초록 ▼

1. 서론
□ 연구의 배경과 목적
○ 박근혜 정부는 과학기술을 통한 창조산업 육성을 첫 번째 국정과제로 제시하고 서비스 산업과 관련해 빅데이터를 활용한 서비스산업 육성을 제시
○ 기술·지식 확보가 목표인 분절형 R&D를 신산업 창출을 위한 생태계 창조형 R&D로 변경하고 과학기술과 아이디어 상상력을 융합한 신산업 창출이 국정과제로 부각
○ 본 연구의 목적은 빅데이터 기반의 새로운 융합 서비스 산업 창출 방안을 제시하는데 있으며 단순한 빅데이터 활용 또는 IT 자체에 초점을 맞추는 것이아니라, 빅데이터에 기반한

1. 서론
□ 연구의 배경과 목적
○ 박근혜 정부는 과학기술을 통한 창조산업 육성을 첫 번째 국정과제로 제시하고 서비스 산업과 관련해 빅데이터를 활용한 서비스산업 육성을 제시
○ 기술·지식 확보가 목표인 분절형 R&D를 신산업 창출을 위한 생태계 창조형 R&D로 변경하고 과학기술과 아이디어 상상력을 융합한 신산업 창출이 국정과제로 부각
○ 본 연구의 목적은 빅데이터 기반의 새로운 융합 서비스 산업 창출 방안을 제시하는데 있으며 단순한 빅데이터 활용 또는 IT 자체에 초점을 맞추는 것이아니라, 빅데이터에 기반한 융합 서비스 산업 창출 관점에서 분석 및 연구를 수행함. 특히 본 연구는 전체 서비스 산업 중 안전 서비스 산업에 초점을 맞춤
□ 연구의 구조
○ 본 연구는 1장 서론에 이어, 2장 빅데이터 개념 및 선행연구에서는 주요 연구기관들과 학술연구에서의 빅데이터 개념을 조사하고 국내외 연구기관들과 학술연구 동향을 조사 분석
○ 3장 빅데이터 관련 시장 및 안전서비스 산업에서는 빅데이터 관련 국내외 시장 전망과 함께 안전서비스 산업 현황을 분석
○ 4장 빅데이터 관련 정책현황 분석과 시사점에서는 국내 빅데이터 관련 부처별정책을 분석하고 시사점을 도출하고 미국, 영국, 일본의 빅데이터 관련 정책을 분석하고 주요 시사점을 도출
○ 5장 해외 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례에서는 11개 해외 안전 융합서비스 사례를 분석하고 문제점과 시사점을 제시
○ 6장 국내 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례에서는 8개 국내 안전 융합서비스 사례에 대한 심층조사와 개발과정 분석 등을 통해 시사점을 도출
○ 7장 안전 융합 서비스 사례 유형 및 융합 서비스 창출 구조에서는 국내외 사례별 비교분석 및 유형화 및 공공부분과 민간부분에서 빅데이터 수준에 따른 사례 유형 및 특징 분석을 실시하였고, 안전 융합 서비스 창출 구조 분석을 통해 시사점을 도출
○ 최종적으로 8장 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업 창출 방향 및 과제에서는 연구결과를 바탕으로 정책 방향 및 정책과제를 제시
2. 빅데이터 개념 및 선행연구
□ 빅데이터의 개념
○ 빅데이터는 3V 즉 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) 차원에서 정의(Gartner) 되며 관련 인력, 기술까지 포괄하는 넓은 의미로 통용. 현재까지 합일한 개념이 정립되어 있지 않으며, 다양한 의미로 사용되고 있음
□ 주요 연구기관들의 빅데이터 개념
□ 학술연구에서의 빅데이터 개념
□ 빅데이터 선행연구
○ 빅데이터와 관련된 기존 선행연구들은 ⅰ)빅데이터 활용 사례를 통한 시사점도출, ⅱ)빅데이터 관련 시장에 대한 전망 분석, ⅲ)빅데이터 활용 효과에 대한 긍정적 기대에 기반한 활용방안 모색, ⅳ)빅데이터 관련 기술 소개 및 특정영역에서 빅데이터의 역할 분석, ⅴ)빅데이터 활용에 대한 부정적인 영향 분석 및 대응방안 마련 검토, ⅵ)빅데이터 정책 동향 및 관련 사회이슈 분석으로 나누어 볼 수 있으며, 다양한 기관으로부터 광범위한 연구가 진행되고 있으나, 빅데이터 치안서비스 창출방안 연구는 미진한 상황임
□ 주요 국내 연구기관들의 빅데이터 관련 연구
○ 빅데이터: 산업 지각변동의 진원, 삼성경제연구소: 빅데이터 활용이 저조한현실인식을 바탕으로 기업들의 역량강화를 위한 실천과제와 빅데이터 선순환 활성화를 위한 정부과제를 제시
○ 빅데이터 기반의 경영 의사결정 및 신규 사업모델 개발, KT경제경영연구소 : 국내외 빅데이터 활용사례를 바탕으로 빅데이터 활용을 통해 신규사업 모델을 개발하는 방법을 설명
○ 빅데이터 동향 및 정책 시사점, KT경제경영연구소: 빅데이터의 특성과 일반 현황을 정리하여 제시하고, 주요 국가들의 빅데이터 정책동향도 함께 분석하여제시
○ 빅데이터 성공적 활용 사례 분석, KT경제경영연구소: 빅데이터의 가치사슬을전방 가치사슬과 후방가치사슬과 구분한 다음 사례를 제시하고 시사점을 도출
○ 빅데이터 산업의 현황과 전망, 한국과학기술정보연구원: 시장조사기관인 IDC와 Wikibon의 빅데이터 세계시장 전망을 소개한 다음 국내 빅데이터 시장규모를 추정
○ 빅데이터 시대의 새로운 정책이슈와 이용자 중심의 활용방안 연구, 정보통신정책연구원: 빅데이터 개념, 관련기술 및 사례들을 소개한 다음 빅데이터에 따른 경제효과를 기업과 산업으로 나누어 설명하고, 빅데이터 기반구축을 위한 공공부문의 역할과 빅데이터로 인한 프라이버시 문제를 논함
○ 빅데이터에 대한 기대와 현실, LG경제연구원: 빅데이터 활용에 대한 비용 문제로 기업들은 구체적인 활용전략을 마련하고 하드웨어적 기반보다 내부역량강화의 필요성 제시
○ 초연결 사회의 빅데이터 생태계 분석과 시사점, 한국과학기술기획평가원: 초연결 스마트 환경은 빅데이터를 통한 융합서비스가 중점요소로 기능하기 때문에 초연결사회에서의 미래 네트워크 및 빅데이터에 대한 포괄적 생태계 분석을 통해 전략적 시사점을 도출해야 함을 지적
○ 미·일의 빅데이터 R&D 전략과 우리나라의 대응과제, 정보통신산업진흥원 : 미국과 일본의 빅데이터 R&D 전략을 부처별로 분석하고, 국내 빅데이터 관련R&D 정책현황 및 대응방안을 모색
○ 빅데이터로 진화하는 세상, 한국정보화진흥원: 빅데이터를 활용하는 국내 외총 53개의 사례를 행복한 사회, 건강한 사회, 안전한 사회, 창의적 사회를 기준으로 구분하여 분석·제시
○ 빅데이터 기반의 일자리 창출 전망, 한국정보화진흥원: 영국의 경제 비즈니스연구센터, SAS사의 빅데이터 가치에서 활용된 방법론을 일부 인용하여 빅데이터에 대한 경제적 효과와 신규 일자리 창출에 대한 분석
○ 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대, 한국정보화진흥원: 기존의 빅데이터 관련 사회이슈들을 하나의 보고서로 발간, 데이터 분석 기반 국가미래전략, 빅데이터 기반 정부혁신 방향, 빅데이터를 통한 국가사회 현안문제 해결, 빅데이터시대 새로운 신기술과 활용방향 등 네 가지 분야 17개 주제를 다룸
□ 주요 해외 연구기관들의 빅데이터 관련 연구
○ 빅데이터: 혁신과 경쟁 그리고 생산성을 위한 새로운 경계, MGI: 빅데이터 개념을 제시하며, 미국의 의료서비스, 유럽의 공공분야, 미국의 소매업, 제조업과 개인정보데이터를 분석 제시함. 그리고 빅데이터를 이용한 산업별 잠재가치를 비교하여 제시하고 있으며, 빅데이터의 효율적 활용을 위한 한계 분석 및 관리 전문인력 부재를 설명하며 빅데이터 활용 이슈 제시
○ 세계의 빅데이터 기술과 서비스 2012-2015 예측, IDC: 빅데이터 시장을 스토리지, 서버, 네트워킹, 서비스 시장으로 구분하여 2010년 세계시장 규모를 바탕으로 2011년부터 2015년까지 성장규모를 예측
□ 국내 학술연구
○ 빅데이터의 분석과 활용(강만모, 2012): 빅데이터의 일반적 특성을 기술하고 빅데이터 분석을 위한 인프라로 하둡, R, NoSQL를 예를 들어 상술. 빅데이터산업 활성화를 위해 기업간 양극화를 막고 프라이버시 문제 해결 필요성 제시
○ 빅데이터의 새로운 고객 가치와 비즈니스 창출을 위한 대응 전략(고준철외, 2012): 빅데이터의 특성을 설명하고 새로운 비즈니스 창출기회를 제시, 진정한 의미의 빅데이터는 비즈니스에 활용할 수 있는 가공데이터임을 설명하고 빅데이터 활용원칙을 제시
○ 빅데이터가 여는 미래의 세상(김상락외, 2012): 빅데이터를 활용하는 시나리오로 이상 현상 감지, 가까운 미래 예측, 현재 상황 분석을 제시하며 각 시나리오별로 구체적인 사례를 제시
○ 빅데이터 활용과 관련기술 고찰(김정숙, 2012): 빅데이터 활용을 위한 요구사항과 빅데이터 비즈니스 대처방법을 설명하며 분석기법 및 인프라 기술에 대해 설명
