지능형 범죄예방 협업체계에 영향을 미치는 요인에 관한 실증적 연구 = An Empirical Study on Factors Affecting Intelligent Crime Prevention Collaboration Systems

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Lee Sedol versus AlphaGo played in 2016 at a computer Go program developed by Google DeepMind, and AlphaGo won. In 2016, Korean doctors began to use IBM Watson's cancer diagnosis and treatment advice in patient care. Big Data, Natural Language Processing, and Deep Learning technologies are making great changes in various fields such as autonomous vehicle development, automated digital consultation of Robo-Advisor, and financial investment guide.
In the case of the US, the crime prevention system is established by authorizing the handler of the crime source data. The Chicago police use the crime prediction program based on the geographical information and the past criminal records. In the UK, the Internal Revenue Service operates a tax evasion prevention program, and Singapore is working on a big data-based risk management plan in preparation for the uncertain future of terrorism and infectious diseases.
In the case of Korea, in 2016, the police promoted the development of a system for predicting future crime. In 2017, the Financial Intelligence Unit (FIU) implemented the next generation anti-money laundering analysis system based on artificial intelligence and the Supreme Prosecutor's Office promoted a pilot service project for the implementation of intelligent crime prevention collaboration system.
As such, Big Data in the public sector has been reviewed and promoted as part of measures to secure social safety, such as crime prevention and investigation, as a state-of-the-art analysis tool for risk management. Crime prevention agencies include criminal justice agencies, health agencies, welfare agencies, counseling agencies, and victim relief agencies.
Today, the development of information and communication technology has made it possible to provide services anytime and anywhere. However, due to the existing business practice and personal information protection laws, joint use of information has been limited and cooperation with victims of specific crimes such as domestic violence is only a degree of doing. In addition, research on artificial intelligence-based collaborative system, which is the latest technology, is insufficient and it is very necessary to study factors affecting intelligent crime prevention collaboration system.
Therefore, in this paper, I classify the factors that should be considered in the intelligent construction and management of inter-agency collaboration system to prevent crime from various factors such as technology, organization, environment, policy, management, ethics, and performance. The purpose of this study is to analyze the effect of factors on intelligent crime prevention collaboration system through questionnaires. The reliability of the Kronbach alpha coefficient was 0.92 or higher and the reliability of the questionnaire was verified. The accuracy of the questionnaire was also found to be significant.
As a result of verifying the research model which is a mixture of TOE framework, TTF model, and TAM model, technical factors, organizational factors, and environmental factors influence policy factors, policy factors influence management factors, And it was confirmed that the ethical factors influenced the performance factors strengthening crime prevention.
This study is hoping to help successfully promote the business for managers and staff, who are to determine or establish the introduction of crime prevention-related collaboration system through a predictable future, to determine the key management areas in terms of the importance.
Impact of organization and technology among the factors of this study would be developed in a more accurate model through empirical field trials reflecting actual results of operations of collaboration systems.

국문 초록 (Abstract)

