Axon 지휘통제 플랫폼 Respond와 Fusus 통합 생태계 안내서 (2025-09-27)

Axon 지휘통제 플랫폼 Respond와 Fusus 통합 생태계 안내서 (2025-09-27)

1. 서론

Axon은 ’생명 보호, 진실 포착, 정의 가속화’라는 사명을 바탕으로 공공 안전 분야의 기술 플랫폼 혁명을 주도하고 있다.1 이 기업의 비전은 단순한 장비 공급을 넘어, 최첨단 하드웨어(TASER 에너지 무기, 바디캠), 클라우드 기반 소프트웨어(Axon Evidence, Axon Respond), 그리고 이를 포괄하는 통합 운영 플랫폼(Axon Fusus)을 유기적으로 결합한 하나의 거대한 생태계를 구축하는 데 있다.2 본 보고서는 이 생태계의 실시간 지휘통제(Command and Control) 역량을 책임지는 두 핵심 플랫폼, Axon Respond와 Axon Fusus에 대한 심층 분석을 제공한다.

Axon Respond는 현장의 경찰관, 응급 구조대원 및 그들이 사용하는 장비(Edge)로부터 실시간 위치 정보와 영상 데이터를 수집하여 지휘 본부에 즉각적인 ’상황 인식(Situational Awareness)’을 제공하는 플랫폼이다.4 반면, Axon Fusus는 Respond를 통해 수집된 데이터를 포함하여 도시의 모든 공공 및 민간 데이터 소스를 하나의 화면에 통합하여 지휘 본부(Core)에서 종합적인 작전 그림을 제공하는 ‘실시간 범죄 센터(Real-Time Crime Center, RTCC)’ 플랫폼이다.6 개념적으로 Fusus는 Respond의 기능을 포괄하고 확장하는 상위 플랫폼으로, 두 시스템은 현장과 지휘 본부를 잇는 상호 보완적인 관계를 형성한다.8 Axon은 공식 문서를 통해 Respond가 Fusus로 업데이트되고 있음을 명시하며, 두 플랫폼의 통합이 자사 전략의 핵심임을 분명히 하고 있다.10

본 보고서는 공공 안전 기관의 기술 도입 의사결정자를 대상으로, 두 플랫폼의 핵심 기능, 데이터 아키텍처, 통합 시너지 효과, 실제 활용 사례를 분석한다. 더 나아가 기술 도입에 필연적으로 수반되는 시스템 요구사항, 규제 준수, 그리고 중대한 윤리적 고려사항까지 체계적으로 검토하여, 기술이 제공하는 효용과 사회적 책임 사이의 균형 잡힌 시각을 제시하는 것을 목적으로 한다.

2. Axon Respond - 실시간 현장 상황 인식 플랫폼

2.1 핵심 기능 및 아키텍처

Axon Respond의 핵심 목표는 기존에 수동적인 증거 기록 장치에 머물렀던 Axon 카메라를 실시간 통신 및 상황 인식 도구로 전환하는 것이다.4 이 플랫폼을 통해 지휘관이나 감독관은 현장에 물리적으로 부재하더라도 긴박한 상황을 실시간으로 모니터링하고, 자원의 우선순위를 판단하며, 적절한 대응을 지시할 수 있다. 이는 제한된 인력으로 더 넓은 범위를 효과적으로 통제할 수 있게 하는 ’전력 증강 효과(force multiplier)’를 창출하며, 자원의 효율적 배치를 가능하게 한다.4

플랫폼의 주요 기능은 웹 브라우저와 모바일 애플리케이션을 통해 제공되며, ▲실시간 위치 지도(Live location map), ▲실시간 경보(Real-time alerts), ▲라이브스트리밍(Livestreaming)의 세 가지 축으로 구성된다.4 서비스는 기능의 범위에 따라 두 가지 등급으로 나뉜다.

  • Respond: 실시간 경보, 실시간 위치 지도, LTE 연결, 모바일 앱 기능을 기본으로 포함하는 표준 서비스다.4

  • Respond+: Respond의 모든 기능에 더해, 라이브스트리밍, 증거 우선 업로드(Priority Evidence Upload, PEU), 양방향 통신, ‘Watch Me’ 요청 기능 등 고급 기능을 포함하는 상위 서비스다.4

라이선스는 기관의 필요에 따라 Axon Evidence 플랫폼에 추가 기능으로 구매하거나, 포괄적인 장비 및 소프트웨어 패키지인 Officer Safety Plan(OSP) 번들에 포함된 형태로 도입할 수 있다.4

2.2 지원 장비 및 연결성

Axon Respond는 Axon이 구축한 지능형 연결 장치 네트워크를 기반으로 작동한다. 여기에는 Axon Body 시리즈 착용형 카메라, Axon Fleet 차량용 카메라, 그리고 Axon Air 드론이 포함된다.5 특히 최신 모델인 Axon Body 4는 양방향 통신, ‘Watch Me’ 요청 등 Respond 플랫폼과 연동되는 가장 많은 고급 기능을 지원하여 플랫폼의 효용을 극대화한다.5

현장에 배치된 이들 장비와 중앙의 Respond 플랫폼 간의 데이터 전송은 내장된 LTE 통신 모듈을 통해 이루어진다.4 이는 유선 네트워크나 Wi-Fi의 제약 없이, 사건 현장 어디에서든 실시간으로 영상과 위치 데이터를 공유할 수 있게 하는 필수적인 기술 기반이다.

2.3 운영 인터페이스 분석

Respond 플랫폼의 사용자 인터페이스는 직관적인 상황 인식을 위해 시각적 요소들을 효과적으로 활용한다.

  • 지도 인터페이스: 지리 정보 시스템(GIS) 분야의 선두 주자인 ESRI의 기술을 기반으로 한 지도를 채택하여, 현장 요원 및 장비의 위치를 안정적이고 정확하게 시각화한다.15

  • 지도 마커 상태 표시: 지도 위에 표시되는 각 장비의 아이콘(마커)은 색상을 통해 현재 상태를 직관적으로 전달한다.

  • 적색 점(Red dot): 장비가 현재 녹화 중이며, 실시간 위치를 전송하고 있음을 의미한다. 라이브스트리밍이 가능한 상태다.12

  • 녹색 점(Green dot): 장비가 녹화 대기 상태인 버퍼링 모드에 있으며, 마지막으로 보고된 위치를 표시하고 있음을 나타낸다.12

  • 회색 점(Gray dot): 장비의 전원이 꺼져 있거나 충전 도크에 연결된 상태를 의미한다.12

  • 숫자 마커: 여러 장비가 좁은 지역에 밀집해 있을 경우, 개별 아이콘 대신 장비의 총 수를 숫자로 표시하여 지도의 가독성을 높인다. 지도를 확대하면 개별 마커를 확인할 수 있다.12

  • 경보(Alerts) 표시: TASER 발사, 총기 뽑음 등 기관이 설정한 고우선순위 경보가 발생하면, 지도 상단에 즉각적인 배너 알림이 나타난다. 동시에 해당 요원의 지도 마커 주위에는 붉은색 링이 표시되어 시각적 주의를 환기시킨다. 이 경보 표시는 담당자가 상황을 인지하고 ‘해결됨’ 또는 ’오경보’로 처리하기 전까지 최대 4시간 동안 유지된다.12

  • 녹화 목록(Recording List): 인터페이스의 ‘녹화’ 버튼에는 현재 녹화 중인 카메라의 총 수가 실시간으로 표시된다. 이 버튼을 클릭하면 활성 상태이거나 최근까지 활동했던 사용자, 차량, 장비의 전체 목록이 나타난다. 사용자는 이 목록을 통해 특정 장비의 위치로 즉시 이동하거나 라이브스트리밍을 시작하는 등 신속한 조치를 취할 수 있다.12

2.4 통신 및 상호작용 기능

Respond는 단순한 모니터링을 넘어, 현장과 지휘 본부 간의 능동적인 상호작용을 지원하는 다양한 기능을 제공한다.