○ 빅데이터의 국내·외 활용 고찰 및 시사점(이성훈외, 2013): 빅데이터를 활용하는 사례를 공공서비스부문과 일반생활부문으로 나누어 예를 들고 시사점을 제시
○ 영상 감시 기술에서의 빅데이터 이슈(정치윤외, 2012): 영상 감시기술의 빅데이터 속성을 설명하며, 영상처리 및 관리기술의 이슈와 국내외 영상감시 빅데이터 활용사례를 제시
□ 해외 학술연구
○ 빅데이터에 대한 중요한 질문들(Boyd & Crawford, 2012): 빅데이터를 문화적, 기술적, 학문적 현상으로 정의하면서 소셜미디어 맥락에서 빅데이터에 내재되어 있는 의미를 제시
○ 사회과학에서 빅데이터의 역할(Steven Ovadia, 2013): 사회과학에서 빅데이터의 역할증대에 대응하여 사서들의 역할을 설명하며, 개인정보 보호의 문제를 제시
○ 빅데이터의 중심으로 여행(Hunter, 2013): 빅데이터의 특성에 가치가 포함되어야 함을 설명하며, 여정에서 나타나는 일상생활에서 빅데이터 활용사례 설명
○ 빅데이터의 의도치 않은 결과(Wigan & Clarke, 2013): 빅데이터는 다양한 정보원에서 결합되어 형성됨을 설명하며 바람직한 의사결정을 저해하는 요인이 될 수 있음을 지적
○ 빅데이터에서 집단의식으로 변화(Pitt et al., 2013): 빅데이터를 지능화된 내부절차를 통해 집단의식으로 변화시켜 사용하기 위한 세 가지 개념의 모형을 공식화하는 과학기구를 제안
○ 빅데이터의 기업 지배구조: 가치, 위험 그리고 비용 관점에서(Tallon, 2013) : 데이터 수집과 보유의 가치가 비용보다 크다는 일반적 인식의 문제를 지적하며, 데이터의 경제적인 생애주기에 맞는 활용방법 제시
○ 신생아 집중치료에서 빅데이터(McGregor,2013): 신생아 집중치료에서 빅데이터 활용의 필요성과 이를 효과적으로 지원하는 아르테미스 플랫폼을 소개하고 함의 제시
3. 빅데이터 관련 시장 및 안전 서비스 산업
□ 빅데이터 관련 세계시장 전망
○ 2012년 102억 달러에서 2016년 534억 달러로 증가전망
- 2012년 시장 구성: 하드웨어(41%), 서비스(39%), 소프트웨어(20%)
□ 빅데이터 관련 국내시장 전망
○ 시장규모: 2015년 263백만 달러에서 2020년 900백만 달러로 증가전망
○ 일자리: 2013년 약 2만개에서 2017년 약 21만개 창출 전망
□ 국내 안전서비스 산업현황
○ 민간 안전서비스산업의 사업체수, 종사자수, 매출액은 완만한 증가추세
- 통계청의 9차 한국표준산업분류에 따른 민간 안전서비스산업
※ 경비 및 경호 서비스업, 보안시스템 서비스업, 탐정 및 조사 서비스업
4. 빅데이터 관련 정책 분석과 시사점
4.1 국내 빅데이터 관련 부처별 정책
□ 구)국가정보화전략위원회
○ 2011년 11월 : 빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현(안) 마련
○ 2012년 11월 : 스마트 국가 수현을 위한 빅데이터 마스터플랜 수립
□ 방송통신위원회
○ 2012년 6월 : 빅데이터 서비스 활성화 방안 마련
□ 미래창조과학부
○ 2012년 : R&D지원, 인력양성, 네트워킹 및 정보교류 지원 정책 추진(舊 지식경제부)
- 빅데이터 SW산업 육성을 위한 신규 R&D과제 추진(3개 과제, 총 350억원)
- 한중일 간 공개 SW 기술협력 및 인력교류 강화(제 11차 한중일 IT 국장급회의)
- 충북대 고용계약형 SW석사과정, 부산대 ITRC 지원사업을 통한 빅데이터인력육성
- 빅데이터 컨퍼런스, 빅데이터 오픈소스 플랫폼 세미나 등 정보교류 지원
○ 2013년 : 시범사업 실시, 고급인력 양성 및 빅데이터 아카데미 개설, 분석센터구축, 데이터 활용을 통한 창조경제 기반 조성
- 13년도 대학 IT연구센터 신규선정 분야로 빅데이터 분야 선정
- 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업 실시(6개 과제 총 14억원)
- 공공/민간 영역 컨설팅을 수행할 빅데이터 분석활용센터 구축(8.2억원)
- 한국데이터베이스진흥원에 빅데이터 아카데미 출범
- 정부 3.0을 통한 창조경제 기반 조성계획 마련
□ 안전행정부
○ 2004년~2007년 : 정부통합전산센터 구축
- 총 3,300억원을 투자하여 39개 중앙행정기관의 서버와 데이터 보관 및 관리
- 2009년 5월 베트남에 정부데이터센터 구축 모델 수출
○ 2011년 6월 : 공유자원포털(www.data.go.kr) 개설
- 7000여건의 데이터, 13종 126개의 OpenAPI 무료 제공
○ 2013년 6월 : 정부 3.0 비전 선포식
- 정부 3.0 빅데이터 시범과제 : 범죄발생 장소·시간 예측을 통한 범죄발생 최소화 등 21종
□ 국토교통부
○ 2008년 : U-City 법, 시행령 제정
○ 2009년 : 제 1차 U-City 종합계획 확정, U-City 시범사업 시작
○ 2013년 : 제 2차 U-City 종합계획 확정, 제5차 국가공간정보정책 기본계획 마련
□ 산업통상자원부
○ 2012년 : 제 1차 산업융합 발전 기본계획 마련, 산업융합발전위원회
○ 2013년 : 4대 국민생활분야(안전, 건강, 편리, 문화) 융합 신산업 시장 활성화전략 마련
□ 국회의 빅데이터 관련 법령 제정
○ 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 : 2013년 6월 의결, 10월 시행 예정
- 목적 : 국민의 공공데이터에 대한 이용권 보장
- 제공 : 기계판독이 가능한 형태로 전달 또는 접근 허용
- 공공데이터전략위원회 : 주요 정책심의 등을 위한 총리소속 위원회 신설 (위원장 2명 등 35명/간사 안행부장관)
4.2 해외의 빅데이터 관련 정책 현황
□ 미국
○ 2012년 3월 : 빅데이터 연구개발 이니셔티브 발표, 백악관 과학기술정책실
- 총 2억 달러를 빅데이터 R&D 사업에 투입
- 참여기관 : 국가과학재단, 국방부(방위고등연구계획국), 국립보건원, 에너지부, 지질조사원
- 중점목표 : 빅데이터 활용을 위한 최신의 핵심기술 개발, 과학과 기술 진작 및 국가안보 강화, 교육혁신에 활용, 빅데이터 기술 관련 인력 양성
- 빅데이터 고위운영그룹 : 빅데이터 활동 파악 및 연방정부간 협력 기회 제공
○ 2013년 : 빅데이터 활용 주체들의 정보 교류 촉진 및 성공사례 수집 공유 예정
- 백악관 주최로 연방정부 기관, 사기업, 학계, 지방정부, 비영리단체 등 다양한 집단들이 참여하는 워크숍 개최(3월 3일) 및 향후 지속 예정
- 고위운영그룹 주체 성공사례 수집 및 공유 예정
□ 영국
○ 2012년 3월 : 공공부문 정보 접근성 향상을 위해 데이터 전략위원회 설립
- 2013년 4월부터 데이터 구매 후 무료공개(700만 파운드)
- 기업혁신기술부 주관 설립, 의장 포함 12명의 위원으로 구성
- 공공 데이터 공개 및 접근가능성에 대한 공공부문 자문 수행
○ 2012년 5월 : 오픈데이터원(Open Data Institute) 설립
- 기업혁신기술부 산하 기술전략위원회 5년간 천만 파운드 지원
- 비영리기관으로 공개데이터를 경제적인 목적으로 활용하는 기업 육성 및 지원
○ 2012년 6월 : 내각사무처는 오픈 데이터 백서 발표
- 데이터 접근성 향상, 데이터 신뢰구축, 데이터의 스마트한 사용지원 전략마련
- 각 부처는 이에 따라 오픈 데이터 전략 마련
: 보유 데이터 식별하여 빅데이터, 개인정보관련 데이터, 서비스에 대한 이용자의 경험 및 만족도와 관련된 데이터로 구별하고 순차적 공개 대상 데이터 설명
○ 2013년 1월 : 기업혁신기술부는 영국이 강점을 가지고 있으며, 성장가능성이 높은 빅데이터를 포함한 8가지 중요 기술들(eight great technologies)을 선정하여 총 6억 파운드를 지원계획을 발표
○ 2013년 6월 정보경제전략(Information Economy Strategy)을 마련, 이에 따른 세부전략인 2013년 10월 영국 데이터 능력을 위한 전략(A strategy for UK data capability)인 ‘데이터 기회 획득(Seizing the data opportunity)’을공표
□ 일본
○ 2013년 6월: 일본 총리 직할 회의체인 고도 정보 통신 네트워크 사회 추진 전략 본부(IT 전략본부)에서 ‘세계 최첨단 IT 국가 창조 선언2)’전략 마련, 빅데이터 활용촉진을 주요 전략으로 포함
○ 총무성 : 2012년 정보통신심의회 산하 빅데이터 활용에 관한 특별그룹 설립 및 운영
- 2012년 5월 빅데이터 활용 기본전략 발표
