국문요약제1부 범죄예방을 위한 빅데이터 활용 프레임의 재정립(탁희성)제1장 연구의 개요제1절 연구의 목적제2절 연구내용 및 방법제2장 범죄예방 목적 빅데이터 활용을 위한 프레임 재구성 논의제1절 데이터 리스크 관리 및 평가방식의 전환1. 동의 방식의 한계계가. 동의 기능의 변화나. 정보주체의 동의방식에 대한 새로운 접근방법2. 데이터 리스크 관리 방식의 전환가. 데이터 주체로부터 데이터 이용자로의 책임 전환나. 데이터 수집으로부터 데이터 이용으로의 관리중점의 전환다. 데이터 리스크로서 피해의 정의 및 구제조치의 확보제2절 빅데이터 환경에 적합한 정보보호기술의 적용1. 프라이버시 중심 디자인(privacy by design)의 적용가. 프라이버시 중심 디자인의 의의와 내용나. 프라이버시 중심 디자인의 기본원칙다. 기술표준으로서 프라이버시 중심 디자인의 구축라. 프라이버시 중심 디자인의 한계2. 개인에 대한 식별가능성 배제 기술의 적용 의무화가. 빅데이터에 있어서 개인식별가능성 배제 기술의 중요성나. 식별가능성 배제 정책의 기본원칙다. 비식별화 방식라. 비식별화 기술의 유형마. 비식별화의 리스크 관리시스템제3절 개인정보 보호와 이용의 규범적 경계의 재정립1. 개인정보의 보호와 이용 관계의 변화2. 개인정보 보호프레임에서 이용프레임으로 전환3. 수동적 권리보호의 객체에서 적극적 권리청구의 주체로 전환제2부 주요 외국의 빅데이터 활용 관련 법제의 비교분석(탁희성)제1장 빅데이터 환경을 뒷받침하는 규범적 원칙의 변화제2장 빅데이터 활용에 있어서 관련 법제의 비교제1절 빅데이터 활용과 관련한 법제 비교 개관1. 빅데이터 활용 관련 입법방향2. 빅데이터 활용 관련 법제의 기본 프레임제2절 미국의 개인정보보호와 정보공개 법제1. 연방 프라이버시 법률(Privacy Act)가. 공개요건나. 기록보유기관의 의무다. 민사적 구제와 형사적 제재2. 정보자유법(The Freedom of Information Act)가. 입법과정나. 정보공개 청구권자와 공개대상다. 불복구제절차라. 정보공개 예외사유마. 전자정보자유법(The Electronim Freedom of Information Act Amendments of 1996)3. Safe Harbor 협정가. 의의와 기본원칙나. 세이프 하버 원칙에 대한 개선 논의4. NAI(The Network Advertising Initiative Principles)원칙5. 미국의 개인정보보호 정책과 빅데이터 활용을 위한 법제정비 방향가. 개인정보보호 관련 입법의 방향나. 자율규제원칙을 통한 정보의 공정한 이용 확보제3절 영국의 개인정보보호 및 정보공개 법제1. 데이터보호법(The Data Protection Act)가. 데이터 보호 원칙나. 정보주체의 권리나. 정보주체의 권리다. 면책규정라. 데이터 관리자의 신고의무마. 불복구제수단2. 정보자유법(The Freedom of Information Act 2000)가. 공공기관에 의해 보유되는 정보에 대한 접근권나. 청구의 거부다. 면제정보(비공개정보)라. 불복구제절차마. FOIA Awareness Guidance3. 영국의 개인정보보호 정책과 빅데이터 활용을 위한 법제정비 방향가. 개인정보보호를 위한 입법방향나. 영국의 오픈데이터 정책과 공공정보 이용의 활성화제4절 유럽연합의 개인정보보호 법제1. 개인정보의 처리와 자유로운 유통에 관한 개인정보보호지침(Directive on the Protection of Individuals with regard to the Processing of PersonalData and on the Free Movement of Such Data)(1995)가. 목적과 적용범위나. 