  • 라이브스트리밍: Respond+의 핵심 기능으로, 녹화가 진행 중인 카메라의 영상과 음성을 실시간으로 스트리밍한다. 최대 25명의 허가된 사용자가 동시에 하나의 스트림을 시청할 수 있으며, 최적화된 기술을 통해 네트워크 지연 시간은 일반적으로 1초 미만으로 유지된다.5

  • 양방향 통신(Bi-directional Communication): Axon Body 4와 같은 최신 장비에서 지원되는 이 기능은, 라이브스트림을 시청하는 지휘관이 혼잡한 공용 무전 채널을 사용하지 않고 현장 요원과 직접 음성으로 소통할 수 있게 해준다. 이는 민감하거나 긴급한 지시를 명확하게 전달하는 데 매우 유용하다.4

  • ‘Watch Me’ 요청: 현장 요원이 추가적인 지원이나 감독이 필요하다고 스스로 판단할 때, Axon Body 4의 특정 버튼을 눌러 감독관의 Respond 화면에 라이브스트림 시청을 요청하는 알림을 보낼 수 있다. 이는 요원이 주도적으로 지원을 요청하는 메커니즘으로, 현장의 자율성을 존중하는 기능이다.4

  • 증거 우선 업로드(Priority Evidence Upload, PEU): 총격 사건과 같은 중대 사건 발생 직후, 현장 요원은 가장 최근에 녹화된 중요한 증거 영상을 LTE 네트워크를 통해 Axon Evidence 클라우드 스토리지로 즉시 원격 업로드할 수 있다. 이는 증거의 신속한 확보와 분석을 가능하게 한다.4

2.5 개인정보 보호 및 보안 메커니즘

Axon Respond는 강력한 실시간 감시 기능을 제공하는 만큼, 오남용을 방지하고 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 다층적인 보안 장치를 내장하고 있다.

  • 사용자 통제권: 라이브스트리밍은 오직 카메라가 녹화 중일 때만 가능하다. 현장 요원은 녹화를 시작하고 종료하는 행위를 통해 스트리밍 가능 여부를 완전히 통제한다.5

  • 명확한 알림 기능: 요원이 녹화를 시작하면 카메라에서 두 번의 신호음, 진동, 그리고 상단 LED의 적색 점멸이 발생하여 녹화 상태임을 알린다. 만약 누군가 이 영상의 라이브스트리밍을 시작하면, 세 번의 별도 신호음과 한 번의 진동이 추가로 발생하고, LED는 보라색으로 바뀌며 카메라 화면에 ’LIVE’라는 문구가 명확히 표시된다. 이를 통해 현장 요원은 자신의 영상이 실시간으로 공유되고 있음을 명확하게 인지할 수 있으며, 요원의 인지 없이는 스트리밍이 절대 불가능하다.5

  • 접근 권한 관리: 기관의 Axon Evidence 관리자는 사전에 정의된 역할과 권한에 따라 Respond 지도 및 라이브스트림에 접근할 수 있는 사용자를 엄격하게 통제한다. 특히 개인의 신원과 활동이 직접적으로 노출되는 바디캠 영상의 경우, 감독관급 이상의 특정 권한을 가진 사용자만 접근할 수 있도록 추가적인 프라이버시 제한을 설정할 수 있다.5

  • 감사 추적 로그(Audit Trail): 시스템 내에서 발생하는 모든 활동은 빠짐없이 기록된다. 누가, 언제 라이브 지도에 접속했는지, 특정 요원의 라이브스트림을 시청했는지 등의 모든 접근 기록이 로그로 남아, 사후 감사를 통해 완전한 투명성과 책임성을 보장한다.5

  • 데이터 암호화: 현장 장비에서 서버로 전송되는 모든 데이터는 강력한 암호화 채널을 통해 안전하게 보호되어, 중간 탈취나 도청의 위험을 방지한다.12

이러한 기능들은 Axon Respond가 단순한 감시 도구를 넘어, 현장 요원의 자율성과 지휘 본부의 감독권 사이에서 신중한 균형을 맞추려는 설계 철학을 담고 있음을 보여준다. 초기 바디캠은 사후 증거 확보라는 제한된 목적을 가졌지만, Respond의 라이브스트리밍 기능은 지휘 본부의 실시간 개입을 가능하게 하여 감독권을 전례 없이 강화한다.4 이는 현장 요원에게 ’감시받는다’는 인식과 함께 자율성 침해에 대한 우려를 낳을 수 있다. 이러한 잠재적 갈등을 완화하기 위한 장치가 바로 ‘Watch Me’ 기능과 명확한 알림 시스템이다. ’Watch Me’는 요원이 스스로 판단하여 지원을 ’요청’하는 능동적 기능으로, 통제권을 현장에 부여한다.4 또한, 스트리밍 시 명확한 시청각적 알림은 요원이 자신의 데이터 공유 상태를 항상 인지하게 함으로써 투명성을 보장한다.5 결론적으로 Respond는 지휘 본부에 강력한 현장 가시성을 제공하는 동시에, 현장 요원의 통제권과 인지권을 보장하는 장치를 통해 양측의 필요를 조율하려는 시도다. 이는 기술 도입 시 발생할 수 있는 조직 내부의 저항을 완화하고, 현장과 지휘 본부 간의 신뢰를 구축하려는 전략적 고려가 담긴 설계로 분석된다.

3. Axon Fusus - 통합 실시간 범죄 센터(RTCC) 플랫폼

3.1 RTCC의 개념과 ‘단일 창(Single Pane of Glass)’ 비전

실시간 범죄 센터(Real-Time Crime Center, RTCC)는 CCTV, 바디캠, 자동 번호판 인식기(ALPR), 총기 감지 시스템, 컴퓨터 지원 출동 시스템(CAD) 등 법 집행 기관이 접근할 수 있는 방대한 정보 소스를 하나의 중앙 지점에서 통합, 분석하여 실시간 작전 및 수사 활동을 지원하는 기술 중심의 지휘 본부다.19

Axon Fusus는 이러한 RTCC 개념을 클라우드 기반으로 구현한 차세대 플랫폼이다. Fusus의 핵심 비전은 기존에 각기 다른 시스템에 갇혀 있던 데이터 사일로(silo)를 허물고, 모든 공공 안전 관련 자산을 ’단일 창(Single Pane of Glass)’이라는 통합된 인터페이스로 모으는 것이다.6 이를 통해 모든 관련자가 동일한 정보를 바탕으로 상황을 이해하는 ’공통 작전 그림(Common Operating Picture)’을 구축하고, 상황 인식을 극대화하여 보다 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 것을 목표로 한다.8

3.2 데이터 통합 아키텍처

Fusus 플랫폼의 가장 큰 강점은 다양한 종류의 데이터를 하나의 시스템으로 통합하는 능력에 있다.