- 2012년 7월 액티브 일본 실현을 위한 5대 추진전략 중 하나로 빅데이터 이용과 활용에 의한 사회경제 성장을 포함
- 빅데이터 관련 신규시장 창출을 위해 2013년 89.3억 엔 예산 투입
- 2013년 정보통신 백서 : 빅데이터 유통량 추정(05년 42만 TB→12년 221만 TB), 사례에 기반한 빅데이터 경제효과 추정 : 총 7조 6,772억 엔
- 2013년 6개의 시작 연구개발 프로젝트 중 ‘견고한 빅데이터 활용 기반 기술의 연구 개발’ 포함
○ 문부과학성 : 2005년~2010년 동안 정보폭발 프로젝트 진행
- 폭증하는 다양한 정보로부터 필요정보를 추출하는 기술 등 개발 목표
- 4가지 연구항목 : 정보폭발 시대의 정보 관리, 융합, 활용 기반 연구, 정보 폭발시대의 안전, 안심 IT시스템 기반 연구, 정보 폭발 시대의 인간 커뮤니케이션 기반연구, 정보폭발 시대의 지식사회 형성 거버넌스 연구
- 학술지 투고 논문 1,041건, 국제회의 발표 논문 1,710건
○ 경제산업성 : 2007년~2009년 정보대항해 프로젝트 진행
- 정보의 종류에 관계없이 많은 정보 중에서 원하는 정보를 정확하게 검색, 분석하는 일반적인 기술 개발 목표
- 개발 공통기술 56건, 특허 출원 20건, 상용화실적 100건
□ 시사점
○ 공통점 : 우선 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해 범정부차원의 조직을 마련하고 전략을 수립, 다음으로 공공부문의 데이터를 민간에서 접근 가능하도록 정보 공개를 위한 제도적·기술적 기반을 마련, 마지막으로 빅데이터 관련 원천 기술을 개발에 재원을 투입하고, 인력양성을 위해 정부, 대학 및 민간간의 협력방안을 모색하고 있음을 확인
○ 특이점
- 미국 : 다양한 분야 전문가들이 교류할 수 있는 장을 마련해주고, 우수사례를 발굴하여 공유에 중점을 두고 있음 또한 BD2K 이니셔티브와 같이 특정 분야의 빅데이터 이용 증진을 위한 협의체도 확인
- 영국 : 비영리기관인 공개데이터원을 통해 데이터 표준을 마련하고 데이터를 산업으로 연결시키도록 지원하는 서비스를 제공
- 일본 : 총리 주관으로 부처별 IT전략 가운데 공공데이터 민간개방과 빅데이터 활용을 통한 신사업/서비스 창출 촉진 전략을 포함하여 연도별, 부처별세부 행동계획 및 성과지표를 마련
5. 해외 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례
5.1 미국 뉴욕시 범죄분석(CompStat) 서비스
□ 범죄분석 서비스의 개념 및 도입배경
○ 경찰서의 조직 관리 철학 혹은 조직 관리 도구를 의미
○ 지도에 범죄를 표시한 미래지도에 기원하며, 1994년 처음 도입
□ 범죄분석 서비스의 내용
○ 범죄발생 장소와 시간을 나타내는 전산화된 지도를 통해 제한된 경찰자원을 전략적으로 활용 가능
□ 범죄분석 서비스의 도입성과
○ 1996년 미국 정부의 5대 혁신사례 선정
○ 미국 전역은 2009년까지 범죄가 19.4% 감소한 반면, 뉴욕시는 64.5% 감소
□ 범죄분석 서비스의 문제점과 시사점
○ 전문화된 분석 및 보고 팀을 운영하여 성과를 도출하였지만, 일선 경찰관들이 시스템에 접근하는 데는 한계
○ 범죄유발요인과 관련된 자료를 활용하는데 이르지 못하고 사후적인 범죄결과만을 사용하는 한계
5.2 미국 뉴욕시 실시간 범죄센터(Real Time Crime Center) 서비스
□ 실시간 범죄센터 서비스의 의의 및 도입배경
○ 뉴욕시의 실시간 범죄 센터는 다양한 범죄정보 데이터베이스로부터 빠르게 정보를 추출하여 현장에 있는 일선경찰관들에 필요한 정보를 제공하는 집중화된 데이터 허브
○ 범죄정보가 분산되어 있으며, 보조 범죄정보는 격리된 DB에 저장되어 있음을 설명
○ 보고서를 만드는데 수일, 특별보고서는 수주가 소요되는 문제점 또한 데이터분산으로 인해 동일한 질의사항에 대해서 시스템에 따라 다른 결과를 제시하는 한계
□ 실시간 범죄센터 서비스의 개발과정 및 내용
○ 실시간 범죄센터 서비스의 개발과정
○ 실시간 범죄센터 서비스의 운영 및 데이터
- 40명 이상의 수사관과 민간 분석가들에 의해 24시간동안 운영, 실시간 범죄센터의 핵심부서는 2층의 비디오 벽면과 15개의 워크스테이션으로 구성, 새로운 데이터베이스를 생성하는 동시에 뉴욕경찰국의 데이터베이스를 빠르게 검색
- 관련 기록 분석뿐만 아니라 범죄예측 및 예방 시스템을 통해서 사전에 경찰인력을 재배치하는 역할을 수행하며, 일선 경찰관들의 순찰 중 확인한 정보를 반영하여 실시간으로 위험을 분석하여 범죄 예방에 대처
□ 실시간 범죄센터 서비스의 도입성과
○ 운용된 첫해에 처리한 정보분석 건수가 1,600건이 넘었으며, 이는 2005년에 보고된 살인 사건의 수 가운데 3/4을 처리한 수치에 해당
○ 실시간 범죄센터 도입 이후에 수사기간이 30% 이상 단축되었으며, 3천명의 치안 인력 감축에도 ’02년 대비 범죄발생율이 약 20% 감소
□ 실시간 범죄센터 서비스의 문제점 및 시사점
○ 뉴욕시 경찰국의 8개로 분산되었던 범죄 관련 데이터를 통합하는 과정에서 일선 경찰관이 참여하여 서비스를 구성하고, 기존의 업무절차를 데이터기반으로 변경하여 업무효율을 증진
○ 실시간 범죄센터의 범죄예측서비스는 과거 범죄이력뿐만 아니라 날씨, 경찰배치여부, 사회기반시설 고장여부(311전화 데이터), 급여일여부, 장소 등 범죄유발요인을 고려하여 예측에 활용
5.3 미국 뉴욕시 범죄감시시스템(Domain Awareness System) 서비스
□ 범죄감시시스템 서비스의 의의 및 도입배경
○ 뉴욕경찰국과 마이크로소프트가 공동으로 개발하여 뉴욕시를 감시할 수 있는영상시스템
○ 남부 맨하탄 보안 이니셔티브(Lower Manhattan Security Initiative)의 일부로 발전된 시스템으로3) 2009년부터 개발을 진행하여 2012년 8월 뉴욕경찰국과 마이크로소프트가 공동으로 범죄감시시스템에 대하여 공표
□ 범죄감시시스템 서비스의 개발과정 및 내용
○ 마이크로소프트는 코딩작업과 시스템 구조 설계를 담당하였으며, 뉴욕경찰국은 포커스그룹들을 통해서 실제 업무를 수행하는 방법과 이용할 수 있는 기술 및 업무절차를 간소화할 수 있는 방법들에 대한 의견을 바탕으로 시스템 요구사항을 제시
○ 마이크로소프트와 뉴욕경찰국은 마이크로소프트가 다른 지역의 기관들에 이시스템을 판매할 때 발생하는 수입의 30%를 뉴욕경찰국에 지불하기로 합의 또한 뉴욕경찰국은 마이크로소프트가 플랫폼을 판매하는 과정에서 새롭게 도출되는 개선사항과 관련된 정보에 접근가능
□ 범죄감시시스템서비스의 도입성과
○ 범죄감시시스템 도입으로 인한 적용 시나리오 및 시연 활용사례 소개
□ 범죄감시시스템 서비스의 문제점 및 시사점
○ 민간기업과 공공기간인 경찰국이 협력하여 서비스 모델을 만들어 판매수입을 획득하는 특징
○ 안면인식, SNS 데이터 등 범죄분석이 가능한 데이터 범위를 확장해서 방범서비스 효율을 지속적으로 고도화하고 있는 서비스
○ 대규모의 실시간 영상정보를 활용하여 범인검거를 용이하게 할 수 있으나, 개인정보보호 혹은 사생활 침해의 문제가 발생
5.4 미국 샌프란시스코 범죄지도 서비스
□ 범죄지도 서비스 도입배경
○ 거주민 혹은 이웃주민에게 공공 치안정보를 언제든지 편리하게 제공하기 위한 목적으로 도입
□ 범죄지도 서비스 도입 과정 및 내용
○ 각 사건의 주요 범죄 하나만 사용, 보고서 데이터를 매일 한번 전송(약 350건/일)
○ 실제 범죄사건이 지도에 반영되는데 몇 주 소요(보고서 작성 및 정보전환)
○ 무료로 이용가능하며, 90일 이내의 범죄사건만 확인가능
○ 범죄사건이 발생한 장소가 알려진 경우에만 표시 가능한 한계
○ 범죄지도와 언론공표의 괴리가능(언론 공표 후 피해자의 사망 등)
○ 샌프란시스코는 범죄지도 서비스를 제공하는데 오메가 그룹(Omega Group)의 크라임맴핑(CrimeMapping.com)을 사용
□ 기타
○ 샌프란시스코에서는 경찰청이 공개하는 범죄 데이터를 이용하여 민간기업인 Stamen Design사가 다른 형태의 범죄지도 서비스를 제공
5.5 미국 로스앤젤레스 범죄예측 서비스
□ 범죄예측 서비스의 도입배경
○ 범죄예측도구는 목표한 지역에 실시간으로 범죄예측을 제공하는 시스템
○ 제한된 예산과 경찰인력을 효율적으로 활용하기 위한 목적
□ 범죄예측 서비스의 도입과정 및 내용
○ 경찰청 범죄분석가, 대학 연구팀(수학, 인류학, 범죄학) 참여하여 6년간 개발
○ 지진발생 이후 여진을 예측하는 모델을 활용하여 범죄예측
