감염병 확진자에 대한 역학조사는 확진자 발생 시 감염원을 추적하고 추가 감염 확산을 방지하기 위해 필수적인 과정이다. 역학조사의 단계는 ① 확진자 발생 보고 및 신고, ② 유관기관 상황 전파 및 공유, ③ 기초 역학조사, ④ 필요 시 카드 정보와 휴대폰 위치 추적을 통한 심층 역학조사, ⑤ 위험도 평가를 통한 접촉자 조사·분류·조치, ⑥ 추적 관리로 이루어진다.

이와 유사하게, 경찰의 범죄수사도 비슷한 절차를 따른다. ① 피해자 신고 또는 지구대의 사건 발생 보고, ② 중요 범죄 발생 시 유관기관 상황 전파 및 공유, ③ CCTV 등을 활용한 기초 조사, ④ 카드 정보와 휴대폰 위치 추적 등을 통한 피의자 추적, ⑤ 피의자 검거 및 조사, ⑥ 사건 송치로 이루어져, 감염병 역학조사와 경찰의 범죄 수사 사이에는 흐름과 절차의 유사성이 존재한다.

코로나19 대응에서는 이러한 유사성을 활용해 경찰의 범죄수사 기법을 역학조사에 도입했다. 특히 지리정보시스템(GIS) 분석과 사회연결망분석(SNA)은 감염경로를 추적하는 데 매우 유용한 도구로 활용되어 그 정확성과 신뢰성이 검증되었다. 이 기법들은 감염경로와 감염원을 효과적으로 추적하며, 방역조치를 함으로써 감염 확산을 신속히 차단하는 데 중요한 역할을 했다. GIS 분석은 S1AP 정보를 사용해 감염자의 이동 동선을 추적하며, 이를 통해 주요거점(Hot spot) 탐색, 위험 지역 예측, 특정 장소 방문자 확인과 같은 작업이 이루어졌다. 이번 연구에서는 GIS 분석을 통해 확진자들의 단일 시설 방문을 확인했으며, 특정 행사 참석으로 인한 추가 전파를 밝혀냈다. 또한, 타 지역의 동선을 분석하여 미지의 집단 감염 사례와의 연관성도 파악할 수 있었다. GIS는 감염자의 진술 검증뿐 아니라 감염경로를 명확히 하는 데 강력한 도구로 기능했다.

박유진 등[10]이 보고한 바에 따르면 COVID-19 감염 확산을 억제하기 위해 GIS(지리 정보 시스템)를 활용한 위치 기반 접촉 추적이 한국 서울의 유흥업소와 같은 장소에서의 감염 경로를 효과적으로 추적할 수 있으며 전통적인 종이 기반의 역학조사 방법과 더불어 GIS와 GPS 데이터를 사용해 감염자들의 위치를 분석하고, 유흥업소 근처의 고위험 지역을 시각적으로 나타내어 추가 확산을 방지했다고 정확성과 신뢰도를 인정하였다.

SNA 분석은 다양한 데이터를 통합해 개인과 집단 간의 관계를 시각화하고, 클러스터링 분석을 통해 미분류 사례에서 잠재적 감염 그룹을 예측하는 데 효과적이다. 이번 연구에서는 SNA 분석을 통해 확진자와 선행 확진자가 중복된 지역을 신속히 식별하고, 감염 전파도를 작성하여 추가 감염을 차단하는 데 기여했다.

그러나 GIS와 SNA 분석에도 한계가 있다. S1AP 데이터 등 기지국 정보는 기후 조건, 건물 배치, 기지국 위치, 통신망 종류 등 다양한 외부 요인의 영향을 받아 도심 지역에서 약 300m, 시외 지역에서 약 500m의 오차가 발생할 수 있어 확진자 간 접촉 강도를 정량적으로 평가하기 어렵다. 또한, SNA 분석에서 감염자의 직장, 가족관계, 친구관계 등의 추가 정보가 부족할 경우 데이터베이스 구축이 제한되어 분석의 정확도가 떨어질 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 스마트폰, 구글 타임라인, 스마트워치, 드론 비행 경로, WiFi 로그, 은행 거래 내역, 내비게이션 기록(Tmap) 등 다양한 GPS 기반 데이터와 SNS 친구, 직장, 가족 등 관계형 데이터 등 많은 데이터들을 통합하여 오차를 최소화하고 정확도를 높이는 것이 필요하다.

이러한 분석은 경찰의 범죄 수사에 중요한 시사점을 제공한다. 현재 대한민국 경찰은 위와 같은 GIS 분석 기법이나 도구가 거의 없으며, IBM i2 Analyst’s Notebook을 통해 통화 및 계좌 내역의 단순 연관성을 SNA(Social Network Analysis)라 부르며 분석할 뿐이다. 특히 IBM i2 Analyst’s Notebook에 내장된 제한적인 GIS 기능조차 충분히 활용하지 못하는 등 데이터 포렌식 분야에 대한 이해가 부족한 실정이다.

범죄 수사에서 GIS와 SNA 기법은 보이스피싱, 마약, 조직폭력, 안보 관련 수사 등에서 매우 유용하게 활용될 수 있다. 예를 들어, 휴대전화 발신 기지국 분석, 조직 범죄에서 특정 시간대의 자주 방문한 장소와 이동 경로, 보이스피싱 사건에서 인출책이 사용하는 휴대전화 발신 기지국 통화 내역이나 데이터 사용 내역과 CD 인출 장소의 일치 여부, 패턴 분석, 점조직 간 연결점 특정, 재난 관리 등에도 아주 유용하게 사용될 수 있고, 높은 정확도와 신뢰성을 제공한다. 특히 GPS 정보, 은행 거래 내역, 내비게이션 기록(Tmap), 구글 타임라인, 스마트워치 GPS, WiFi 접속 기록 등 다양한 데이터를 통합하면 기지국 반경의 오차범위를 줄일 수 있어 GIS와 SNA 기법을 통한 데이터 포렌식의 정밀도가 한층 높아질 것이다.

나아가, 가족관계, 직장 정보, 소유 차량 정보, 은행 정보 등의 관계형 데이터를 추가로 수집해 분석하면 연관관계 분석 범위가 대폭 넓어질 수 있는 등 데이터 포렌식을 이용한 범죄 수사기법은 더욱 정교해질 수 있다. 경찰의 범죄 수사와 감염병 역학조사의 흐름이 유사한 만큼, GIS와 SNA 기법은 감염병 대응뿐만 아니라 범죄 수사에서도 핵심적인 도구로 확장되어야 하며, 이를 통해 보다 신속하고 정확한 수사가 가능할 것이므로 앞으로 경찰 수사에서는 데이터 포렌식을 적극 도입하고 발전시켜, 미래의 범죄 예방과 해결에 중요한 역할을 수행해야 할 것이다.