3.2.1 Axon 생태계 통합

Fusus는 Axon의 자체 제품군과 완벽하게 통합된다. Axon Respond를 통해 수집되는 바디캠(Axon Body 4), 차량캠(Axon Fleet 3), 드론(Axon Air)의 실시간 영상과 위치 데이터는 FususONE 지도 인터페이스에 직접 표시된다.8 또한, 현장에서 TASER가 발사되면 Fusus에 자동으로 경보가 생성되며, 사건 현장에서 수집된 모든 디지털 증거는 최종적으로 Axon의 중앙 증거 관리 시스템인 Axon Evidence에 원활하게 업로드되어 장기 보관 및 관리된다.6

3.2.2 외부 데이터 소스 연동

Fusus는 기술 중립적(technology-agnostic) 플랫폼을 지향하며, Axon 제품이 아닌 다양한 외부 데이터 소스와의 연동을 지원한다.9

  • CCTV: 도시의 교통 관제 카메라, 대중교통 시스템의 카메라뿐만 아니라, 지역 상점, 기업, 심지어 일반 주민이 자발적으로 공유를 허용한 사설 보안 카메라까지 통합할 수 있다.19

  • ALPR: Axon의 고정형(Axon Outpost, Lightpost) 및 이동형(Fleet 3) ALPR 시스템은 물론, Insight LPR, PlateRanger와 같은 타사 ALPR 솔루션에서 수집된 데이터도 Fusus 플랫폼으로 통합하여 분석할 수 있다.6

  • 센서: ShotSpotter와 같은 총기 발사 감지 시스템, 각종 사물 인터넷(IoT) 센서, 불법 드론을 탐지하는 레이더 등 다양한 센서 데이터를 연동하여 특정 이벤트 발생 시 자동으로 경보를 생성한다.7

  • 시스템: 기존에 운영 중인 CAD나 기록 관리 시스템(RMS)과 연동하여, 911 신고 접수 시 사건의 종류, 위치, 관련 정보가 실시간으로 Fusus 지도에 표시되도록 할 수 있다.23

3.2.3 Fusus CORE 장치의 역할

Fusus의 광범위한 데이터 통합 전략에서 Fusus CORE는 핵심적인 하드웨어 게이트웨이 역할을 수행한다.

  • 기능: 이 소형 장치를 기존에 설치된 사설 비디오 네트워크(예: 건물의 DVR, NVR, IP 카메라 시스템)에 연결하기만 하면, CORE 장치가 자동으로 해당 네트워크의 카메라 피드를 감지하고 분석하여 안전한 암호화 채널을 통해 FususONE 클라우드 플랫폼으로 전송한다.20

  • 장점: 기관이나 민간 파트너는 고가의 카메라 시스템이나 네트워크 인프라를 전면 교체할 필요 없이, 기존에 투자한 자산을 그대로 활용하여 Fusus 네트워크에 참여할 수 있다. 이는 RTCC 구축 비용을 획기적으로 낮추고, 설치 과정을 간소화하는 큰 장점을 가진다.23

  • CORE AI: 일부 고급 CORE 모델은 엣지 컴퓨팅(edge computing) 기반의 인공지능 분석 기능을 탑재하고 있다. 이를 통해 별도의 고성능 서버 없이도 영상 소스 단에서 사람, 차량과 같은 객체를 실시간으로 탐지하고, 이를 기반으로 지능형 경보를 생성하는 것이 가능하다.28

3.3 FususONE 통합 인터페이스

FususONE은 통합된 모든 데이터를 사용자가 효과적으로 활용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공한다.

  • 지도 기반 인터페이스: 플랫폼의 중심에는 지도가 있다. 모든 데이터 소스는 이 지도 위에 시각적인 계층(layer)으로 표시된다. 사용자는 실시간 영상 피드, 현장 요원의 위치, CAD 사건 정보, 건물의 내부 평면도, IoT 센서 데이터 등 필요한 정보 계층을 선택하여 중첩시켜 볼 수 있다.21

  • 역할 기반 접근 제어: 시스템은 사용자의 역할과 책임에 따라 접근할 수 있는 정보와 기능의 범위를 다르게 설정하는 강력한 접근 제어 기능을 제공한다. 예를 들어, 911 교환원, 일선 순찰대원, SWAT 특수팀, 수사관 등은 각자의 임무에 맞는 최적화된 화면과 권한을 부여받는다.21

  • 사건 관리 워크플로우: FususONE은 논리적인 사건 관리 워크플로우를 지원한다. 운영자는 CAD 시스템에서 전송된 사건 정보를 클릭하여 지도상에서 사건을 생성하고, 사건 발생 위치를 중심으로 주변의 모든 비디오 및 데이터 자산을 자동으로 또는 수동으로 활성화하여 즉각적인 상황 파악에 들어갈 수 있다.23

3.4 개방형 플랫폼 전략 및 API

Axon은 Fusus를 개방형 플랫폼으로 홍보하며, 다양한 기술 파트너와의 협력을 강조한다.

  • ‘Works with Axon’ 프로그램: 이 프로그램은 Axon이 인증한 타사 카메라 제조업체의 제품이 Fusus 플랫폼에 원활하게 통합될 수 있음을 보장하는 파트너 인증 제도다. 이를 통해 기관들은 보다 폭넓은 하드웨어 선택권을 가질 수 있다.6

  • API 통합: Fusus는 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하여, Verkada의 LPR 시스템이나 Mark43의 RMS와 같은 다양한 파트너사 솔루션과의 데이터 연동을 지원한다.25 Axon의 핵심 제품인 Axon Evidence 역시 파트너 API 클라이언트를 생성하는 기능을 제공하여, 허가된 외부 시스템과의 데이터 연동을 허용한다.34

  • 개방성 논란: Axon은 Fusus를 ’어떤 하드웨어나 소프트웨어든 통합할 수 있는 진정한 개방형 생태계’라고 강조하지만 35, 이러한 주장과 상반되는 행보도 관찰된다. 대표적으로, Axon은 Fusus를 인수한 후 경쟁 ALPR 솔루션 제공업체인 Flock Safety와의 API 파트너십을 일방적으로 종료했다.36 이는 Axon이 자사 생태계 내의 통합을 우선시하며, 외부 파트너와의 연결을 전략적으로 통제하는 ‘통제된 개방성(Walled Garden)’ 전략을 취하고 있음을 시사한다.

Axon의 Fusus 인수 및 ‘개방형 플랫폼’ 전략은 단순한 기술 통합을 넘어, 공공 안전 기술 시장의 표준, 즉 ’운영체제(OS)’가 되려는 더 큰 야심을 드러낸다. Fusus는 ’기술 중립성’과 ’개방성’을 내세워 어떤 하드웨어나 소프트웨어든 통합할 수 있다고 홍보하며, 이는 기관들이 기존 투자를 보호하면서 RTCC를 구축할 수 있게 하는 매우 매력적인 제안이다.9 그러나 경쟁사인 Flock Safety와의 API 연동을 중단한 사례는 이러한 개방성이 선택적일 수 있음을 보여준다.37 이는 Axon이 자사 제품(예: Axon Fleet 3, Outpost)에 대한 경쟁 우위를 확보하고, 고객을 자사 생태계 안에 묶어두려는(lock-in) 의도로 해석될 수 있다. ‘Works with Axon’ 인증 프로그램 역시 파트너를 ’선별’하고 ’인증’하는 방식으로, Axon이 생태계의 규칙을 정하는 게이트키퍼(gatekeeper) 역할을 하겠다는 의미를 내포한다.24 기관들이 Fusus를 도입하면 모든 데이터가 단일 플랫폼으로 집중되어 운영 효율성은 높아지지만, 동시에 Fusus, 즉 Axon에 대한 기술적 의존도는 극대화된다.38 이는 장기적으로 기술 선택의 폭을 제한하고 비용 협상력을 약화시킬 수 있는 잠재적 위험을 내포한다. 따라서 공공 기관은 Fusus가 제공하는 단기적인 운영 효율성 증대 효과와, 장기적인 기술 종속성 및 시장 경쟁 제한 가능성 사이에서 신중한 균형점을 찾아야 할 필요가 있다.