개인정보처리 일반원칙다. 정보주체의 권리라. 책임과 권리구제2. 일반 데이터보호 규정(General Data Protection Regulation)(2014)가. 제정과정나. 개인데이터 보호 원칙다. 데이터 주체의 권리라. 관리자의 의무와 책임마. 데이터 보호 영향평가바. 데이터 보호 담당자의 지정 및 감독기구 구성사. 구제수단3. 범죄의 예방·조사·수사 혹은 소추의 목적 또는 형집행을 목적으로 한 권한있는 기관에 의한 개인정보의 처리 및 그러한 개인정보의 자유로운 유통에 관한 지침(안)가. 기본원칙나. 데이터 주체의 권리다. 데이터 관리자와 처리자의 의무와 권한마. 데이터보안바. 감독기구와 데이터 주체에 대한 통지사. 데이터 보호 담당자의 임무아. 독립적인 감독기구의 권한과 의무4. EU 개인정보보호 정책과 빅데이터 활용을 위한 법제정비 방향가. 데이터 활용과 개인정보보호의 균형나. 관리자와 처리자의 의무와 책임 강화다. 독립적인 감독기구의 권한 강화제5절 독일의 개인정보보호와 정보공개 법제1. 독일의 빅데이터 활용과 관련한 입법 경향2. 연방정보보호법가. 정보보호 기본우너칙나. 데이터 주체의 권리다. 개인정보처리자의 의무라. 손해배상3. 연방정보자유법가. 입법과정 및 배경나. 정보공개의 일반원칙다. 정보공개의 예외라. 제3자 보호에 관한 절차마. 불복구제절차4. 독일의 개인정보 관련 법제의 입법방향제6절 빅데이터 활용 관련 법제에 대한 비교검토1. 빅데이터 활용을 위한 정보공개와 정보보호의 관계2. 개인정보보호 법제에 대한 비교가. 국가별 개인정보보호 법제의 기본입장나. 개인정보보호의 기본원칙에 대한 비교다. 정보주체의 권리 라. 정보관리자의 의무와 책임마. 불복구제수단3. 정보공개법제에 관한 비교가. 정보공개 청구권자와 청구기관나. 정보공개 예외사유다. 불복구제절차제3부 주요 외국의 빅데이터 기반 범죄예방시스템 운영현황 및 성과 분석(정진성)제1장 빅데이터와 범죄예방제1절 서설1. 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템에 대한 논의 경향2. 연구의 목적 및 범위제2절 범죄 예측과 경찰활동에 관한 이론적 논의1. 범죄 예측과 예방가. 범죄 예측나. 범죄자 예측2. 경찰활동과 지역사회가. 지역사회 경찰활동과 협력치안나. 문제지향적 경찰활동과 비즈니스 프로세스다. 경찰활동의 두 가지 차원: 집중도와 다양성제2장 빅데이터 경찰활동과 범죄예방 프로세스제1절 예측의 범위 및 기법1. 예측의 범위가. 범죄 예측나. 범죄자 예측다. 범죄자 신원(동일성) 예측라. 피해자 예측2. 예측 기법가. 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)나. 회귀분석(Regression Analysis)다. 데이터 마이닝(Data Mining)라. 근접-반복 모델링(Near-Repeat Modiling)마. 시공간 분석(Spatiotemporal Analysis)바. 지리적 프로파일링(Geographic Profiing)사. 위험지역 분석(Risk Terrain Analysis)3. 예측기법 적용 사례: 워싱텅 D.C.제2절 빅데이터 경찰활동의 개념 및 프로세스1. 예측적 경찰활동(Predictive Policing)가. 개념 및 발달과정나. 예측적 경찰활동 프로세스2. 스마트 경찰활동(SMART Policing)가. 개념 및 발달과정나. 스마트 경찰활동 프로세스3. 범죄와 교통안전에 대한 데이터 기반 접근법(DDACTS)가. 개념 및 발달과정나. DDACTS 프로세스제3절 효과적인 범죄예방 프로세스 및 핵심요소1. COMPSTAT2. 효과적인 범죄예방가. 목표에 대한 전략적 접근나. 데이터 활용성 극대화다. 