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영국 경찰기관의 빅 데이터 활용 관리와 정책 시사점에 관한 연구 = Big Data Application and Management of UK Police Forces and its Policy Implications for the Korean Police
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2019
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85-114(30쪽)
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As antisocial behavior increases and crimes become more diverse, police agencies around the world are accelerating the use of Big Data. According to previous studies, the application areas are classified into predictive policing, mass surveillance system, and DNA databank. In this study, we investigated how the UK police forces are merging databases and building Big Data systems for their utilization through literature review.
The UK government showed a move to consolidate its fragmented databases at the national level to improve its efficiency. The database integration was intended to enable qualitative and quantitative improvements in Big Data analysis. This could open the door for law enforcement agencies, such as National Crime Agency, Regional Organized Crime Units, and Action Fraud, to effectively deal with organized, cross-regional, and cyber crimes. On the other hand, the actual use of big data analysis depends on individual police forces due to different socio-political factors. As representative cases, Kent and Manchester police forces have proven their effectiveness by implementing a predictive hotspot mapping system. In addition, mass surveillance activities are evolving around major cities, such as London, Manchester and Birmingham. Based on the discussions, policy implications for the effective operation of the Big Data Analysis and Utilization System were suggested for the Korean Police Agency.
반사회적 행동이 늘어나고 범죄가 다양화됨에 따라 세계 각국의 경찰기관에서는 빅 데이터를 활용하려는 움직임이 가속화되고 있다. 선행연구에 따르면, 이에 대한 활용 영역은 크게 예측적 경찰활동(predictive policing), 대규모 감시 시스템(mass surveillance system), 그리고 DNA 정보(DNA databank) 활용으로 분류된다. 본 연구에서는 영국 경찰기관에서 빅 데이터 분석․활용 시스템을 어떻게 구축하고 있고, 도입을 추진하고 있는지 문헌 조사를 통하여 검토하였다.
영국의 경우 빅 데이터 활용 효율성을 제고하기 위해 분산되어 있는 데이터베이스를 국가적 차원에서 통합하려는 움직임을 보이고 있다. 데이터베이스 통합으로 질적․양적으로 향상된 빅 데이터 분석을 가능하게 하여 국가범죄수사청(National Crime Agency, NCA), 지역조직범죄수사단(Regional Organized Crime Units), 사기범죄신고시스템(Action Fraud) 등 법집행기관들이 효율적으로 조직․광역․사이버 범죄에 대처할 수 있도록 노력하고 있다. 반면에, 사회정치적 요인으로 인해 빅 데이터 분석을 활용하는 것은 각각 경찰기관들의 지역 실정에 맞게 도입하고 있다. 대표적으로, 켄트(Kent)와 맨체스터(Manchester) 지방경찰청에서 범죄위험지역 예측(predictive hotspot mapping) 시스템을 도입하여 효과성을 입증하였으며, 런던․맨체스터․버밍험 등 대도시를 중심으로 대규모 감시 활동을 펼치고 있다. 이상의 논의를 바탕으로, 한국 경찰기관에서 빅 데이터 분석․활용 시스템을 효과적으로 운영하기 위한 정책적 시사점을 도출하였다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.49 | 0.49 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.52 | 0.58 | 0.661 | 0.48 |
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