4. 플랫폼 통합 및 시너지 분석

4.1 Respond와 Fusus의 연동 워크플로우

Respond와 Fusus의 통합은 현장에서 발생하는 사건에 대해 지휘 본부가 전례 없는 수준의 실시간 통제력을 갖게 한다. 가상 시나리오를 통해 연동 워크플로우를 살펴보면 다음과 같다.

911 신고가 접수되면, CAD 시스템은 사건 정보를 자동으로 Axon Fusus 플랫폼에 전송한다. Fusus 지휘 본부의 운영자는 즉시 지도 위에 사건 발생 위치와 관련 정보를 확인하고, 그 주변에 위치한 모든 가용 자산(고정 CCTV, ALPR 카메라, Axon 장비를 장착한 순찰차 및 경찰관)의 위치를 한눈에 파악한다. 현장으로 출동한 경찰관이 Axon Body 4 카메라의 녹화를 시작하거나, CAD 정보에 따라 카메라가 원격으로 자동 활성화되면, Respond 시스템을 통해 해당 경찰관의 실시간 위치와 스트리밍 가능 상태가 Fusus 지도에 즉시 업데이트된다. 지휘 본부 운영자는 Fusus의 통합 인터페이스 내에서 해당 경찰관의 바디캠 영상을 클릭하여 라이브스트리밍을 시청하는 동시에, 인근 건물의 CCTV 영상, 출동 경로의 교통 카메라 영상 등을 다중 화면으로 함께 보며 종합적인 상황을 파악한다. 이를 바탕으로 지휘관은 현장 요원에게 잠재적 위협, 용의자 도주 경로, 추가 지원 필요 여부 등에 대한 정확한 정보를 제공하며 실시간으로 작전을 지휘한다. 사건이 종료된 후, 현장에서 기록된 바디캠 영상, 차량캠 영상, 그리고 Fusus를 통해 녹화된 관련 CCTV 영상 등 모든 디지털 증거는 자동으로 Axon Evidence 플랫폼으로 통합되어 안전하게 보관되고, 후속 수사 및 재판 과정을 위해 체계적으로 관리된다.8

4.2 차량 인텔리전스 통합

차량 관련 범죄 수사에 있어 Fusus 플랫폼은 강력한 통합 인텔리전스를 제공한다.

  • 다양한 데이터 소스: 순찰차에 장착된 이동형 ALPR(Axon Fleet 3), 주요 도로에 설치된 고정형 ALPR(Axon Outpost, Axon Lightpost), 그리고 ‘Works with Axon’ 프로그램을 통해 연동된 파트너사의 ALPR 카메라에서 수집된 모든 번호판 데이터와 차량 속성 정보(제조사, 모델, 색상 등)가 실시간으로 Fusus 플랫폼에 집결된다.31

  • 강력한 통합 검색: 수사관은 Fusus 플랫폼 내에서 단일 인터페이스를 통해 모든 ALPR 소스의 데이터를 검색할 수 있다. 완전한 번호판 정보가 없더라도, ’ABC*’나 ’ABC12?’와 같은 와일드카드 문자를 사용한 부분 검색이 가능하며, ’파란색 세단’과 같은 차량 속성, 특정 시간대, 지리적 영역 등 다양한 조건을 조합하여 용의 차량을 신속하게 식별할 수 있다.41

  • 실시간 경보 및 추적: 도난 차량이나 수배 차량의 번호판이 담긴 ’수배 차량 목록(Hotlist)’을 시스템에 등록해두면, 어떤 ALPR 카메라든 해당 번호판을 감지하는 즉시 Fusus 지도에 경보가 발생한다. 운영자는 경보를 클릭하여 차량의 현재 위치, 감지 시간, 현장 이미지 등을 확인하고 가장 가까운 순찰 인력에게 즉각적인 대응을 지시할 수 있다.41

4.3 인공지능(AI) 및 분석 기능

Axon은 AI 기술을 공공 안전 분야의 효율성을 극대화하는 핵심 동력으로 보고 적극적으로 투자하고 있다. 그 전략은 크게 행정 업무 자동화와 실시간 분석 능력 강화로 나뉜다.

  • Axon의 AI 전략: Axon은 AI를 활용하여 경찰관들이 현장 활동보다 더 많은 시간을 소요하는 보고서 작성을 자동화하는 ‘Draft One’, 녹취록을 자동으로 생성하고 번역하는 ‘Auto-Transcribe’, 그리고 영상 속 민감 정보를 자동으로 가리는 ’Redaction’과 같은 생산성 향상 도구를 제공하는 데 주력하고 있다.43

  • Fusus AI: Fusus 플랫폼은 AI를 실시간 상황 분석에 적용하여, 수동적인 모니터링을 넘어 능동적인 위협 탐지를 가능하게 한다.29

  • 엣지 AI (Edge AI): Fusus CORE AI 장치는 수집된 영상을 클라우드로 전송하기 전에, 장치 자체(엣지)에서 AI 분석을 수행한다. 이를 통해 영상 속에서 사람, 차량, 가방 등 특정 객체를 실시간으로 탐지하고, 상의 색상과 같은 세부 속성을 분류한다. 이 방식은 중앙 서버의 부하와 네트워크 대역폭 사용을 최소화하면서도 빠른 반응 속도를 보장하는 장점이 있다.30

  • 지능형 경보: 사용자는 Fusus AI를 통해 특정 규칙 기반의 지능형 경보를 설정할 수 있다. 예를 들어, ‘새벽 2시에서 4시 사이, 특정 제한 구역에 차량이 진입하는 경우’ 또는 ’공원에서 흰색 상의와 파란색 하의를 입은 사람이 감지되는 경우’와 같이 복합적인 조건을 설정하면, 해당 조건에 부합하는 객체가 카메라에 탐지되었을 때 운영자에게 자동으로 경보를 보낸다.29

  • 미래 비전 (Axon Week 2025): Axon은 AI 기능을 현장 장비에 직접 통합하는 비전을 제시했다. Axon Body 4에 탑재될 ’Action Assistant’는 현장 경찰관이 음성 명령으로 실시간 통역 서비스를 이용하거나, 용의 차량의 번호판 정보를 즉시 조회하는 등 AI 비서와 같은 역할을 수행하게 될 것이다.43

4.4 커뮤니티 연계 기능

Fusus는 경찰의 역량만으로는 모든 것을 해결할 수 없다는 인식 하에, 지역사회 구성원들이 공공 안전에 기여할 수 있는 다양한 협력 채널을 제공한다.