○ 일선 경찰관에게 그날의 위험지역(500피트×500피트 크기) 통보
□ 범죄예측 서비스의 시범운영 성과-로스앤젤레스와 산타크루즈
○ 2011년 11월~2012년 4월 시범운영 : 범죄 평균 12% 감소
○ 캘리포니아 산타크루즈 : 2011년 7월 전년대비 도둑 27% 감소
□ 범죄예측 서비스의 문제점과 시사점
○ 범죄결과만을 활용하지 않고 범죄추세를 분석하고 지진예측모형을 활용하여 미래의 범죄예측지역을 도출해내는 장점
○ 범죄의 직접적인 결과데이터 활용에 그치며, 범죄를 유발할 수 있는 광범위한 데이터를 활용하는데 이르지는 못함
5.6 미국 멤피스 경찰서 범죄예측 분석 서비스
□ 범죄예측 분석 서비스 도입배경
○ 2004년~2005년 범죄 증가 : 범죄 증가율 2.5%(전미 2.3%)
○ 순찰인력 증원이 불가능하여 새로운 시스템 도입
□ 범죄예측 분석 서비스(BLUE C.R.U.S.H.)의 도입과정 및 내용
○ 멤피스 경찰서는 멤피스 대학의 범죄 및 범죄 재판학과와 파트너십을 체결하여 범죄예측시스템 개발
○ IBM의 SPSS예측도구를 활용하고 GIS도구와 통합함
○ 개발비용은 총 약 120만 달러 소요(소프트웨어 28%, 인건비 55%, 교육훈련 13%, 하드웨어 4%)
□ 범죄예측 분석 서비스(BLUE C.R.U.S.H.)의 성과
○ 전반적으로 범죄를 30%줄였으며, 최대 36.8%까지 감소
○ 강력범죄도 15% 감소하였으며, 강력범죄팀이 해결한 사건도 70%로 증가
□ 범죄예측 분석 서비스의 문제점과 시사점
○ 공공영역 및 민간영역에서 바람직한 협력체계를 구축하고 개발하는 것이 필요하며 이를 통해 성과를 도출할 수 있음을 확인
5.7 미국 FBI 유전자 종합 색인시스템 서비스
□ 유전자 종합 색인시스템(Combined DNA Index System : CODIS) 서비스의 도입배경 및 과정
○ FBI의 DNA 데이터베이스를 의미할 뿐만 아니라 운영소프트웨어까지 포괄
○ 1990년 14개주와 지방연구소 참여 파일럿 소프트웨어에서 기원
○ 1994년 유전자 감식법으로 FBI는 유전자색인시스템을 구축
□ 유전자 종합 색인시스템 서비스의 내용
○ 미국 전역의 190개 이상의 공공 법집행 연구기관들이 활용
○ 국제적으로 40개 이상의 국가, 70여개의 법집행 연구기관들이 각국 데이터에 기반하여 유전자 종합 색인 시스템의 프로그램을 활용하고 있음
○ STR DNA분석을 위한 13개의 Core Loci에 있는 하나 혹은 두 개의 대립유전자로 구성
□ 유전자 종합 색인시스템 서비스의 도입 성과
○ 범죄인 약 970만개, 피의자 약 110만개, 피고인 약 44만개의 DNA데이터 보유
○ 조사에 도움이된 경우는 약 17만건, 재판중인 피고인이 일치한 경우 13만건
○ 다른 주의 범죄인 DNA 일치한 사건은 약 2만건
○ FBI는 1시간 이내에 범죄 DNA 분석이 가능한 솔루션을 확보하고 있음
□ 유전자 종합 색인시스템 서비스의 문제점과 시사점
○ 유전자정보를 활용하면 범인 검거 시간 단축과 누범들의 범인 검거율을 증대 시킴으로써 범죄예방효과
○ 유전자 데이터베이스 정보는 개인에 대한 구체적인 정보이기 때문에 적절한 법/제도적인 장치마련이 담보되지 않은 경우 사생활에 대한 침해를 야기
5.8 미국 퍼블릭엔진(PublicEngines)사 범죄지도 서비스
□ 범죄지도 서비스의 의의
○ 2007년에 출시되었으며 구글맵을 활용하여 서비스를 제공
□ 범죄지도 서비스 내용
○ 온라인 플랫폼으로 서비스되기 때문에 공공 안전을 담당하는 기관들의 범죄기록들을 관리하는 다른 프로그램과 연동
○ 범죄지도 서비스를 통해서 시민들의 범죄와 관련된 제보를 받을 수 있게 설계
○ 범죄데이터를 치안관련 기관의 RMS 혹은 CAD 시스템으로부터 자동적으로 범죄데이터를 공표
○ 시민들은 범죄유형, 범죄시간, 범죄장소, 공표기관 등의 범죄정보에 컴퓨터나 모바일기기를 통해 언제든지 접근할 수 있으며, 플랫폼 기능을 통해 익명으로 범죄관련 정보를 제공할 수 있다
□ 범죄지도 서비스 도입성과
○ 3백만건의 프로그램을 통한 익명의 제보가 이루어졌으며, 이를 통해 18만 9천건의 체포가 이루어졌고, 28억 5천만 달러의 재산을 보호하는 효과
○ 2013년 9월부터 퍼블릭 엔진사는 범죄정보서비스를 제공한 경험을 바탕으로 범죄예측 플랫폼을 개발하여 서비스
□ 범죄지도 서비스의 문제점과 시사점
○ 발생한 범죄에 대해 익명으로 일반시민이 제보할 수 있는 서비스를 추가로 제공
○ 지도데이터는 구글에서 차용하여 활용함으로써 별도의 지도 정보 갱신을 위한 비용을 절감
5.9 싱가포르 통합 정보 분석을 통한 출입국 관리 서비스
□ 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입 배경
○ 출입국 인원, 수하물, 운송수단 등에 관한 데이터가 개별 시스템으로 관리
○ 예측수단으로 활용 곤란 및 정보의 양 증대에 대한 대응 미흡
□ 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입과정 및 내용
○ 출입국관리소(ICA)내 NTC팀을 만들어 WASP 도입 추진
○ 불법이민자 및 위험인원에 대한 데이터를 통합적으로 관리
○ 출입국시 WASP에 의해 점수를 부여하여 위험요소 파악
○ 출입국 운영데스크에 식별 위험요소 경고
○ 위험인물의 다음 행선지에 대한 정보 추적
○ 불법 및 위험행위 사전 차단 및 불법행위 발견 시 사법처리
□ 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입성과
○ SAS 2007 Enterprise Intelligence Award 수상
○ 매일, 매시간의 출입자 현황 파악, 월/분기/연간 단위 출입국인원들의 경향파악 출발지 정보에 대한 다차원 분석, 장기체류 및 위험인원에 대한 점수부여
□ 지능화된 출입국관리 시스템 서비스의 문제점과 시사점
○ 분산된 정보를 통합하여 관리함으로써 데이터가 가진 위험요인을 식별하고 사전예방을 수행하는 것은 출입국관리의 효율을 증진시키고 및 자국의 치안을 안정적으로 유지/관리하는 장점을 가짐
○ 위험인원 관리범위를 지속적으로 늘이는 비효율의 원인으로 작용 가능
5.10 태국 특별조사부(Department of special investigation : DSI) 빅데이터를 활용한 범죄조사기간 단축 서비스
□ 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 도입 배경
○ 2002년 설립된 태국의 특별조사부는 중범죄자들의 활동을 다룸
○ 다양한 정보원으로부터 정형/비정형 데이터 이용, 인력낭비 방지 및 조사기간 단축을 위해 빅데이터 솔루션을 도입
□ 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 도입과정 및 내용
○ 마이크로소프트 빅데이터 솔루션 도입
○ 데이터의 실시간 시각화 기능과 탐색도구 사용
○ 상세한 분석보고서 및 간략보고서 생성기능 활용
○ 자동으로 의심스러운 사건을 알려주는 CEP기능 활용
□ 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 성과
○ 시범운영 : 과거 2년간 동안 분석하여 해결한 250개 사건에 대해 솔루션 이용시 15일 만에 유사한 분석결과 도출
○ 데이터 처리의 속도와 효율 증대, 보고서 작성 시 별도의 프로그램 불필요
□ 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션의 문제점과 시사점
○ 빅데이터 솔루션을 활용함으로써 다양한 정보원을 분석 활용하는 태국의 특별조사부의 업무효율을 개선시킨 결과를 확인
○ 실제로 빅데이터 솔루션의 도입을 위해서는 이러한 장점들이 솔루션 도입비용보다 큰지에 대한 분석이 이루어져야 과도한 솔루션 구축비용을 절약가능
5.11 일본 오사카부 경찰청 범죄정보 서비스
□ 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스의 의의 및 배경
○ 공식 홈페이지를 통해 범죄발생 지도를 서비스로 제공하고 있으며, 실시간으로 경찰이 인지한 협의단계의 범죄 정보를 공개하고 있다. 또한 개인을 대상으로 안마을 메일(安まちメール)서비스를 제공하며, 기업 및 기관을 대상으로 안마을 아카이브(安まちアーカイブ)서비스를 제공
□ 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스 내용
○ 범죄발생 지도서비스 : 범죄에 대한 정보는 경찰이 인지한 혐의 단계의 정보, 날치기, 노상강도, 어린이 피해정보, 자동차 도난, 침입 강도 등 제공