전략적 개입라. 지속적인 모니터링 및 평가마. 협력 강화 및 관계 확장바. 컨트롤 타워 및 커뮤니티 구축제3장 외국의 범죄 예측 프로그램 운영현황 및 성과분석제1절 서설제2절 미국의 범죄 예측 및 예방 사례1. 산타 크루즈 경찰서의 프레드폴(Predpol)가. 등장 배경나. 프레드폴 예측기법다. 프레드폴 적용라. 효과성 평가2. Shreveport 경찰서의 파일럿(PILOT)가. 데이터 수집 및 분석나. 운영 및 평가3. 뉴욕 경찰청(NYPD)의 Domain Awareness System(DAS)가. DAS 개요나. 법적 근거 및 운영목적다. 운영4. Lafourche Parish 경찰서의 DDACTS프로그램가. Anacapa Sciences의 효과성 평가연구나. Urban Institute의 평가연구 적합성제3절 영국의 범죄 예측 및 예방 사례1. 예측적 경찰활동 사례2. 런던의 Ring of Steel3. 국세청의 탈세 예방 프로그램 Connect가. 배경나. Connect시스템다. 국세청의 조치제4장 외국의 범죄자 예측 프로그램 운영현황 및 성과분석제1절 서설1. 일반적으로 이용되는 행동평가도구(behavioral Instrment)2. 행동평가도구의 한계3. 캐나다 퀘벡 사례: 갱단 멤버의 범죄위헌성 평가제2절 미국의 범죄자 예측 및 예방 사례1. 플로리다 소년사법부의 재범예측2. 필라델피아의 재범예측 프로그램가. 프로그램 개요나. Random Forest Modeling다. 주의사항3. 시카고 경찰청의 Custom Notification 프로그램가. 개요나. 절차다. 사회관계망분석(Social Network Analysis)라. 효과성4. 연쇄범죄자 근거지 예측제3절 영국의 범죄자 예측 및 예방 사례1. 법무부의 재범 예측 프로그램2. 런던 경창의 조직범죄 예방 프로그램 시범운영제5장 범죄 빅데이터 거버넌스와 효과적인 범죄예방시스템제1절 범죄 빅데이터 거버넌스1. 범죄 예측 및 예방 프로그램에 대한 비판가. 예측의 불완전성나. 데이터의 낮은 질다. 분석 결과에 대한 맹목적 수용라. 위험지역과 위험인물에 대한 편향적 예측마. 전이효과바. 프라이버시와 인권 침해2. 범죄 빅데이터 거버넌스 개요가. 빅데이터 거버넌스의 개념나. 빅데이터 거버넌스의 4요소다. 법집행 분야의 빅데이터 거버넌스3. 미국의 범죄 빅데이터 거버넌스가. 전국 법집행기관 데이터교환 프로그램(N-Dex: Law Enforcement National Data Exchange)나. 경찰 데이터 이니셔티브(PDI: Police Data Initiative)4. 영국의 범죄 빅데이터 거버넌스가. data. police.uk 개요나. 비식별화, 프라이버시, 정확성제2절 소결: 효과적인 범죄예방시스템 구축을 위한 제언제4부 범죄예방에 있어서 빅데이터 기술의 변화와 발전방향(윤지원)제1장 빅데이터 기술의 발전 경향제1절 변화하는 빅데이터 기술의 패러다임1. 빅데이터 기술의 과거와 현재가. 현재의 빅데이터 의미나. 현재 빅데이터의 문제점2. 현재 논의되고 잇는 빅데이터 기술 경향가. Deep Learnign 기반 기술들나. 토픽 모델(Topic modelling)기반 기술들제2절 빅데이터 기술의 미래 발전 방향1. 데이터 속서의 추가 및 수정가. 가치 중심의 고도화된 빅데이터 분석 기술나. 베테랑 분석관을 이용한 새로운 응용 아이템 도출2. 새로운 기술들과의 연계가. 클라우드 컴퓨팅과의 만남나. 시물인터넷(loT)과의 연계다. 사이버물리시스템(Cyber Physical System)과의 연계3. 공공데이터 및 민간데이터가 추가된 빅데이터4. Open Souce Intelligence와 빅데이터간의 연계제2장 빅데이터기반 범죄예방시스템의 한계와 문제점제1절 빅데이터 이용 범죄예방시스템에 대한 법적 및 행정적 한계1. 