시공간 분석과 위험영역모델링을 활용한 범죄예측모형의 예측력 검증

범죄는 시간적･공간적으로 집중해서 발생하며 이러한 현상을 ‘핫타임’(hot time), ‘핫스팟’(hot spot)이라는 명칭으로 표현하고 있다. 범죄는 도시 전체에 골고루 퍼져서 발생하는 것이 아니라 범죄를 유발시키는 사회적･물리적 환경을 가진 특정한 시간대와 지리적 공간에 집중되는 패턴을 보인다. 범죄학적 측면에서 범죄의 지리적 집중현상은 서로 구별되는 두 진영의 이론들에 의해 설명된다. 첫 번째 진영은 지역 사회나 근린거주지역의 사회적, 문화적 구조 속에서 범죄 취약적 특성을 확인하고자 한다. 20세기 초반 미국의 시카고학파가 제시한 ‘사회해체이론’(social disorganization theory)은 당시 시카고 도심의 특정 지역사회에 범죄, 무질서 등 사회적 문제가 집중되는 현상을 이론적으로 설명하기 위한 노력에서 출발했다. 다수의 연구들을 통해 범죄가 시공간적으로 집중되는 현상이 검증되어 왔다. 미국의 저명한 범죄학자 로렌스 셔먼(Lawrence Sherman)은 전체 경찰신고의 50% 이상이 미네아폴리스시 전체 면적의 3.3%에 해당하는 주소지에서 발생했다는 사실을 밝혀낸 후 이를 근거로 향후 범죄예방에 있어서 누가 범죄를 저지르는지를 아는 것보다 어디에서 범죄가 발생하는지를 아는 것이 훨씬 중요하다고 주장하였다. 이와 비슷하게 시애틀 시에서 수행된 연구에서도 지난 14년간 발생한 전체범죄의 약 절반가량이 불과 전체 도로의 4.5%에 해당하는 지점에서 집중적으로 발생했다는 사실이 밝혀졌다. 또한 범죄는 공간적으로 집중화되는 경향을 보이며 특히 주거침입절도나 차량절도에 있어서 인근지역에 반복적으로 발생하는 경향이 나타났다. 예를 들어, 주거침입절도를 분석한 한 연구에서 최초의 범죄발생일로부터 2주 안에 범죄가 발생한 지점으로부터 100미터 이내에서 재차 범죄가 발생할 확률이 통계적으로 유의미하게 높았으며 2주의 기간이 지난 이후 점차 위험도가 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째 진영은 특정 공간의 범죄 취약성에 초점을 맞추고 적절한 범행기회 및 이에 대한 접근성 등의 요인들과 연관 지어 범죄의 시공간적 집중화를 설명한다. 여기에는 ‘합리적 선택이론’(rational choice theory)이나 ‘일상활동이론’(routine activity theory), ‘기회이론’(opportunity theory), ‘범죄패턴이론’(crime pattern theory) 등이 속한다. 합리적 선택이론에 의하면 잠재적 범죄자는 범죄의 작심부터 최종적인 실행단계까지 일련의 결정과정을 거쳐야 하며 이때 가능한 범행의 성공 가능성은 높이고 검거･처벌과 같은 위험은 최대한 낮추려는 원리에 따라 모든 결정이 이루어진다고 한다. 범행장소와 대상도 동일한 원리에 따라 선정되는데 이때 합리적 범죄자의 결정은 범행지역의 특성에 영향을 받게 된다. 일상활동이론에 따르면 범죄가 발생하려면 잠재적 범죄자, 적절한 범행대상, 그리고 능력 있는 보호자의 부재가 필요하다. 만일 세 요소가 동일한 장소와 시간에 존재하게 되면 범죄발생 가능성이 높아지게 되는데 이러한 조건이 공간적으로는 핫스팟을, 시간적으로는 핫타임을 형성하게 되는 것이다. 국내에서도 범죄의 공간적 집중화 패턴을 GIS 분석기법을 활용하여 분석한 다수의 연구들이 실시되었다. 정경석 외 3명(2009)은 GIS와 공간통계기법을 활용하여 마산시의 범죄발생 데이터를 분석하였다. 