○ 안마을 메일서비스 : 소매치기나 강도, 괴한 등의 범죄 발생정보와 그로 인한 피해를 방지하기 위한 방범 대책 정보를 실시간으로 알려주는 서비스
○ 안마을 아카이브 : 기업을 대상으로 범죄 억제를 위한 정보 발신 활동을 지원하는 서비스를 의미
□ 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스 도입성과
○ 인근지역에서 발생하는 범죄에 대한 정보를 실시간으로 획득함으로써 2차 범죄를 방지할 수 있으며, 언론에 공표되는 사건에 비해 실제 주변에서 발생할 가능성이 높은 정보를 획득할 수 있는 장점
○ 안마을 아카이브의 다양한 활용사례 존재(방범, 교육, 앱서비스 등)
□ 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스의 문제점과 시사점
○ 인근주민이 2차 피해를 방지할 수 있으며, 일상생활에 흔히 발생 가능한 범죄에 대한 경각심을 가지고 대처할 수 있게 함
○ 안마을 아카이브는 공공기관간 혹은 민간과 공공기관간의 협력을 통한 치안유지활동을 활성화할 수 있게 기초 정보를 제공하는 기능을 함
6. 국내 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례
6.1 경찰청 지리적 프로파일링 서비스
□ 지리적 프로파일링 서비스 도입배경
○ 프로파일링 기법은 2000년 2월 서울지방경찰청 범죄분석팀 형성 이후 도입
○ 한국 실정에 맞는 지형 공식이 없어 지리적 프로파일링기법 도입지연
○ 지리적 프로파일링 시스템 : 다양한 공간통계분석기법을 경찰의 범죄수사데이터에 적용, 범죄위험지역 예측을 통한 방범 전략 수립 및 연쇄 범죄자 거주지 예측을 통한 수사활동 전개가 가능한 시스템(경찰청, 2013)
□ 지리적 프로파일링 서비스 도입과정 및 내용
○ 지리적 프로파일링 서비스 개발과정
- 2008년 6개월 동안 미국의 지리 프로파일링시스템(CrimeStat)에 국내의 지역적 특성에 따른 알고리즘 적용 및 사건데이터를 이용하여 개발
- 경찰청 OO 부서 고도화 사업의 일환으로 3억원의 예산 이용
- 시범운영기간 1개월 후 2009년 4월부터 전국적 서비스 시행
- 경찰청 내부망을 이용 일선관료는 모두 접속 및 활용가능
○ 지리적 프로파일링 서비스 데이터 및 작동원리
- 형사사법포털(KICS)데이터, 수사종합검색시스템의 수법데이터, 과학적 범죄분석시스템(SCAS)의 전과데이터를 활용하여 사건에 대한 죄종, 일시, 위치정보를 추출하여 공간분석을 실시
- 범행원이론, 거리감퇴함수, 완충이론 적용
- 데이터, 공간통계툴, 전자지도로 구성
○ 지리적 프로파일링 서비스의 주요 기능
- 범죄예방활동에 활용할 수 있는 죄의 종류, 시간대, 장소, 기간별 위험지역 예측
- 특정 지역내에서 같거나 유사한 전과를 가진 우선 수사대상군을 추출
- 연쇄범죄자 주거주지를 예측하고 주 활동 영역을 분석
□ 지리적 프로파일링 서비스 성과 및 고도화 계획
○ 지리적 프로파일링 서비스 성과 및 활용
- 20건의 과거 연쇄사건 대상으로 한 검증 : 예측범위 수백미터(CrimeStat은 수킬로미터)
- 부산연제경찰서 : 2012년 시스템 활용 이후 전년대비 5대 범죄 10.5%(31건) 감소, 취약지역 형사활동 근무로 형사범 6명 검거
- 영등포경찰서 : 2012년 상반기 5대 범죄 발생률 전년 동기 대비 2.5%감소
- 인천계양경찰서 계양산지구대 : 2013년 ¼분기 전년 동기 대비 범죄발생30% 감소
- 112 순찰 근무 계선 : 2013년 2월부터 시스템 활용 순찰근무 장소 및 코스지정
○ 지리적 프로파일링 서비스 고도화 계획
- 총 3억 3백만 원의 사업예산으로 13년 고도화 사업진행
- 범죄위험지수를 반영한 치안블럭 구축
- 순찰차 신속배치시스템(IDS)과 연계한 순찰루트 선정지원
- 여죄분석 및 동일범죄자에 의한 연쇄 사건에 대한 모니터링 강화
- 범죄 데이터 맴핑률 향상을 위한 위치데이터 정밀화
- 연쇄범죄자 거주지 예측 알고리즘을 자동 프로그래밍화
□ 지리적 프로파일링 서비스의 문제점과 시사점
- 예산부족으로 최신 장비 사용불가, 개발과정에서 국내대학 및 연구기관들의 지원을 받지 못함, 전담조직과 인력의 부족(경찰청 내 담당인원 2명)
- 범죄유발 간접요인(날씨, 소득 등) 융합데이터 활용을 위해서는 빅데이터 솔루션 필요
6.2 국립과학수사연구원 유전자감식센터 디지털포렌식 서비스
□ 빅데이터와 디지털 포렌식
○ 디지털 증거의 정의 및 특성
○ 디지털 포렌식의 의의 : 디지털 포렌식(Digital forensics)은 “디지털 소스로 부터 디지털 증거를 보존·수집·증명·식별·분석·해석·기록·제출하기 위하여 과학적으로 이끌어내고 증명하는 방법”(탁희성, 2006, p,48)으로 정의하기도 하며, 포괄적으로 법정에서 증거로 활용하기 위한 “디지털 데이터의 수집과 분석에 관한 일련의 절차, 기술들을 통칭”(양근원, 2007, p.142)하는 것으로 정의
○ 빅데이터와 디지털 포렌식
- “기억된 정보의 범위를 정하여 출력하거나 복제하여 제출”하는 방법을 원칙으로 하고 있기 때문에, 초고속으로 변화하고 다양하며 대규모인 데이터를 특성으로 가진 빅데이터에서 신뢰성 있는 디지털 증거를 찾아 수집하고 이를 분석하는 것 곤란
- 제3자의 정보를 포함할 가능성으로 인한 프라이버시 침해 문제
□ 국립과학수사연구원-유전자감식센터
○ 유전자감식센터 연혁
- 1991년 유전자 분석실 설치
- 2004년 8월 KOLAS 인정 국제 공인 시험기관으로 선정
- 2010년 디엔에이(DNA)신원확인정보의 이용 및 보호에 관한 법률 시행으로 범죄현장 DNA 신원확인정보 데이터베이스 및 구속피의자 DNA 신원확인정보 데이터베이스구축 및 운영
○ 유전자감식센터 주요업무 : 유전자분석 업무, 유전자 데이터 관리 및 검색 업무
6.3 안전행정부 SOS 국민안심 서비스
□ SOS 국민안심 서비스의 의의
○ 납치, 성범죄 등 위급상황에서 휴대폰 등으로 은밀하게 신고하면 이를 바탕으로 경찰이 신고자의 신원과 위치를 즉시 확인하여 빠르게 출동, 구조하는 시스템
□ SOS 국민안심 서비스의 유형 및 특성
□ SOS 국민안심 서비스의 추진과정
□ SOS 국민안심 서비스의 성과
○ 2013년 1월 기준 총 25건의 검거 및 구조 실적: 성추행사건(15건), 학교폭력(5건), 승강기구조(2건), 미아구조(2건), 자살구조(1건)
6.4 미래부 어린이 U-안심서비스
□ U-안심서비스의 의의
○ U-안심서비스는 피보호자가 위급상황에서 단말기 긴급버튼을 통해 보호자에게 위급상황과 위치정보를 제공해주는 안전서비스임
○ 미래창조과학부가 단말기 및 이용료 전액지원 : 2012년 1월~2013년 12월
□ U-안심서비스의 대상
○ 기초생활 수급자 혹은 차상위계층 가구에 속한 초등학생
○ 휴대폰이 없는 경우(휴대폰이 있는 경우 원터치SOS 혹은 112앱 사용가능)
□ U-안심서비스의 내용
○ 긴급 호출 SOS 서비스, 위치 및 이동경로 확인서비스, 예약 위치 알림서비스, 안심지역 진입·이탈 알림서비스, 전화 통화 및 문자수신서비스
6.5 아이나비 세이프(Safe) 서비스
□ 아이나비 세이프 서비스 의의
○ 위치와 영상을 결합하여 사실감 있는 위치정보를 제공하는 개인보안서비스
□ 아이나비 세이프 서비스의 도입배경
○ 팅크웨어㈜는 1999년 SK텔레콤의 LBS엔진개발, 2001년 친구찾기 서비스 개발
○ 팅크웨어㈜는 위치기반 플랫폼 개발 노하우를 바탕으로 전용단말기 출시
□ 아이나비 세이프 서비스의 도입과정 및 내용
○ 아이나비 세이프의 개발과정
- 해외선도사례가 없어 대학 및 연구기관과 협력 없이 자체 개발
- 서비스 개발기간은 총 1년 소요, 이동통신망과 아이나비 세이프(Safe)단말기의 연동 테스트에 기간이 많이 소요, 개발완료 후 약 3개월 테스트
○ 아이나비 세이프의 데이터 및 작동원리 : 지도데이터 이용, 사용자의 위치 표시(인근 랜드마크(Landmark) 기준 표시)
○ 아이나비 세이프의 제공서비스 : 자동위치알림, 실시간 위치 확인, 이동경로 확인, 동영상 호출, 긴급출동, 세이프존, 인상착의, 위젯, 세이프 정보
□ 아이나비 세이프 서비스의 성과
○ 범인 검거한 사례는 없음, 사례 : 치매노인 실종사건 해결
○ 학교폭력예방단체 패트롤맘과 업무협약
○ 2013년 평창동계스페셜 올림픽 참여 선수들의 안전과 실종방지를 위해 활용
□ 아이나비 세이프 서비스의 문제점과 시사점
○ 현 기술적 한계로 인한 GPS오차에 따른 서비스 한계
