실시간 안면인식 치안시스템에 대한 시민의 수용성 연구: 경찰 효율성, 시스템 안정성, 범죄 두려움, 사생활 침해, 경찰 정당성, 경찰에 대한 인식을 중심으로

박한호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박한호 (극동대학교)

저널정보: 경찰대학 치안정책연구소 치안정책연구 치안정책연구 제37권 제1호

발행연도: 2023.3

수록면: 7 - 46 (40page)

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실시간 안면인식 치안시스템(LFRPS)은 최근 가장 논란이 많은 치안 혁신 중 하나로 급부상했다. 생체정보를 이용하는 이들의 특성으로 인해 개인 데이터 및 사생활 침해에 대한 우려가 제기되고 있기 때문이다. 이에 본 연구는 경찰의 실시간 안면인식 치안시스템 사용에 대한 경험적 연구가 아직 시행되지 않은 시점에서 실시간 안면인식 치안시스템 활용 시 우려되는 요인을 중심으로 시민의 수용성을 예측하는 변인들을 탐색하고 그 영향들을 분석하였다. 이 연구의 분석을 통해 신치안기술의 활용과정에서 경찰과 시민들 간의 갈등을 감소시키고 실시간 안면인식 치안시스템을 활용하여 경찰의 효율성을 높이는 긍정적인 관계를 형성하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해, 치안서비스 당사자인 시민(대중)을 중심으로 설문되었으며, 통계 프로그램은 SPSS를 활용하였다. 분석 결과, 실시간 안면인식의 활용은 시민의 사생활을 침해(β=-0.428***)하지 않을 때 수용성이 높았고, 경찰의 실시간 안면인식 치안시스템 사용이 치안활동의 효율성(β=0.402***)을 높인다고 판단할수록 수용의사가 높았으며, 수단적 측면에서도 정당화(β=0.358***)되어야 한다는 결과를 도출했다. 더불어 향후 인공지능(AI)과 예측치안시스템(프레드폴, 헌치랩) 등이 결합될 것이라는 예상에 따라 자동화된 시스템에 대해서도 안정성 및 신뢰성이 확보되어야 한다는 것을 분석 결과(β=-0.197*)로 알 수 있었다. 이와 같은 분석결과를 토대로 실시간 안면인식 치안시스템을 경찰이 적극적으로 활용하기 위해서는 기술의 완성도보다 시민이 부정적으로 인식하는 경우를 대비하여 경찰에 대한 시민의 인식이 손상되지 않아야 함을 제시하였다. 이를 위해, 치안 신기술에 대한 사용의 목적과 용도를 명확하게 정당화할 필요가 있으며, 자동화될 인공지능 실시간 안면인식 치안시스템으로 구현이 예상되는 만큼 시스템상의 안정화에 대한 신뢰도를 확보하는 것을 제안하였다.

Live Facial Recognition Policing System (LFRPS) has recently emerged as one of the most controversial policing innovations. This is because concerns about personal data and privacy infringement are raised due to the characteristics of those using biometric information. Therefore, this study explored and analyzed the variables that predict citizens' acceptability, focusing on factors that are concerned when using the live facial recognition policing system at a time when empirical research on the police's use of the live facial recognition policing system has not yet been conducted. Through the analysis of this study, we seek ways to reduce conflicts between police and citizens in the process of using new policing technology and to build a positive relationship that increases police efficiency by utilizing live facial recognition policing systems. For this purpose, the survey was conducted focusing on citizens (public) who are parties to the security service, and SPSS was used as the statistical program. As a result of the analysis, the use of live facial recognition was highly receptive when it was not infringing on citizens' privacy (β=-0.428***), and the higher the police's use of live facial recognition policing system (β=0.402***), the higher the willingness to accept it, and the justification in terms of means (β=0.358***). In addition, the analysis results (β=-0.197*) showed that stability and reliability should be secured for automated systems in accordance with the expectation that artificial intelligence (AI) and predictive security systems (Fredfall, Hunchlab) will be combined in the future. Based on these analysis results, it was suggested that in order for the police to actively utilize the live facial recognition policing system, citizens' perception of the police should not be impaired in case citizens perceive it negatively rather than the completeness of the technology. For this purpose, it is necessary to clearly justify the purpose and use of the new policing technology, and as it is expected to be implemented as an artificial intelligence live facial recognition policing system to be automated, it is proposed to secure reliability in the system.

#실시간 안면인식 시스템 #인공지능 경찰활동 #감시 #사생활 침해 #개인정보 침해 #범죄통제 #Live Facial Recognition System #Artificial Intelligence Policing #Surveillance #Invasion of Privacy #Invasion of Personal Information #Crime Control.

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