  • 카메라 등록제(Registry): 지역 주민과 사업주는 강제성 없이 자발적으로 자신의 사설 보안 카메라의 위치 정보를 Fusus 시스템에 등록할 수 있다. 경찰은 이 등록 정보를 통해 사건 발생 시, 주변에 수사에 도움이 될 만한 영상이 존재할 가능성이 있는 카메라의 위치를 신속하게 파악하고, 소유주에게 연락하여 정중하게 영상 제공을 요청할 수 있다. 이는 경찰이 실시간으로 카메라에 접근하는 것이 아니라, 사후 수사를 위한 협조를 구하는 모델이다.27

  • CORE를 통한 실시간 공유: Fusus CORE 장치를 설치한 기업이나 주민은, 사전에 설정한 정책에 따라 경찰에 실시간 영상 피드를 공유할 수 있다. 예를 들어, ’평상시에는 공유하지 않지만, 건물 내 비상벨이 울리는 경우에만 15분간 자동으로 공유’하는 등의 세밀한 설정이 가능하다. 영상 공유의 시점과 조건에 대한 통제권은 전적으로 소유주에게 있다.27

  • LiveLink 및 멀티미디어 제보: 911 신고자가 동의할 경우, 911 센터는 신고자의 스마트폰으로 SMS 링크를 보낼 수 있다. 신고자가 이 링크를 클릭하면, 별도의 앱 설치 없이 자신의 스마트폰 카메라로 촬영하는 현장 영상이 Fusus 플랫폼으로 실시간 전송된다(LiveLink). 또한, 시민들은 특정 번호로 사진이나 영상 증거를 문자 메시지를 통해 익명으로 제보할 수도 있다.27

Axon의 통합 플랫폼이 제공하는 이러한 기능들은 전통적인 경찰 활동의 패러다임을 변화시킬 잠재력을 내포하고 있다. 현재 플랫폼의 기능은 주로 사건이 발생한 ’이후’에 신속하게 대응하고(대응 중심) 7, 수사를 효율화하는 데(수사 중심) 6 초점이 맞춰져 있다. 그러나 Fusus가 도시 전역의 ALPR, CCTV, 각종 센서로부터 방대한 양의 데이터를 실시간으로 축적하고 19, Fusus AI가 이 데이터에서 특정 패턴을 학습하여 ’지능형 경보’를 생성하는 29 능력은 중요한 변화를 예고한다. 이 ‘지능형 경보’ 기능이 고도화될 경우, 시스템은 과거 데이터를 기반으로 특정 시간과 장소에서 나타나는 특정 행동 패턴(예: 특정 구역을 반복적으로 배회하는 특정 색상의 차량)을 ’잠재적 위협’으로 분류하고 경찰의 개입을 선제적으로 유도할 수 있다. 이는 범죄가 발생하기 ’이전’에 개입하는 ‘예측 및 예방’ 중심의 패러다임으로의 전환을 의미한다. 이러한 ’예측적 치안(Predictive Policing)’은 범죄 예방에 효과적일 수 있지만, 동시에 데이터의 편향성으로 인해 특정 지역이나 인구 집단에 대한 과도한 감시와 차별적인 법 집행을 심화시킬 수 있다는 심각한 윤리적 딜레마를 안고 있다. Axon의 AI 윤리 위원회가 안면 인식 기술 도입을 금지한 것과 같이 49, 이러한 예측적 AI 기능의 개발과 사용에 대해서는 기술의 효용성을 넘어선 깊은 사회적 논의와 강력한 윤리적 가이드라인 수립이 반드시 선행되어야 한다.

5. 주요 활용 사례 및 효과 분석

5.1 법 집행 기관

Axon의 지휘통제 플랫폼은 다양한 규모와 환경의 법 집행 기관에서 실질적인 효과를 입증하고 있다.

  • 사례: Grants Pass 경찰서 (소규모 기관): 오리건 주의 소규모 기관인 Grants Pass 경찰서는 인력 부족과 넓은 관할 구역이라는 고질적인 문제에 직면해 있었다. 이 기관에서 Axon Respond는 단순한 기술을 넘어, 현장 요원에게 심리적 안정감을 제공하는 ’보험’과 같은 역할을 했다. 감독관은 사무실에서 실시간 스트리밍을 통해 현장 상황을 파악하고, 필요시 즉각적인 지원이나 자원 재배치를 결정할 수 있었다. 이는 제한된 자원을 효율적으로 운영하는 ’전력 증강 효과(force multiplier)’를 가져왔다.11

  • 사례: Maricopa 경찰서 (CAD 시스템 교체): 애리조나 주의 Maricopa 경찰서는 1990년대 기술에 기반한 낡고 비효율적인 온프레미스(on-premise) CAD 시스템으로 인해 업무 효율 저하와 직원 불만을 겪고 있었다. 이들은 Axon의 클라우드 기반 통합 솔루션으로 시스템을 전면 교체함으로써, 최신 지도 정보, 실시간 요원 위치 추적, 바디캠 자동 연동 등 현대적인 기능을 확보했다. 이는 출동 시간을 단축하고 현장 대응 능력을 획기적으로 향상시키는 결과를 낳았다.50

  • 사례: St. Lucie 카운티 보안관실 (카메라 자동 활성화): 플로리다 주의 St. Lucie 카운티 보안관실은 CAD 시스템과 Axon Respond의 원격 카메라 활성화 기능을 연동했다. 출동 지령이 내려지면 해당 요원의 바디캠이 특정 반경에 진입 시 자동으로 녹화를 시작하도록 설정함으로써, 긴박한 상황에서 인간의 실수로 인해 발생할 수 있는 녹화 누락을 방지했다. 이 기능은 해당 기관 전체 바디캠 활성화의 30-35%를 차지할 정도로 높은 활용도를 보이며, 증거 확보의 일관성과 신뢰도를 크게 높였다.51

이러한 사례들은 RTCC 도입을 통해 기관들이 관할 구역 간 공조 체계를 강화하고, 데이터를 기반으로 자원을 효율적으로 배분하며, 궁극적으로는 경찰관과 지역사회 모두의 안전을 향상시킬 수 있음을 보여준다.7

5.2 응급 의료 서비스 (EMS)

Axon Respond+ 플랫폼은 법 집행을 넘어 응급 의료 서비스(EMS) 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있다.

  • 활용 방안: 현장의 구급대원이 착용한 바디캠을 통해 환자의 상태를 병원 응급실이나 원격지의 의료 지휘 센터로 실시간 스트리밍할 수 있다. 이를 통해 ▲의료진은 환자 도착 전에 상태를 미리 파악하고 준비할 수 있으며, ▲현장 구급대원은 원격으로 전문의의 실시간 의료 지도를 받을 수 있다. 또한, 모든 응급 처치 과정이 영상으로 기록되어, 사후 검토를 통한 교육 자료 활용 및 의료 서비스 품질 개선에 기여할 수 있다.15

  • HIPAA 준수: EMS 현장에서 수집된 영상은 환자의 민감한 건강 정보를 포함하는 ’보호받아야 할 건강 정보(Protected Health Information, PHI)’로 간주되며, 미국의 의료정보보호법(HIPAA)의 엄격한 규제를 받는다.52 Axon 플랫폼은 이러한 규정을 준수하도록 설계되었다. 모든 데이터는 전송 및 저장 과정에서 강력하게 암호화되며, 허가된 사용자만이 접근할 수 있도록 엄격한 접근 제어 정책을 적용한다. 기관은 자체 정책에 맞게 시스템을 구성하여 HIPAA 요구사항을 충족시킬 수 있다.15

5.3 민간 부문 협력

Fusus 플랫폼의 개방성은 공공-민간 파트너십을 통해 범죄 대응의 새로운 지평을 열고 있다.