○ 실질적인 서비스 효과대상은 노년층, 건강기능 포함 서비스 효과 확대
6.6 에스원 지니콜 서비스
□ 지니콜 서비스의 의의
○ HPS방식을 통해 가족의 위치를 인터넷, 휴대전화 등으로 빠르게 확인할 수 있는 위치확인서비스로 긴급상황 발생시 긴급출동을 제공함
○ 전용단말기 서비스인 지니콜I, 어플리케이션 서비스인 지니콜 S/U로 구성
□ 지니콜 서비스의 도입배경
○ 에스원㈜는 한정된 공간에서 제공하는 보안서비스(예:세콤)에서 시간과 공간의 제약을 확장하는 사업전략의 일환으로 이동체 보안사업인 지니콜서비스를 개발
□ 지니콜 서비스의 도입과정 및 내용
○ 지니콜 서비스의 개발과정
- GPS신호만 활용하는 단말기를 2010년 하반기 개발하였으나, 로딩시간과 과도한 위치오차문제로 재개발 진행
- 에스원㈜의 R&D연구소(약 15명)와 외주업체가 공동개발, SK텔레콤과의 업무협약을 통해 HPS기술을 적용한 지니콜i를 1년 6개월에 걸쳐 완성
- 에스원㈜ 9개 본부 91개 지사 중 임의선정지역을 대상으로 2개월간 테스트, 출시전 2011년 5월 문경 국제패러글라이딩 월드컵 단말기 지원 및 성능점검
○ 지니콜 서비스의 데이터 및 단말기 작동원리
- 지도데이터를 이용하여 사용자 위치 표시 및 긴급출동지원
- 신규사업으로써 위험지역에 대한 데이터를 축적하여 사용하지 않음
○ 지니콜의 제공서비스 : 현재위치조회, 이동경로조회, 안심존/위험존, 자동위치통보, 귀가길케어, 출동연계 비상통보
□ 지니콜 서비스의 성과
○ 긴급버튼 활성화에 따른 월 평균 출동횟수 : 1회
○ 2012년 대검찰청 업무협약 : 보복당할 우려가 있는 범죄피해자, 중대범죄신고자, 증인 및 그 친족을 대상으로 위치확인 및 유사시 출동서비스 제공
○ 사례 : 2013년 2월 상습폭행 구속 후 신고자 납치사건 범행 6시간 만에 해결
□ 지니콜 서비스의 문제점과 시사점
○ 개발과정 : 휴대폰 단말기 수요시장에 비해 협소한 규모로 투자규모 제약
○ 운영과정 : GPS측정오차 문제로 출동시 위치확인 지연 및 소비자 만족 저해
○ 공익성이 큰 치안서비스에 정부차원의 적극적인 홍보 필요(현재 U-안심 서비스 차원에서 이루어지고 있으나, 효과 미흡)
○ GPS측정오차를 개선할 수 있는 기술개발에 대한 지원
○ 치안분야에서 민관협력업무 추진시 공공부문 인력부족에 따른 한계
○ 경찰청의 CCTV데이터 등 공공부문 데이터와 민간부문 데이터 공유로 치안서비스 효과 증대 가능
6.7 경찰청 스마트폰 증거분석 서비스
□ 스마트폰 증거분석 서비스의 의의 및 도입배경
○ 스마트폰 증거분석 서비스는 경찰청 OO 부서 내 OO 팀을 중심으로 2006년 5월 전국 지방경찰청에 신설하여 운영하고 있는 디지털 증거분석팀을 통해 제공
○ 2010년 스마트폰 증거분석 프로그램 개발사업을 진행
□ 스마트폰 증거분석 서비스의 도입과정 및 내용
○ 스마트폰 증거분석 서비스의 개발과정
- 대학이나 정부출연 연구기관의 협력 없이 자체의 전문 인력을 활용하여 개발을 진행
- 2010년 11월 스마트폰 증거분석 프로그램 개발사업에는 총 3억원의 예산을 사용하여 진행
- 2012년 7월에는 스마트폰 증거분석 프로그램 고도화 사업을 약 1억원의 예산을 사용하여 진행
○ 스마트폰 증거분석 서비스의 데이터 및 작동원리
- 스마트폰 내에 저장된 문서, 검색기록, 위치정보 등 현재 기기에서 보유 저장하고 있는 데이터뿐만 아니라 삭제된 데이터도 복원하여 활용
- 논리적 추출은 주로 USB 인터페이스를 이용, 물리적 추출방법은 운영체제에 기반한 방법, JTAG 포트를 이용한 방법, 메모리 칩을 분리하는 방법, Flasher box를 이용한 방법, Boot loader를 이용한 방법
○ 스마트폰 증거분석 서비스 절차 : 지방경찰청의 분석관에게 요청하여 증거분석을 진행하고 새로운 방법의 증거분석 방법이 필요한 경우에는 본청의 OO부서에서 분석을 진행, 평균적으로 일주일가량 소요
□ 스마트폰 증거분석 서비스의 성과 및 향후 계획
○ 스마트폰에 대한 증거분석이 2008년 47건에서 2011년 3,352건으로 70배 이상 증가
○ 스마트폰 증거분석을 통해 나타난 사실을 직접적인 증거로 활용하거나 범인이 범행사실을 자백하는데 이용
□ 스마트폰 증거분석 서비스의 문제점과 시사점
○ 영업기밀을 이유로 데이터 저장구조나 실제 프로그램 알고리즘을 공개하고있지 않기 때문에 증거분석을 하기 위해서는 역공학을 통해 구조에 대한 분석 을 진행
○ 범죄행위에 악용될 우려, 사생활 보호 및 보안상 문제로 경찰내부의 연구개발조직이 필요
6.8 안산시 U-City 방범 서비스
□ 안산시 U-City 방범서비스의 의의 및 도입배경
○ 과거 방범서비스, 쓰레기 무단투기 단속, 재해·재난 감시, 시설관리, 어린이보호 등 다양한 목적으로 설치된 CCTV를 하나로 통합 관제하고 민간투자사업(BTL)을 진행하여 2010년 4월 13일부터 U-City(유비쿼터스시티) 통합관제센터를 개소하여 운영
○ 다세대, 다가구 주택 밀집지역이 많아 범죄에 취약한 환경, 반월·시화산업단지의 배후도시로서 맞벌이 가정이 많아 청소년, 학교폭력이 빈번하여 안전도시 구축을 진행, 대내외적으로 범죄가 많은 지역이라는 인식을 개선
□ 안산시 U-City 방범서비스의 도입과정 및 내용
○ 안산시 U-City 방범서비스의 개발과정
- 2009년 9월부터 2010년 3월까지 ‘첨단 안산 U-City 광대역 정보통신망구축 민자사업(1단계 사업)’으로 시 전역에 방범 CCTV 644대를 구축하고 자가통신망 마련 및 CCTV 통합관제센터 개소
- 2013년 3월부터 ‘안전안산·안심안산 U-City 2단계 민자사업’을 진행하여 9월 준공 완료
○ 안산시 U-City 방범서비스의 데이터 및 작동원리
- 자가망으로 구성된 시 전역의 1,543개의 CCTV 영상을 이용하여 방범서비스에 활용하며, 차량번호 인식 카메라를 주요 거점에 설치하여 범죄차량이 지나가면 바로 확인할 수 있는 시스템을 구축
- 안산시는 통합관제센터 총괄 관리 및 기관간 업무 조정을 담당하며, 경찰서는 통합관제센터 상황 유지 및 화상 보안 관리를 담당. 그리고 안산도시공사는 통합관제센터 모니터링 요원 선발, 배치, 교육 및 근태관리를 하고 있으며, ㈜안산지킴이는 통합관제센터 운용 및 CCTV 유지보수를 책임
○ 안산시 U-City 방범서비스 절차 : 관제요원들의 24시간 감시에 따른 실시간검거, 범죄 발생이후 경찰의 요청에 따라 범죄발생장소 인근의 녹화영상을 확인하여 제공
□ 안산시 U-City 방범서비스의 성과 및 향후 계획
○ 범죄 검거 건수는 2010년 하반기 440건, 2011년 1,631건, 2012년 1,062건으로 활용되어 안산시 범죄건수가 2009년 기준 22,201건에서 2012년 기준 14,177건으로 감소
○ 방범 CCTV 서비스 개선을 위해서 저화질 카메라를 고화질 적외선 카메라로 교체하고, 회전형카메라만 설치된 지역의 사각지역 발생을 방지하기 위해 보조카메라를 설치할 계획. 또한 향후 지능형 관제시스템을 도입할 예정
□ 안산시 U-City 방범서비스 문제점과 시사점
○ 지속적으로 증대하는 시 재정 부담과 방범서비스의 공익성에 비추어 보았을 때 국가재정 지원 검토 필요 또한 서비스규모에 맞는 탄력적인 인력운영 필요
○ 지능형 관제시스템을 활용하지 않고 인력에 의한 모니터링에 의존
7. 안전 융합 서비스 사례 유형 및 융합 서비스 창출 구조
7.1 안전 융합 서비스 사례별 비교분석 및 유형화
□ 서비스 주체(공공·민간)와 빅데이터 수준에 따른 사례 비교 분석
□ 데이터 공유정도와 서비스 제공방식에 따른 사례분석
□ 서비스 혁신성과 기술/시장지향성에 따른 사례분석
□ 서비스 융합가능성과 학습/행동 지향성에 따른 사례분석
□ 서비스 제공주체수와 범죄발생전후에 따른 사례분석
7.2 안전 융합 서비스 사례 유형 및 특징 분석
○ 안전서비스의 공익성과 빅데이터에 기반한 융합서비스 창출 구조를 분석하는 연구문제에 비추어 서비스 주체와 빅데이터 수준에 따른 사례들의 특징 확인
7.3 안전 융합 서비스 창출 구조 분석
○ 서비스 주체 및 빅데이터 수준 및 복잡도를 기준으로 한 4가지 사례 유형의 대표 사례를 선택하여 타 사례비교 분석틀을 활용하여 창출구조를 분석
□ 고수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스
○ 경찰청 지리적 프로파일링 서비스, 스마트폰 증거분석 서비스
□ 저수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스
○ 안산시 U-City 방범 서비스
