevalent issue in contemporary culture and society, with most nations facing unacceptable levels of crime. Technological innovation has been one of the main driving forces leading to the continuous improvement of crime control and crime prevention strategies (e.g. GPS tracking and tagging, video surveillance, etc.). Given this, it is a moral obligation for the research community to consider how the contemporary technological developments (i.e. Internet of Things (IoT), Machine Learning, Edge Computing)might help reduce crime worldwide. In line with this, this paper provides a discussion of how a sample of contemporary hardware and software-based technologies might help further reduce criminal actions. After a thorough analysis of a wide array of technologies and a number of workshops with organisations of interest, we believe that the adoption of novel technologies by vulnerable individuals, victim support organisations and law enforcement can help reduce the occurrence of criminal activity.

연구 동기 및 목표

• 최신 기술, 예를 들어 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 엣지 컴퓨팅이 현대의 범죄 예방 전략에서 수행하는 역할을 평가하는 것.
• 범죄 탐지 및 보고에 위해 광범위한 컴퓨팅 기술을 도입할 때 발생하는 실용적 과제와 기회를 규명하는 것.
• 기술 도입에 있어 실무자, 피해자, 경찰의 시각을 이해하는 것.
• 스테이크홀더와의 공동 설계 워크숍이 효과적이고, 개인정보 보호를 고려한, 확장 가능한 범죄 예방 도구를 어떻게 설계할 수 있는지 탐색하는 것.
• 실시간 폭력 탐지 및 비상 대응에 대해 다중 센서 기반, AI 기반 시스템의 실현 가능성을 평가하는 것.

제안 방법

• 피해자 지원 조직, 경찰, 최종 사용자와의 공동 설계 워크숍을 통해 실무자들의 통찰을 확보하는 것.
• GPS 추적, 감시카메라(CCTV), 모바일 보고 앱 등 기존의 범죄 예방 기술을 검토하며, 한계점과 개선 가능성을 집중적으로 분석하는 것.
• 실내 및 실외 환경에서의 근접도 탐지에 적합한 단거리 통신 기술(예: 블루투스, UWB)을 평가하는 것.
• 화자 분리, 음성 인식, 정서 분석을 위한 머신러닝 기반 음성 기반 시스템을 분석하여 폭력적 언어 탐지에 활용하는 것.
• 음성, 동작, 근접도 등의 다양한 감지 모odalities를 통합하여 탐지 정확도를 향상시키고, 허위 경고를 줄이는 것.
• 피해자 보호를 위한 웨어러블 센서, 실시간 신호 처리, 비상 보고 메커니즘을 통합한 다중 기술 프레임워크를 제안하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사물인터넷(IoT)과 머신러닝과 같은 신기술이 가정 폭력 사례를 포함한 범죄 탐지 및 예방에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ2 광범위한 컴퓨팅 시스템을 활용한 범죄 예방에 있어 핵심적인 기술적, 윤리적, 운영적 과제는 무엇인가?
• RQ3 특히 보고가 이루어지지 않는 상황에서 피해자와 실무자가 기술의 역할을 어떻게 폭력 신고 및 대응에 대해 인식하고 있는가?
• RQ4 기존의 감시카메라(CCTV)와 비교했을 때, 음성 신호 처리와 AI는 실시간 폭력 탐지에 어떻게 향상된 성능을 보일 수 있는가?
• RQ5 효과적이고, 개인정보 보호를 고려한, 사용자 중심의 범죄 예방 기술을 개발하기 위해 필수적인 설계 원칙과 공동 창조 전략는 무엇인가?

주요 결과

• 정서 분석과 음성 인식을 위한 머신러닝 기반 음성 기반 시스템은 가정 환경에서 폭력적 언어를 탐지하는 데 강력한 잠재력을 보이며, 영상 감시보다 침해성이 낮은 대안이 될 수 있다.
• 음성, 근접도, 동작 감지 기술을 융합한 다중 센서 융합 기술은 단일 센서 시스템에 비해 폭력 탐지 정확도를 크게 향상시킨다.
• 현재의 비상 보고 앱은 일반적으로 사용자가 능동적으로 참여해야 하므로 위기 상황에서는 현실적으로 적용하기 어려운데, 수동적이고 자동화된 탐지 시스템이 필요로 한다.
• 스파이웨어나 디지털 괴롭힘과 같은 기술 기반 폭력 피해자는 기기를 끄라고 조언받을 경우, 지원에서 고립되는 데 심각한 장벽을 겪는다.
• 공동 설계 워크숍을 통해 실무자들이 비판하지 않는 피해자 중심의 대응과 디지털 폭력 수법의 변화를 이해할 수 있는 경찰의 필요성을 우선시한다는 것이 드러났다.
• 실시간 비상 경고 기능을 제공하면서도 사용자 개인정보를 침해하지 않는, 확장 가능하고 저렴하며 소형화된 웨어러블 기술의 필요성이 매우 높다.