  • 사례: 유통업 소매 범죄 대응 (LVT & CVS Health): 미국 전역에서 조직화된 소매 범죄가 급증하는 가운데, 대형 약국 체인인 CVS Health는 보안 솔루션 업체 LVT의 이동식 감시 장비와 Axon Fusus 플랫폼을 연동했다. 매장 주차장에 설치된 LVT 카메라의 실시간 영상이 지역 경찰의 Fusus 시스템으로 공유되어, 범죄 발생 시 경찰이 현장에 도착하기 전부터 상황을 정확히 파악하고 대응할 수 있었다. 이 협력 모델을 통해 워싱턴 D.C. 지역에서 활동하던 폭력적인 소매 범죄 조직원 13명을 체포하는 성과를 거두었으며, 감시 장비의 존재 자체가 범죄를 사전에 억제하는 효과도 확인되었다.54

  • 기타 분야: 이러한 통합 감시 및 대응 모델은 교정 시설의 내부 보안 강화 55, 대기업의 시설 보안, 그리고 대규모 스포츠 경기나 콘서트와 같은 주요 행사의 안전 관리 6 등 다양한 민간 및 공공 분야로 확장될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

Axon이 제시하는 이러한 성공 사례들은 기술 도입이 곧 공공 안전 문제 해결의 핵심이라는 ‘기술 결정론적’ 서사를 강화하는 경향이 있다. 사례 연구들은 대부분 ’도전 과제(Challenge)’와 ’Axon 솔루션(Solution)’이라는 명확한 이분법적 구조를 따른다.11 낡은 기술, 인력 부족, 인간의 실수라는 ’문제’를 Axon의 첨단 기술이 명쾌하게 해결해준다는 이야기 구조는 기술 도입의 긍정적인 효과(효율성, 안전성 증대)를 극대화하여 전달한다.7 하지만 이 과정에서 기술 도입으로 인해 새롭게 발생하는 문제들, 예를 들어 감시 사회의 확대에 따른 프라이버시 침해 57, 데이터 편향성으로 인한 차별 가능성, 특정 기업 기술에 대한 종속성 심화 38와 같은 잠재적 부작용에 대한 논의는 부차적인 것으로 밀려나거나 거의 언급되지 않는다. 결과적으로, 기술 도입을 고려하는 의사결정자는 기술의 효용성에만 집중하게 될 수 있으며, 기술이 사회에 미치는 복합적이고 장기적인 영향에 대한 비판적 성찰의 기회를 놓칠 위험이 있다. 이는 기술을 사회 문제의 근본적인 해결책으로 여기게 만들며, 보다 근본적인 사회 정책적 논의를 기술적 논의로 대체할 가능성을 내포한다.

6. 기술적 제원 및 시스템 요구사항

6.1 라이브스트리밍 기술 명세

Axon 바디캠의 라이브스트리밍 기능은 고화질보다는 제한된 모바일 네트워크 환경에서의 안정적인 실시간 전송에 초점을 맞춰 설계되었다. 기본 설정값은 표준 화질(SD) 수준으로, 이는 네트워크 상태가 불안정한 현장에서도 영상이 끊기지 않고 전송되도록 하기 위한 기술적 선택이다.

라이브스트리밍은 일반적인 녹화 모드에 비해 더 많은 프로세싱과 데이터 전송을 요구하므로 배터리 소모량이 증가한다. 현장 테스트에 따르면, 30분 동안 라이브스트리밍을 사용할 경우 약 10%의 추가 배터리가 소모될 수 있으며, 이는 현장 요원의 장비 운용 계획에 고려되어야 할 중요한 요소다.18

항목 (Item)제원 (Specification)출처 (Source)
해상도 (Resolution)480p (848 x 480)17
프레임 속도 (Frames Per Second)30 fps17
비디오 비트레이트 (Video Bitrate)1 Mbps17
오디오 비트레이트 (Audio Bitrate)128 Kbps17
최대 동시 시청자 (Max Concurrent Viewers)255
일반적 지연 시간 (Typical Latency)< 1 second17

6.2 위치 데이터 정확도 및 갱신 주기

Respond 플랫폼에 표시되는 위치 정보는 각 장비에 내장된 GPS 센서를 기반으로 한다. 따라서 GPS 신호의 강도에 따라 정확도에 편차가 발생할 수 있으며, 지도상에서는 파란색 원 형태의 오차 범위를 함께 표시하여 대략적인 위치를 가늠할 수 있도록 돕는다.12

위치 정보의 갱신 주기는 장비의 종류와 현재 작동 상태에 따라 다르게 설정되어 있다. 특히 Axon 바디캠의 경우, 녹화 중이 아닐 때(버퍼링 상태)는 갱신 주기가 15분으로 길어진다는 점에 유의해야 한다. 이는 지휘 본부에서 지도상의 녹색 점(버퍼링 상태)으로 표시된 요원의 위치가 최대 15분 전의 정보일 수 있음을 의미하며, 실시간 작전 지휘 시 발생할 수 있는 정보의 시차(latency)를 이해하고 잠재적인 오판을 방지하는 데 중요한 고려사항이다.

장비 유형 (Device Type)상태 (Status)갱신 주기 (Update Interval)출처 (Source)
Axon Body Camera녹화 중 (Recording)약 10초 (Approx. 10s)12
Axon Body Camera버퍼링 중 (Buffering)약 15분 (Approx. 15 min)12
Axon Fleet 3전원 켬 (Powered On)약 10초 (Approx. 10s)12
Axon Air비행 중 (Online Flight)약 5-10초 (Approx. 5-10s)12

6.3 네트워크 및 시스템 요구사항

Axon Respond의 라이브스트리밍 기능을 원활하게 사용하기 위해서는 특정 네트워크 요구사항을 충족해야 한다.

  • 대역폭: 지휘 본부나 감독관이 스트리밍을 시청하는 네트워크는 최소 10 Mbit/s의 다운로드 대역폭을 확보해야 한다. 이 대역폭은 약 5개의 동시 스트림을 안정적으로 지원할 수 있는 수준이다. 동시 시청 스트림이 하나씩 추가될 때마다 약 2 Mbit/s의 추가 대역폭이 필요하다.12

  • 방화벽 설정: 기관의 네트워크 보안 정책에 따라 외부 인터넷 접근이 통제되는 경우, 라이브스트리밍이 정상적으로 작동하지 않을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 기관의 방화벽에서 Axon의 스트리밍 릴레이 서버 IP 주소에 대한 TCP 포트 443 접근을 허용하도록 설정해야 한다. 허용해야 할 IP 주소 목록은 서비스가 제공되는 지역(미국, EU, 캐나다, 호주 등)에 따라 다르므로, 도입 시 Axon의 기술 문서를 참조하여 정확하게 설정해야 한다.18

7. 규제, 개인정보 보호 및 윤리적 고려사항

7.1 데이터 보안 및 규정 준수

Axon은 공공 안전 기관이 다루는 데이터의 민감성을 인지하고, 업계 최고 수준의 보안 및 규정 준수 체계를 갖추고 있다.

  • CJIS 준수: Axon Evidence를 포함한 Axon의 클라우드 서비스는 미국 연방수사국(FBI)이 제정한 ‘형사 사법 정보 서비스(Criminal Justice Information Services, CJIS)’ 보안 정책을 완벽하게 준수하며, 일부 항목에서는 요구사항을 초과하는 수준의 보안을 적용하고 있다. Axon은 고객 기관이 CJIS 감사를 받을 경우, 관련 자료 제공 및 기술 지원을 통해 감사가 원활히 진행되도록 돕는다.58 FususONE 플랫폼 역시 CJIS 규정을 준수하는 AWS GovCloud에서 호스팅되어 데이터의 무결성과 보안을 보장한다.48

  • FedRAMP 인증: Axon Evidence는 미국 연방정부의 클라우드 제품 및 서비스에 대한 표준화된 보안 평가 프로그램인 FedRAMP 인증을 획득한 유일한 디지털 증거 관리 솔루션이다. 이는 연방정부 수준의 엄격한 보안 요구사항을 충족함을 의미한다.59

  • 데이터 암호화: 기관의 데이터는 클라우드로 전송되는 과정(in-transit)에서는 TLS 1.2 이상의 프로토콜로, 서버에 저장된 상태(at-rest)에서는 AES-256 알고리즘으로 강력하게 암호화된다. 이를 통해 데이터의 전송 및 보관 전 과정에서 기밀성이 유지된다.48

  • 엄격한 접근 제어: 시스템 관리자는 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 사용자 그룹별로 데이터 접근 및 수정 권한을 세밀하게 설정할 수 있다. 또한, 다중 인증(MFA), 특정 IP 주소 대역에서의 접속만 허용하는 정책 등을 통해 비인가 접근을 원천적으로 차단한다.58

7.2 개인정보 보호 문제 및 비판적 시각

Axon 플랫폼이 제공하는 강력한 기능 이면에는 심각한 개인정보 보호 문제와 사회적 우려가 존재한다.