□ 고수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스
○ 미국 퍼블릭 엔진사의 범죄지도 서비스
□ 저수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스
○ ㈜에스원 지니콜 서비스, ㈜팅크웨어 아이나비 세이프 서비스
7.4 시사점 도출
8. 빅데이터 기반 융합 안전 서비스 산업 창출 정책 방향 및 과제
8.1 정책 방향
□ 서비스 유형별 정책 방향
8.2 정책 과제
□ 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 모델 개발 서비스 R&D 사업 시행
○ 실시간 범죄발생에 대한 지능화된 정보 공유 서비스
:(가칭) 한국형 지능화된 범죄 카톡방 형성/공유 서비스
○ 민·관 통합관제를 통한 범죄 예측 영상감시 서비스
:(가칭) 한국형 그물망 스마트 영상감시 서비스
○ 소셜네트워크 서비스(SNS)를 통한 범죄인물 예측서비스
:(가칭) 한국형 마이너리티 리포트 서비스
○ 개인화된 위험요인 분석을 통한 범죄발생 예보 서비스
:(가칭) 맞춤형 범죄예방 행동 추천서비스
□ 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 모델을 위한 핵심기술 R&D 지원
○ 안전 융합 서비스를 위한 핵심기술 개발지원
○ 안전 서비스 기반 기술 R&D 추진 및 빅데이터 기반 플랫폼서비스 강화
□ 빅데이터 기반 치안 융합 서비스 R&D 연구소 설립
□ 치안 빅데이터 품질 고도화 및 빅데이터 개방·공유
□ 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업 창출을 위한 인프라 구축
○ 빅데이터서비스산업진흥법(가칭) 제정
○ 안전 융합 서비스 산업 민·관 협의체 구성

Abstract ▼

Recently, the Korea government’s national issue is to boost the Creative Economy.
In Creative Economy, it is important to create a new service industry based on the creative idea and science & technology. In order to create a new service industry, it is important to consider the Big data as a pro

Recently, the Korea government’s national issue is to boost the Creative Economy.
In Creative Economy, it is important to create a new service industry based on the creative idea and science & technology. In order to create a new service industry, it is important to consider the Big data as a promising tool.
Moreover, the Korea government has a plan to open the public Big data more than before under the vision ‘Government 3.0’. Several ministries such as the Ministry of Science, ICT and Future Planning and the Ministry of Security and Public Administration announced Big data policy direction for the Big data. Big data has various meaning depending on the context and Big data is generally considered as high volume, high velocity, and high variety information assets.
The object of this research is to propose the policy direction for the Big data-based convergence service industry creation. This research selected the security service industry based on the impact and public nature of service industries. For this purpose, this research first investigates the concepts and theoretical backgrounds of Big data and Big data market and security service industry. And Big data policy of foreign countries and Korea are analysed.
In order to understand the nature and characteristics of security service, the research performed the case studies. The framework of case studies includes ⅰ) process, budget, organizational structure to develop service, ⅱ) leaning things by trial and error to develop and operate service, ⅲ) the procedure to operate service, ⅳ) the outcome, strengths and weakness about service, ⅴ) the support of the government, industry, academia and research institute. Foreign cases include 11 security convergence services, such as 1) Compstat Service of NewYork City, 2) Real Time Crime Center Service of NewYork City, 3) Domain Awareness System Service of New York City, 4) Crime Mapping Service of San Francisco, 5) Crime Forecast Service of Los Angeles, 6) Crime Forecast Service of Memphis, 7) Combined DNA Index System Service of FBI, 8) Crime Mapping Service of PublicEngines, 9) Immigration & Checkpoints Authority Service of Singapore, 10) Department of Special Investigation Service of Thailand, and 11) Crime Information Service of Osaka Police.
Domestic cases include 8 security convergence services, such as 1) Geographical Profiling System Service of National Police Agency, 2) DNA Forensic of National Forensic Service, 3) SOS National Security Service, 4) Children U-Security Service, 5) INAVI Security Service, 6) ZenieCall Service, 7) Smartphone Forensic Service of National Police Agency, 8) U-City Security Service of Ansan City.
Based on the case studies, this research analyzes the patterns of security convergence service and creation structure. After summarizing the research result, this research finally proposes the policy direction and tasks for Big data-based security convergence service creation.