모든 유형의 범죄에 있어서 공간적 자기 상관이 발견되었으며 특히 강도의 경우 공간적 군집화 경향이 가장 뚜렷했다. 범죄 발생 영향요인으로서 절도범죄의 경우 도소매업수, 숙박음식점수 등이 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 김걸과 김병선(2009)의 연구에서도 핫스팟분석과 공간분석을 통해 강도와 절도의 공간적 군집화가 높게 나타났다. 또한, 토지용도별 범죄의 공간적 분포패턴을 조사한 결과 강간은 유동인구가 많고 유흥업소 밀집지역에서, 강도는 상업지역에서, 그리고 방화와 절도는 주거지역에서 주로 발생하는 것으로 나타났다. 또 다른 연구들은 셉테드(CPTED) 관점에서 범죄다발지역의 물리적 환경을 분석하였다. 범죄의 공간분포 패턴을 분석한 국내의 연구가 다수 존재하지만 아직까지 다년간의 자료를 활용하여 범죄발생예측모델을 개발하고 예측력을 검증한 연구는 없다. 일부 연구들은 시군구와 같은 행정단위를 분석단위로 하여 범죄발생의 공간적 자기 상관을 분석하거나 범죄에 유의미한 영향을 미치는 사회경제적 지표를 확인하는데 중점을 두고 있다. 이러한 면 사상단위 분석의 연구는 인위적으로 구분한 지리적 단위를 분석단위로 하기 때문에 가변적 공간단위문제(MAUP)가 발생하는 한계가 있다. 다른 연구군은 셉테드 분야의 연구들로서 주로 범행기회를 제공하는 물리적 환경에 초점을 맞추고 범죄발생 영향요인을 파악한다. 이러한 연구들 역시 유의미한 범죄발생 영향요인을 파악하는 게 주된 연구목적이며 범죄예측모델을 개발 또는 검증하는 연구는 아니다. 최근 들어 미국 등 선진국에서는 데이터 분석 기반의 ‘예측적 경찰활동’(predictive policing)이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하여 이에 대한 정부와 학계의 관심이 집중되고 있다. 범죄예측 시스템의 발전은 방대한 범죄 관련 데이터베이스의 구축, GIS 기반의 범죄분석 기법 및 관련 프로그램의 획기적 발전, 그리고 하드웨어 기술의 급속한 발전에 기인한다. 더욱이 ‘빅 데이터 시대’가 본격화되는 상황 속에서 많은 국가들이 데이터의 가치와 중요성에 대한 인식을 가지고 데이터의 활용을 통해 다양한 사회문제를 해결하고자 하는 노력을 아끼지 않고 있다. 한국에서도 현 정부 들어 창조경제를 구현하기 위한 주요전략으로 ‘정부3.0’을 채택하고 공공부문에 있어서 데이터의 공개를 확대하고 다양한 분야에서의 데이터 활용을 강조하고 있다. 급격하게 변화하는 치안환경 속에서 범죄로부터 국민의 안전을 확보하기 위해서는 경찰의 예방기능이 강화되어야 할 필요성에는 재론의 여지가 없다. 전통적 방식에 의한 경찰의 범죄예방활동이 내포한 문제점과 한계를 극복하고자 그 동안 미국과 영국 등 선진국에서는 핫스팟 경찰활동, 문제지향적 경찰활동, 증거기반 경찰활동 등 다양한 시도가 지속되어 왔다. 최근에는 테크놀로지의 발전으로 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석하는 것이 용이해지면서 다양한 범죄예측기법들이 학계와 실무에서 시도되고 있다. 이러한 변화 속에서도 한국의 예방경찰활동은 여전히 전통적 방식의 순찰활동을 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 한국의 예방경찰 중심에는 파출소･지구대를 주축으로 4만 2천명의 정복경찰관이 실시하고 있는 순찰활동이 있다. 그런데 현재의 범죄예방 활동은 주먹구구식의 순찰활동에 의존하고 있으며 신고출동 위주의 사후적이고 수동적인 성격을 탈피하지 못하고 있다.