  • 대규모 감시 사회 우려: 미국시민자유연맹(ACLU), 전자프론티어재단(EFF)과 같은 시민 단체들은 RTCC가 도시 곳곳의 공공 및 민간 카메라를 하나의 네트워크로 통합하여, 정부가 시민의 일거수일투족을 감시할 수 있는 전방위적인 감시 시스템을 구축한다고 강력하게 비판한다. 이는 헌법에 보장된 프라이버시권과 집회 및 결사의 자유를 심각하게 위협할 수 있다는 주장이다.57

  • 정책 및 투명성 부족: 다수의 도시에서 RTCC를 도입하는 과정에서, 데이터 수집 및 활용에 대한 명확한 개인정보 보호 정책을 수립하거나 충분한 대중의 의견을 수렴하는 절차 없이 기술 도입을 강행하는 사례가 많다. 특히 ’의심스러운 행동’과 같이 모호하고 자의적인 기준으로 감시가 이루어질 수 있다는 점은 권력 남용의 위험을 높이는 요소로 지적된다.62

  • 민간 카메라 통합의 딜레마: Fusus 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 민간 카메라 통합은, 카메라 ’소유주’의 자발적 동의만을 기반으로 한다. 그러나 그 카메라에 일상적으로 촬영되는 불특정 다수의 일반 시민들은 자신의 영상이 경찰에 의해 실시간으로 감시될 수 있다는 사실에 대해 동의할 기회조차 갖지 못한다. 이는 2020년 샌프란시스코에서 경찰이 기업의 카메라 네트워크를 이용해 평화적인 시위를 감시했던 사례와 같이, 감시 기술이 본래 목적을 벗어나 시민 활동을 억압하는 데 사용될 수 있는 위험을 내포한다.57

  • 범죄 감소 효과에 대한 의문: RTCC가 범죄 예방 및 해결에 실질적으로 효과가 있는지에 대한 실증적 증거는 아직 부족하다. 디트로이트에서 Fusus와 유사한 민관 협력 감시 프로그램(Project Green Light)을 분석한 연구에 따르면, 일부 지역에서 재산 범죄는 감소했으나, 폭력 범죄율이나 범인 검거율에는 통계적으로 유의미한 긍정적 영향이 나타나지 않았다. 이는 막대한 예산을 투입하여 감시 인프라를 구축하는 것이 과연 가장 효과적인 범죄 예방 대책인지에 대한 근본적인 질문을 제기한다.57

7.3 Axon의 AI 윤리 위원회 및 거버넌스

Axon은 이러한 윤리적 논란에 대응하고, 책임감 있는 기술 개발을 표방하기 위해 제도적 장치를 마련했다.

  • 설립 및 목적: 2018년, Axon은 인공지능 기술 개발이 지역사회에 미치는 영향을 심도 있게 논의하고, 윤리적 가이드라인을 제시하기 위해 학계, 법조계, 경찰, 시민단체 등 다양한 분야의 외부 전문가로 구성된 독립적인 ’AI 윤리 위원회’를 출범시켰다.66

  • 주요 권고 사항 및 수용:

  • 안면 인식 기술: 위원회는 초기에 안면 인식 기술이 가진 부정확성, 특히 인종에 따른 심각한 편향 가능성에 대한 깊은 윤리적 우려를 표명하며, Axon이 바디캠에 안면 ‘매칭’ 기술을 상용화해서는 안 된다고 강력하게 권고했다. Axon은 이 권고를 공식적으로 수용하여, 현재까지 안면 인식을 통한 신원 확인 기술을 자사 제품에 탑재하지 않고 있다.49 (단, 영상 공개 시 개인정보 보호를 위해 얼굴을 자동으로 찾아 흐리게 처리하는 안면 ‘탐지’ 기술은 사용한다.)

  • ALPR 규제: 위원회는 ALPR 기술이 시민의 이동 경로를 무분별하게 추적할 수 있는 잠재적 위험을 지적하며, 데이터 보관 기간 제한 등 광범위하고 강력한 법적 규제가 필요함을 촉구했다.49

  • 한계 및 비판: 이러한 노력에도 불구하고, AI 윤리 위원회의 구성에 대해 비판적인 시각도 존재한다. 일부 시민 단체들은 위원회에 감시 기술의 영향을 가장 직접적으로 받는 소수 인종 커뮤니티나 경찰 폭력 피해자의 목소리가 충분히 반영되지 않았으며, 진정한 윤리적 검토를 위해서는 이들의 참여가 필수적이라고 주장한다.69

Axon은 ’기술적 규정 준수(CJIS, FedRAMP)’와 ’윤리적 거버넌스(AI 윤리 위원회)’라는 이중의 장치를 통해 자사 제품의 신뢰성과 정당성을 확보하려는 정교한 전략을 구사하고 있다. 한편으로는 CJIS와 같은 정부의 엄격한 보안 표준을 준수하고 있음을 강조하며 기술의 ’안전성’을 입증하고 58, 다른 한편으로는 독립적인 윤리 위원회를 통해 안면 인식 기술 미도입과 같은 ‘책임감 있는’ 결정을 내렸다고 홍보하며 기술의 ’도덕성’을 내세운다.68 그러나 이 두 가지 접근법은 모두 ‘어떻게(How)’ 이 기술을 안전하고 윤리적으로 운영할 것인가라는 절차적, 기술적 문제에 초점을 맞추고 있다. 이 과정에서 “과연 이러한 수준의 통합적인 대규모 감시 기술이 우리 사회에 애초에 ‘필요한가(Should we)?’“라는 더 근본적인 사회적, 철학적 질문은 논의의 주변부로 밀려난다. 기술의 존재 자체와 그것이 가져올 사회 구조의 근본적인 변화(예: 모든 시민이 잠재적 감시 대상이 되는 사회)에 대한 민주적 토론이, 기술적 안전성과 윤리적 절차라는 프레임에 의해 대체될 위험이 있는 것이다. 결과적으로 Axon의 전략은 잠재 고객인 공공 기관에게 “이 기술은 안전하고 윤리적으로 관리될 수 있으니 안심하고 도입하라“는 강력한 메시지를 전달하지만, 이는 기술의 사회적 수용성에 대한 더 넓은 사회적 합의 과정을 회피하는 효과를 낳을 수 있다.