동일 기관내 빅데이터들간의 공유 및 연동을 막는 법적인 쟁점2. 국가기관들이 보유한 데이터베이스들의 연동의 어려움3. 민간과 정부의 OSINT기술의 공동 협력 미비제2절 빅데이터 분석에 기반한 범죄예방시스템에 대한 기술적 한계1. 부정확한 데이터의 문제점2. 다채널 데이터 연동을 통한 빅데이터시스템 구축의 어려움가. 증가하는 사물인터넷(loT) 시스템들과 기존 데이터들간의 연동의 어려움나. 미진한 OSINT 분석연구와 공개테이터 및 OSINT 분석과의 연동미비3. 빅데이터 분석기술을 대한 정보보호 쟁점가. 빅데이터 분석 기술을 위한 공개 데이터 수집에 있어서의 어려움나. 빅데이터 분석 기술을 통한 익명성 파괴 가능성다. 범죄 데이터에 대한 클라우드 환경으로의 이전에 대한 어려움제3절 범죄예방시스템에 대한 사회적 이슈1. 전국적 사찰 또는 선거로의 이용으로 여겨질 수 있는 위험2. 전문가에 대한 인식 부족제3장 범죄예방시스템의 기술적 한계를 극복하기 위한 노력제1절 빅 데이터 분석을 위한 공개데이터 수집에 관한 해결방안1. Denial of Services (Dos)에 대한 고려2. 저작권에 대한 고려3. 개인정보보호에 대한 고려제2절 빅데이터 분석의 효율성과 프라이버시를 통시에 고려한 보안기술1. 프라이버시 보존 암호 기술(Privacy preserving Encryption)가. 순서 유지 암호(Order Preserving Encrypiton)나. 검색 가능 암호(Searchable Encryption)다. 동형 암호(Homomorphic Encryption)2. 프라이버시 보존 데이터 마이닝(Privacy preserving data mining)3. 접근 제어를 통한 데이터 처리가. 인증 기술나. 인가 기술다. 접근제어를 위한 여러 알고리즘들4. 추론 공격에 대비한 빅데이터 기술5. 과도한 데이터 수집 및 분석에 대한 이상 신호 탐지 기술제3절 SNS를 활용한 빅데이터 범죄정보 제공 및 범죄 예방1. 시민들에게 SNS를 활용한 빅데이터 범죄정보 제공2. 시민들과 소통하는 빅데이터 기반 범죄예방시스템제4장 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템의 기술적 모델 프레임제1절 빅데이터 분석에 의한 범죄예방시스템 프로세스제2절 빅에이터 분석을 위한 연동 및 관계를 그린 세부 프레임1. 제안하는 프레임2. 각 기능에 대한 세부 구조가. 데이터 수집과 데이터베이스 연동나. 데이터 전처리다. 빅데이터 분석시스템을 통한 범죄예측 및 예방라. 빅데이터 분석을 이용한 범죄대응시스템마. 범죄 예방정책 지원시스템바. 분석 결과로 얻어진 정보(Intelligence)의 추가적 이용제3절 소결제5부 범죄예방을 위한 빅데이터 활용과 관련한 인식조사(박준희·탁희성)제1장 조사의 개요제1절 조사 설계제2절 조사방법1. 일반인 인식조사가. 조사대상나. 조사방법 및 기간2. 전문가 조사가. 전문가 설문조사나. 전문가 심층면접제2장 일반인 대상 조사결과 분석제1절 조사 대상자의 일반적 특성제2절 일반인 인식조사 분석결과1. 빅데이터에 관한 인식가. 빅데이터에 대한 인지도나. 빅데이터에 대한 인지 경로다. 빅데이터에 대한 정의라. 범죄예방을 위한 빅데이터의 필요성2. 범죄예방을 위한 개인정보 활용에 대한 인식가. 범죄예방을 위한 개인정보 제공의 필요성나. 범죄예방 관련 개인정보 수집시 필요조건 및 처리절차다. 개인정보처리시 정보주체의 권리라. 범죄예방 관련 개인정보 제공 및 활용범위마. 범죄에 대한 불안정도3. 범죄예방 목적의 데이터 활용에 관한 인식가. 정보 프라이버시에 대한 염려 정도나. 