경찰행정학과 탐구 보고서 [확률과통계] 베이즈 정리를 활용한 용의자 특정 확률 모델

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범죄 수사는 한정된 단서와 불확실한 정보 속에서 최적의 결정을 내려야 하는 고도의 지적 활동이다.
수사관은 개인의 경험과 직관에 의존하여 수많은 가능성 중에서 유력한 용의자를 가려내고 수사력을 집중하게 된다. 그러나 이러한 전통적인 수사 방식은 수사관의 주관적 판단에 따라 수사 방향이 크게 좌우될 수 있으며, 때로는 편견이나 오류에 빠져 사건 해결을 지연시키거나 무고한 피해자를 낳을 위험을 내포하고 있다. 특히, 복잡하고 미궁에 빠진 사건일수록 수사관의 직관에만 의존하는 것은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구는 수사 과정의 불확실성을 줄이고 보다 객관적이고 합리적인 의사결정을 지원하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 그 해결책으로 ‘베이즈 정리(Bayes' Theorem)’를 주목하였다. 베이즈 정리는 새로운 정보가 입수되었을 때 기존의 믿음이나 확률을 갱신하는 수학적 도구로, 불완전한 정보 하에서 최선의 추론을 가능하게 한다. 즉, 초기에 용의자에 대해 가지고 있던 사전 확률(Prior Probability)을 설정하고, 이후 사건 현장에서 발견되는 지문, DNA, 목격자 진술 등 새로운 증거(Evidence)들의 출현에 따라 각 용의자가 범인일 가능성, 즉 사후 확률(Posterior Probability)을 지속적으로 업데이트해 나가는 것이다. 본 연구의 목적은 베이즈 정리를 활용하여 용의자 특정 확률 모델을 개발하고, 이를 통해 수사 초기 단계에서 용의자들의 우선순위를 정하고 수사 자원을 효율적으로 배분하는 데 기여하는 것이다. 이 모델은 수사관의 경험적 지식과 직관을 배제하는 것이 아니라, 오히려 이를 초기 확률값으로 설정하고 새로운 증거가 발견될 때마다 정량적으로 그 신뢰도를 갱신함으로써 수사관의 판단을 보조하는 역할을 수행할 것이다. 이는 수사를 더욱 과학적이고 체계적인 방향으로 이끌고, 잠재적 오류의 가능성을 줄여 수사의 정확성과 신속성을 높이는 데 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

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