- NSO 보고서에 따르면 가정 폭력으로 인해 지원 서비스를 찾는 사람들이 증가하고 있으며, 피해자 대부분은 여성입니다.
- 전통적인 위험 평가 방법과 머신러닝 기법을 비교할 때, 후자가 피해자를 식별하는 데 더 높은 정확도를 보이는 것으로 보고되었습니다.
- AI 기반 위험 평가를 넘어 이 기술은 피해자를 돕고 신속한 지원을 가능하게 하는 다양한 도구를 제공합니다.
인공지능(AI)은 가정 폭력과의 전쟁에서 혁신적인 방법을 제시하며 예방 및 대응을 돕는 방식으로 혁명을 이끌고 있습니다. 국가통계청의 최신 보고서 에 따르면 가정 폭력 피해자가 지원 서비스를 이용하는 수가 지속적으로 증가하고 있으며, 이러한 피해자의 대부분은 여성입니다.
이는 상당한 수의 법률 제정과 잘 구축된 개혁 기관의 설립에 기인합니다. 그러나 당국에게 가정 폭력을 관리하는 것은 여전히 어려운 과제이며, 이는 더 현대적이고 효과적인 도구를 찾는 데 항상 가치가 있습니다.
머신러닝을 이용한 위험 평가 자동화
머신러닝 기법은 전통적인 위험 평가 방법과 비교할 때 가정 폭력 피해자 중 가장 취약한 상황에 있는 사람을 결정하는 데 훨씬 더 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났습니다. 구체적으로, 가정 폭력에 대한 모든 경찰 대응 호출 중 약 10%가 1년 이내에 또 다른 폭력 사건에 대해 다시 당국에 도달합니다. 경찰 서비스의 주요 역할 중 하나는 피해자가 다시 표적이 될 위협 수준을 분석하여 피해자를 보호하고 추가 폭력을 방지하는 것입니다. 일반적으로 이는 표준화된 설문지를 사용하여 수행됩니다.
그러나 기존 정보(범죄 기록, 경찰 신고, 보고된 폭력 사건 등)를 머신러닝 시스템을 사용하여 분석하면 경찰 부서에서 사용하는 일반적인 표준 설문지보다 훨씬 더 정확하며, 이는 다음 공격의 예측 가능성을 30% 이상 높여 경찰이 심각한 부상을 방지할 가능성을 높일 수 있습니다. 이러한 시스템은 경찰이 개입하고 가정 폭력 사건에 대응하는 데 너무 느린 상황이나 사건 처리에 시간이 걸리는 경우에 중요할 수 있습니다.
실시간 개입 및 예측
현재 가정 폭력 신고에 출동하는 경찰관은 DASH(가정 폭력, 스토킹, 괴롭힘, 명예 기반 폭력) 양식을 작성하도록 훈련받습니다. DASH는 약 27개의 질문으로 구성된 체크리스트로, 이후 관련 정보와 함께 표준, 중간, 고위험으로 사건을 평가하는 경찰관의 판단을 안내하는 데 사용됩니다. 사건이 고위험으로 분류되면 언제든지 보안 사건이 발생할 수 있음을 의미하며, 이는 피해자를 보호하기 위한 자원 배치를 시작합니다.
DASH 데이터는 범죄 전과, 폭력 사건, 가정 폭력과 관련된 경찰 신고 횟수 등 관련 인물에 대한 다른 오류 정보로 대체될 수 있으므로 머신러닝 시스템은 더욱 정밀해질 수 있습니다.
표준 심문 방법을 AI 기반 간섭으로 대체함으로써 법 집행 기관은 가정 폭력의 재발을 더 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 고위험 사례에 자원을 배분함으로써 예방 조치를 취하여 피해자의 안전을 보장하고 미래의 피해를 방지할 수 있습니다.
기술을 통한 피해자 역량 강화
AI 기반 위험 평가 외에도 이 기술은 피해자를 돕고 신속한 지원을 가능하게 하는 다양한 도구를 제공합니다. 안전 앱, SMS 기반 서비스, SOS 팔찌와 같은 웨어러블 기기는 사람들이 discreetly(신중하게/은밀하게) 도움을 요청하고 위험한 상황에서 안전을 유지할 수 있는 방법을 제공합니다.
기술과 AI는 가정 폭력 피해자를 지원하기 위해 효율적이고 혁신적인 많은 방법을 제공할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 기술의 도움으로 데이터, 문서화, 보고 및 정책의 격차가 메워졌으며 피해자에게 더 빠르고 효율적인 도구가 제공되었습니다. 사람들이 솔루션에 대해 인식하고 국가적으로 확장하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 모범 사례 프로젝트와 솔루션에 대한 캠페인이 필요합니다.
또한 크라우드소싱은 가정 폭력과 성희롱을 이해하는 도구이며, 정책 및 제도적 변화를 촉진합니다. #StopFemicides 크라우드소싱 사이트는 문제의 규모와 중대함을 주목하게 할 뿐만 아니라 정부와 정책 입안자들에게 행동을 취하도록 압력을 가하여 변화를 가져오는 데 필요한 투명성을 제공합니다.
동시에 다양한 AI 및 NLP(자연어 처리) 도구를 만들어 가정 폭력 및 온라인 괴롭힘 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 가정 폭력 피해자를 지원하여 관련 분야의 전문가, 지방 당국 및 경찰 서비스가 잠재적인 가정 폭력 사건을 예측하고 예방하거나 적시에 대응할 수 있는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.
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브렌다 카나나
브렌다는 4 년 이상의 경험을 바탕으로 암호화폐, 인공지능 및 신기술 분야를 전문으로 합니다. 그녀는 Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic 에서 근무했으며, 현재는 Cryptopolitan 에서 활동하고 있습니다. 몬바사 공과대학교에서 사회학 학위를 취득한 그녀는 독자들의 니즈를 항상 파악하고 있습니다.