정부에 대한 신뢰다. 빅데이터 활용영역 및 전제조건라. 범죄예방영역에 있어서 빅데이터활용시 문제점마. 빅데이터를 활용한 범죄예방정책에의 참여의사4. 개인정보보호에 대한 인식가. 개인정보의 중요성에 대한 인식나. 사적/공적 이용목적상 제공가능한 정보 유형다. 개인정보보호에 대한 관심과 노력 정도5. 개인정보보호법에 대한 인식가. 개인정보보호법에 대한 인지 경로나. 정보주체의 권리에 대한 인식다. 정보주체로서 권리행사 여부라. 개인정보 이용자의 준수의무6. 온라인 프라이버시에 대한 인식제3절 소결제3장 전문가 대상 조사결과 분석제1절 조사대상자의 특성제2절 전문가 인식조사 분석결과1. 빅데이터에 대한 인식가. 빅데이터에 대한 인지도나. 빅데이터에 대한 정의2. 빅데이터와 업무의 관계가. 업무상 빅데이터의 필요정도나. 빅데이터와 업무관련성다. 소속기관의 빅데이터 관리능력라. 빅데이터 가이드라인 및 시스템 구비 여부마. 데이터 관리 및 통제 여부3. 정부기관의 빅데이터 활용 능력 및 제반 여건가. 정부기관의 빅데이터 관리능력나. 빅데이터 업무에 필요한 인프라다. 빅데이터 관리기구라. 공공기관간 데이터 공유 및 공공데이터의 공개수준마. 데이터 관리에 대한 책임 소재바. 빅데이터 기반 환경에 대한 신뢰사. 빅데이터에 대한 수요 분야 및 효과성4. 범죄예방을 위한 개인정보 활용에 대한 인식가. 개인정보 제공의 필요성 및 제공 의사나. 개인정보 수집·처리·이용 절차에 대한 인식다. 범죄예방에 있어 개인정보의 유용성 및 활용가능한 정보유형5. 범죄에 대한 불안 정도가. 주고지역의 안전도나. 범죄에 대한 불안6. 정부 및 정부기관에 대한 신뢰가. 정보 프라이버시에 대한 염려나. 정부에 대한 신뢰7. 범죄예방을 위한 빅데이터 활용 여건가. 범죄예방에 있어서 빅데이터 필요성나. 빅데이터 활용의 전제조건다. 범죄예방시스템에 있어서 필요요인과 장애요인라. 빅데이터의 활용범위마. 빅데이터의 효과8. 개인정보보호에 관한 인식가. 개인정보보호의 중요성에 대한 인식나. 개인정보 제공의 필요성 및 이용의 적절성다. 온라인 프라이버시에 대한 염려라. 개인정보주체로서의 인식제3절 소결제6부 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템 구축을 위한 제언(탁희성)제1장 빅데이터 기반 범죄예방시스템을 위한 입법적 제언제1절 입법적 선결과제1. 입법 필요성에 대한 사전적 평가2. 범죄예방을 위한 빅데이터 활용의 법적 근거의 마련제2절 빅데이터 기반 범죄예방시스템 구축을 위한 입법적 가이드라인1. 범죄예방을 위한 개인정보 이용에 관한 기본원칙가. 범죄예방시스템에 적합한 기본원칙나. 범죄예방을 위한 개인정보보호원칙에 대한 예외의 허용2. 개인정보처리기준의 정립가. 이용범위나. 보유기간 설정다. 삭제 및 파기 절차3. 개인정보보호를 위한 기술적·절차적 의무 규정 도입가. 개인정보 익명화 조치나. 범죄예방시스템에 대한 개인정보 영향평가다. 개인정보처리시스템의 등록 의무화4. 정보처리시스템 관리자 및 처리자의 의무 및 책임범위 설정제2장 빅데이터 기반 범죄예방시스템을 위한 정책적 제언제1절 기술적 관점에서의 제언1. 형사사법기관내 정보의 유기적 연예시스템의 구축2. 개인정보처리시스템 및 데이터 표준화3. 디자인과 초기설정에 의한 프라이버시 보호(Privacy by design, Privacy by default)제2절 정책적 관점에서의 제언1. 정보보호 COMPLIANCE 시스템 도입2. 범죄예방에 있어서 프라이버시 가이드라인3. 범죄예방을 위한 빅데이터 활용의 단계적 접근방법 채택4. 빅데이터 기반 범죄예방시스템에 대한 사후평가와 피드백 구축참고문헌Abstract부록