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 발 간 사 ... 5
• ｜요 약｜ ... 7
• ｜목 차｜ ... 55
• ｜표 목 차｜ ... 62
• ｜그림목차｜ ... 66
• │제1장│서 론 ... 71
• 제1절 연구의 배경과 목적 ... 71
• 제2절 연구의 구조 ... 73
• │제2장│빅데이터 개념 및 선행연구 ... 75
• 제1절 빅데이터의 개념 ... 75
• 1. 주요 연구기관들의 빅데이터 개념 ... 75
• 2. 학술연구에서의 빅데이터 개념 ... 76
• 제2절 빅데이터 선행연구 ... 78
• 1. 주요 국내 연구기관들의 빅데이터 관련 연구 ... 78
• 2. 주요 해외 연구기관들의 빅데이터 관련 연구 ... 111
• 3. 국내 학술연구 ... 116
• 4. 해외 학술연구 ... 127
• │제3장│빅데이터 관련 시장 및 안전 서비스 산업 ... 134
• 제1절 빅데이터 관련 세계시장 전망 ... 134
• 제2절 빅데이터 관련 국내시장 전망 ... 136
• 1. 빅데이터 관련 국내시장 규모 전망 ... 136
• 2. 빅데이터 관련 국내시장 일자리 규모 전망 ... 137
• 제3절 국내 안전서비스 산업현황 ... 138
• 1. 안전서비스 산업현황 ... 139
• │제4장│빅데이터 관련 정책 분석과 시사점 ... 142
• 제1절 국내 빅데이터 관련 부처별 정책 ... 142
• 1. 구)국가정보화전략위원회 ... 142
• 2. 방송통신위원회 ... 145
• 3. 미래창조과학부 ... 148
• 4. 안전행정부 ... 151
• 5. 국토교통부 ... 157
• 6. 산업통상자원부 ... 163
• 7. 국회의 빅데이터 관련 법령 제정 ... 164
• 제2절 해외의 빅데이터 관련 정책 현황 ... 167
• 1. 미국 ... 167
• 2. 영국 ... 181
• 3. 일본 ... 191
• 4. 시사점 ... 201
• │제5장│해외 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례 ... 203
• 제1절 미국 뉴욕시 범죄분석(CompStat) 서비스 ... 203
• 1. 범죄분석 서비스의 개념 및 도입배경 ... 203
• 2. 범죄분석 서비스의 내용 ... 204
• 3. 범죄분석 서비스의 도입성과 ... 204
• 4. 범죄분석 서비스의 문제점과 시사점 ... 205
• 제2절 미국 뉴욕시 실시간 범죄센터(Real Time Crime Center) 서비스 ... 206
• 1. 실시간 범죄센터 서비스의 의의 및 도입배경 ... 206
• 2. 실시간 범죄센터 서비스의 개발과정 및 내용 ... 207
• 3. 실시간 범죄센터 서비스의 도입성과 ... 213
• 4. 실시간 범죄센터 서비스의 문제점 및 시사점 ... 214
• 제3절 미국 뉴욕시 범죄감시시스템(Domain Awareness System) 서비스 ... 216
• 1. 범죄감시시스템 서비스의 의의 및 도입배경 ... 216
• 2. 범죄감시시스템 서비스의 개발과정 및 내용 ... 216
• 3. 범죄감시시스템서비스의 도입성과 ... 219
• 4. 범죄감시시스템 서비스의 문제점 및 시사점 ... 220
• 제4절 미국 샌프란시스코 범죄지도 서비스 ... 221
• 1. 범죄지도 서비스 도입배경 ... 221
• 2. 범죄지도 서비스 도입 과정 및 내용 ... 221
• 제5절 미국 로스앤젤레스 범죄예측 서비스 ... 225
• 1. 범죄예측 서비스의 도입배경 ... 225
• 2. 범죄예측 서비스의 도입과정 및 내용 ... 225
• 3. 범죄예측 서비스의 시범운영 성과-로스앤젤레스와 산타크루즈 ... 228
• 4. 범죄예측 서비스의 문제점과 시사점 ... 229
• 제6절 미국 멤피스 경찰서 범죄예측 분석 서비스 ... 230
• 1. 범죄예측 분석 서비스 도입배경 ... 230
• 2. 범죄예측 분석 서비스(BLUE C.R.U.S.H.)의 도입과정 및 내용 ... 231
• 3. 범죄예측 분석 서비스(BLUE C.R.U.S.H.)의 성과 ... 231
• 4. 범죄예측 분석 서비스의 문제점과 시사점 ... 232
• 제7절 미국 FBI 유전자 종합 색인시스템 서비스 ... 233
• 1. 유전자 종합 색인시스템(Combined DNA Index System : CODIS) 서비스의 도입배경 및 과정 ... 233
• 2. 유전자 종합 색인시스템 서비스의 내용 ... 234
• 3. 유전자 종합 색인시스템 서비스의 도입 성과 ... 235
• 4. 유전자 종합 색인시스템 서비스의 문제점과 시사점 ... 236
• 제8절 미국 퍼블릭엔진(PublicEngines)사 범죄지도 서비스 ... 237
• 1. 범죄지도 서비스의 의의 ... 237
• 2. 범죄지도 서비스 내용 ... 237
• 3. 범죄지도 서비스 도입성과 ... 239
• 4. 범죄지도 서비스의 문제점과 시사점 ... 240
• 제9절 싱가포르 통합 정보 분석을 통한 출입국 관리 서비스 ... 241
• 1. 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입 배경 ... 241
• 2. 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입과정 및 내용 ... 242
• 3. 지능화된 출입국 시스템 서비스 도입성과 ... 242
• 4. 지능화된 출입국관리 시스템 서비스의 문제점과 시사점 ... 243
• 제10절 태국 특별조사부(Department of special investigation : DSI) 빅데이터를 활용한 범죄조사기간 단축 서비스 ... 244
• 1. 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 도입 배경 ... 244
• 2. 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 도입과정 및 내용 ... 244
• 3. 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션 성과 ... 245
• 4. 태국 특별조사부의 빅데이터 솔루션의 문제점과 시사점 ... 246
• 제11절 일본 오사카부 경찰청 범죄정보 서비스 ... 247
• 1. 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스의 의의 및 배경 ... 247
• 2. 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스 내용 ... 247
• 3. 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스 도입성과 ... 252
• 4. 일본 오사카부 경찰청의 범죄정보서비스의 문제점과 시사점 ... 253
• │제6장│국내 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 사례 ... 254
• 제1절 경찰청 지리적 프로파일링 서비스 ... 254
• 1. 지리적 프로파일링 서비스 도입배경 ... 254
• 2. 지리적 프로파일링 서비스 도입과정 및 내용 ... 255
• 3. 지리적 프로파일링 서비스 성과 및 고도화 계획 ... 262
• 4. 지리적 프로파일링 서비스의 문제점과 시사점 ... 267
• 제2절 국립과학수사연구원 유전자감식센터 디지털포렌식 서비스 ... 269
• 1. 빅데이터와 디지털 포렌식 ... 269
• 2. 국립과학수사연구원-유전자감식센터 ... 272
• 제3절 안전행정부 SOS 국민안심 서비스 ... 275
• 1. SOS 국민안심 서비스의 의의 ... 275
• 2. SOS 국민안심 서비스의 유형 및 특성 ... 275
• 3. SOS 국민안심 서비스의 추진과정 ... 278
• 4. SOS 국민안심 서비스의 성과 ... 278
• 제4절 미래부 어린이 U-안심서비스 ... 281
• 1. U-안심서비스의 의의 ... 281
• 2. U-안심서비스의 대상 ... 281
• 3. U-안심서비스의 내용 ... 281
• 제5절 아이나비 세이프(Safe) 서비스 ... 286
• 1. 아이나비 세이프 서비스 의의 ... 286
• 2. 아이나비 세이프 서비스의 도입배경 ... 286
• 3. 아이나비 세이프 서비스의 도입과정 및 내용 ... 287
• 4. 아이나비 세이프 서비스의 성과 ... 292
• 5. 아이나비 세이프 서비스의 문제점과 시사점 ... 293
• 제6절 에스원 지니콜 서비스 ... 295
• 1. 지니콜 서비스의 의의 ... 295
• 2. 지니콜 서비스의 도입배경 ... 295
• 3. 지니콜 서비스의 도입과정 및 내용 ... 296
• 4. 지니콜 서비스의 성과 ... 301
• 5. 지니콜 서비스의 문제점과 시사점 ... 302
• 제7절 경찰청 스마트폰 증거분석 서비스 ... 306
• 1. 스마트폰 증거분석 서비스의 의의 및 도입배경 ... 306
• 2. 스마트폰 증거분석 서비스의 도입과정 및 내용 ... 307
• 3. 스마트폰 증거분석 서비스의 성과 및 향후 계획 ... 312
• 4. 스마트폰 증거분석 서비스의 문제점과 시사점 ... 314
• 제8절 안산시 U-City 방범 서비스 ... 317
• 1. 안산시 U-City 방범서비스의 의의 및 도입배경 ... 317
• 2. 안산시 U-City 방범서비스의 도입과정 및 내용 ... 318
• 3. 안산시 U-City 방범서비스의 성과 및 향후 계획 ... 322
• 4. 안산시 U-City 방범서비스 문제점과 시사점 ... 325
• │제7장│안전 융합 서비스 사례 유형 및 융합 서비스 창출 구조 ... 327
• 제1절 안전 융합 서비스 사례별 비교분석 및 유형화 ... 327
• 1. 서비스 주체(공공·민간)와 빅데이터 수준에 따른 사례 비교 분석 ... 327
• 2. 데이터 공유정도와 서비스 제공방식에 따른 사례분석 ... 332
• 3. 서비스 혁신성과 기술/시장지향성에 따른 사례분석 ... 336
• 4. 서비스 융합가능성과 학습/행동 지향성에 따른 사례분석 ... 340
• 5. 서비스 제공주체수와 범죄발생전후에 따른 사례분석 ... 344
• 제2절 안전 융합 서비스 사례 유형 및 특징 분석 ... 348
• 1. 고수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 : 공공부문 높은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 ... 348
• 2. 저수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 : 공공부문 낮은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 ... 349
• 3. 고수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 : 민간부문 높은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 ... 350
• 4. 저수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 : 민간부문 낮은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 ... 350
• 제3절 안전 융합 서비스 창출 구조 분석 ... 352
• 1. 고수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 : 공공부문 높은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 - 경찰청 지리적 프로파일링 서비스, 스마트폰 증거분석 서비스 ... 352
• 2. 저수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 : 공공부문 낮은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 - 안산시 U-City 방범 서비스 ... 357
• 3. 고수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 : 민간부문 높은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 - 미국 퍼블릭 엔진사의 범죄지도 서비스 ... 359
• 4. 저수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 : 민간부문 낮은 수준의 빅데이터 안전 융합 서비스 - ㈜에스원 지니콜 서비스, ㈜팅크웨어 아이나비 세이프 서비스 ... 361
• 제4절 시사점 ... 365
• │제8장│빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업창출 정책 방향 및 과제 ... 367
• 제1절 주요 연구결과 ... 367
• 제2절 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업 창출을 위한 정책 방향 ... 370
• 1. 고수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 ... 370
• 2. 저수준 빅데이터 기반 공공 안전 융합 서비스 ... 370
• 3. 고수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 ... 371
• 4. 저수준 빅데이터 기반 민간 안전 융합 서비스 ... 371
• 제3절 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업 창출을 위한 정책 과제 ... 373
• 1. 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 모델 개발 서비스 R&D 사업 시행 ... 373
• 2. 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 모델을 위한 핵심기술 R&D 지원 ... 379
• 3. 빅데이터 기반 치안 융합 서비스 R&D 연구소 설립 ... 381
• 4. 치안 빅데이터 품질 고도화 및 빅데이터 개방·공유 ... 382
• 5. 빅데이터 기반 안전 융합 서비스 산업 창출을 위한 인프라 구축 ... 383
• 참고문헌 ... 386
• 관련 자료 목록 ... 399
• SUMMARY ... 400
• CONTENTS ... 402
• 끝페이지 ... 404