이세돌 9단과 구글 딥마인드가 개발한 알파고와의 2016년 바둑대결에서 알파고가 승리하였다. 한국의 의사들이 2016년에 IBM 왓슨의 암 진단 및 치료법 조언을 환자 진료에 이용하기 시작했다. 그리고 자율주행자동차 개발, 로보어드바이저(Robo-Advisor)의 자동화된 디지털 자문, 금융투자 가이드 제공 등 빅 데이터, 자연어 처리, 딥러닝 기술이 다양한 분야에 큰 변화를 일으키고 있다.
미국의 경우, 범죄 원자료의 취급자를 인가하여 범죄예방시스템을 구축하도록 적극적으로 제공하고 있으며, 시카고경찰은 지리정보와 과거의 범죄기록을 바탕으로 만든 범죄예측프로그램을 업무에 활용하고 있다. 영국의 경우 국세청은 탈세 예방 프로그램을 운영하고 있으며, 싱가포르는 전염병이나 테러 등으로 인한 미래의 위험에 대비하여 빅 데이터 기반의 위험관리 계획을 수립하여 추진 중에 있다.
한국의 경우, 2016년 경찰은 미래 범죄예측시스템 개발을 추진하였으며, 2017년에는 금융정보분석원(FIU)에서 “인공지능기반 차세대 자금세탁방지 분석시스템” 구축을 추진하고, 대검찰청에서 “지능형 범죄예방 협업체계 구현을 위한 시범서비스 구축” 사업을 추진하였다.
이와 같이 공공분야에서의 빅 데이터는 위험관리용 최첨단 분석도구로 범죄예방이나 수사 등 사회의 안전을 확보하는 방안의 일환으로 검토되고 추진되기 시작하였다.
범죄예방 관계기관에는 형사사법기관, 보건기관, 복지기관, 상담기관, 피해구제기관 등 다양하다. 오늘날 정보통신기술의 발전으로 언제 어디서나 서비스의 제공이 가능하게 되었으나, 기존에 해오던 업무 관행과 개인정보보호법 등의 이유로 정보 공동 활용이 제한되어, 가정폭력 등 특정범죄 위주의 피해자, 가해자 지원을 협업하고 있는 정도에 불과하다.
그리고 최신 기술인 인공 지능 기반의 협업체계 연구가 미흡하여 지능형 범죄예방 협업체계에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 매우 필요한 시점이다.
따라서 본 논문에서는 각종 범죄를 예방하기 위한 관계기관간 협업 체계를 지능형으로 구축 운용함에 있어 고려해야 하는 요인을 기술, 조직, 환경, 정책, 관리, 윤리, 성과 등으로 분류하고, 그 세부 요인을 도출하였다. 그리고 도출된 요인들이 지능형 범죄예방 협업체계에 어떠한 영향을 미치는지 정보기술 분야 10년 이상 종사한 전문가들을 대상으로 설문을 통해 실증적으로 분석하였다.
본 연구에서 설계한 측정도구(설문지)의 신뢰도를 검증하기 위한 방법인 크론바흐 알파 계수가 모두 0.92이상으로 측정되어 신뢰도가 매우 높은 것으로 확인되었고, 설문지의 정확성을 검증한 결과 설문지의 정확성도 유의미한 것으로 확인되었다.
TOE 프레임워크, TTF 모델, TAM 모델을 혼합한 연구 모델을 검증한 결과 기술 요인, 조직 요인 그리고 환경 요인이 정책 요인에 영향을 주며, 정책 요인은 관리 요인에 영향을 주며, 관리 요인은 윤리 요인에 영향을 주고, 윤리 요인은 범죄예방을 강화하는 성과 요인에 영향을 주는 것으로 확인되었다.
본 연구는 향후 범죄예측을 통한 범죄예방관련 협업 체계를 구축하거나 시스템 도입을 추진할 관리자와 담당자들에게 주요 관리 영역을 확인하고 중요도를 참고하여 사업을 성공적으로 추진하는데 도움이 되길 기대한다.
본 연구에서 나타난 요인 중 조직과 기술의 영향도는 실제 협업체계 운영 결과를 반영한 실증적 현장 실험을 통해 좀 더 정확한 모델로 발전시켜야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅴ
• 영문초록 ⅷ
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 7
• 1.3 연구 방법 9
• 제 2 장 관련 연구 10
• 2.1 최신 기술 현황 10
• 2.2 개념의 정의 15
• 2.3 선행 연구 18
• 제 3 장 지능형 범죄예방 협업체계 영향 요인 31
• 3.1 연구 모델 31
• 3.2 연구 가설 38
• 3.3 실험 설계 39
• 제 4 장 모델 검증 41
• 4.1 표본 추출 41
• 4.2 데이터 분석 42
• 4.3 가설 검증 52
• 4.4 결과 해석 60
• 4.5 정책적 제언 65
• 제 5 장 결 론 68
• 참고문헌 72
• 부록 80