8. 결론

Axon Respond와 Axon Fusus는 각각 현장의 ’점’과 지휘 본부의 ’면’을 연결하는 유기적인 통합 플랫폼이다. Respond가 현장의 실시간 데이터를 생성하고 전달하는 ’감각 기관’이라면, Fusus는 도시의 모든 정보를 통합하고 분석하여 지휘 본부의 의사결정을 지원하는 ‘두뇌’ 역할을 수행한다. 이 두 플랫폼의 결합은 과거에는 파편화되어 존재했던 정보들을 하나의 공통된 작전 그림으로 엮어냄으로써, 공공 안전 대응의 패러다임을 사후 분석 중심에서 실시간 지휘통제 중심으로 전환시키는 강력한 잠재력을 지니고 있다.

이 기술이 제공하는 가치는 명백하다. 실제 사례에서 입증되었듯이, 플랫폼은 범죄 대응의 효율성을 높이고, 자원의 배분을 최적화하며, 무엇보다 현장에서 위험에 노출되는 경찰관과 응급 구조대원의 안전을 증진시키는 데 실질적으로 기여한다.7 그러나 기술의 효용성은 동전의 양면과 같다. 이 플랫폼은 동시에 도시 전체를 아우르는 전례 없는 수준의 사회 감시망을 구축하며, 이는 시민의 프라이버시와 개인의 자유에 중대한 위협이 될 수 있다는 심각한 비판에 직면해 있다.57

따라서 Axon 지휘통제 플랫폼의 성공적인 도입 여부는 단순히 기술적 성능이나 기능의 우수성에만 달려 있지 않다. 진정한 성공은 기술이 제공하는 효용성과 시민 사회가 지켜야 할 기본권 사이에서 어떻게 현명한 균형을 맞출 것인가에 달려 있다. 이를 위해서는 기술 도입에 앞서, 그리고 도입 과정 전반에 걸쳐 데이터의 수집, 보관, 공유, 폐기에 대한 엄격하고 명확한 정책을 수립해야 한다. 또한, 기술의 운영 과정을 감시하고 권한 남용을 방지할 수 있는 투명한 외부 감독 체계가 반드시 마련되어야 한다. 가장 중요하게는, 이러한 감시 기술의 허용 범위와 한계에 대한 지속적인 사회적 논의와 민주적 합의 과정이 수반되어야 한다. 기술은 그 자체로 선하거나 악하지 않은 도구일 뿐이며, 그 도구의 궁극적인 가치와 위험을 결정하는 것은 결국 그것을 사용하는 우리 사회의 제도와 윤리적 합의에 달려 있음을 명심해야 한다.

9. 참고 자료

  1. INVESTOR PRESENTATION, https://filecache.investorroom.com/mr5ir_axon/533/AXON_Investor_Deck_November_2024.pdf
  2. The Axon Law Enforcement Ecosystem: Connecting Public Safety Like Never Before, https://www.youtube.com/watch?v=qYips8Dwbwk
  3. Connected Ecosystem - Axon.com, https://www.axon.com/getstarted/connected-ecosystem
  4. AXON RESPOND - MediaValet, https://cdn.mediavalet.com/usva/axon/e-ZIXgs0pk-hdVcd21tOCg/-nn67wo3b0KN7RgeoZssPQ/Original/Axon%20Respond%20Product%20Card%20EN_US.pdf
  5. What is Axon Respond?, https://my.axon.com/s/article/What-is-Axon-Respond?language=en_US
  6. Axon Fusus, https://www.axon.com/products/axon-fusus
  7. How Axon assists with real-time response, https://www.axon.com/resources/how-axon-assists-with-real-time-response
  8. Fusus2 - Axon.com, https://www.axon.com/partners/fusus2
  9. Fūsus and Axon Partnership Enhances Response Capabilities For Law Enforcement, https://www.axon.com/blog/fusus-partnership
  10. Introduction - Respond web - MyAxon, https://my.axon.com/s/article/Introduction-Respond-web
  11. Axon Respond for Devices Helps Small Agency Expand Coverage, https://www.axon.com/resources/axon-respond-for-devices-helps-small-agency-expand-coverage
  12. Axon Respond for the Web User Guide, https://my.axon.com/sfc/servlet.shepherd/document/download/069f3000006Ko5rAAC
  13. Axon Respond - SoftwareOne Marketplace, https://platform.softwareone.com/product/axon-respond/PCP-5995-4759
  14. Axon Respond, https://www.axon.com/products/axon-respond
  15. Benefits of Axon Respond+ for Emergency Services (EMS), https://www.axon.com/resources/axon-respond-for-ems
  16. Viewing a livestream - MyAxon, https://my.axon.com/s/article/Viewing-a-Livestream
  17. Features - Respond web - MyAxon, https://my.axon.com/s/article/Features-Respond-web?language=en_US
  18. Troubleshooting - Respond web - MyAxon, https://my.axon.com/s/article/Troubleshooting-Respond-web
  19. The Ultimate Guide to Real-Time Crime Centers - Axon.com, https://www.axon.com/resources/real-time-crime-center
  20. Single pane of glass technology integration - Axon Fusus, https://www.axon.com/products/axon-fusus/single-pane-of-glass-technology-integration
  21. Unified real-time crime center interface - Axon Fusus, https://www.axon.com/products/axon-fusus/unified-interface
  22. Axon and Fūsus Partner to Combine Tech for Unified Police Response | Equipped Events, https://equippedevents.com/insights/axon-and-fsus-partner-to-combine-tech-for-unified-police-response/
  23. Real-time crime center in the cloud: the next generation of police technology - Axon.com, https://www.axon.com/resources/real-time-crime-center-in-the-cloud-the-next-generation-of-police-technology
  24. Insight LPR - Axon.com, https://www.axon.com/partners/insight-lpr
  25. Proven LPR Integration in Your Real Time Crime Center - SoundThinking, https://www.soundthinking.com/blog/proven-lpr-integration-in-your-real-time-crime-center/
  26. Fusus - Police1, https://www.police1.com/fusus
  27. Community integration and public safety - Axon.com, https://www.axon.com/products/axon-fusus/community-integration
  28. Camera Integration - Orlando Connect, https://orlandoconnect.orlando.gov/camera-integration/
  29. Integrated artificial intelligence - Axon.com | IN, https://www.axon.com/in/products/axon-fusus/integrated-artificial-intelligence
  30. AXON FUSUS ARTIFICIAL INTELLIGENCE - MediaValet, https://cdn.mediavalet.com/usva/axon/Hn45atxxFEGiT35S5EVaIg/HOGftib6pU-QtMemC4c1BA/Original/Axon%20Fusus%20AI%20Product%20Card%20EN_US.pdf
  31. Axon Vehicle Intelligence, https://www.axon.com/products/vehicle-intelligence
  32. Axon Fusus Integrations in 2025 - Slashdot, https://slashdot.org/software/p/Axon-Fusus/integrations/
  33. Set up the Verkada + Fusus LPR Integration, https://help.verkada.com/en/articles/9966767-set-up-the-verkada-fusus-lpr-integration
  34. API Settings - MyAxon, https://my.axon.com/s/article/API-Settings
  35. Integrations - Axon.com | EN-CA, https://www.axon.com/en-ca/products/axon-fusus/integrations
  36. What Does “Open” Really Mean? - Flock Safety, https://www.flocksafety.com/blog/what-does-open-really-mean-public-safety-wins-when-the-industry-works-together
  37. Axon Plans to Sever APIs With Flock - Flock Safety, https://www.flocksafety.com/blog/axon-plans-to-sever-apis-with-flock
  38. Beware the Bundle: Companies Are Banking on Becoming Your Police Department’s Favorite “Public Safety Technology” Vendor | Electronic Frontier Foundation, https://www.eff.org/deeplinks/2025/04/beware-bundle-companies-are-banking-becoming-your-police-departments-favorite
  39. ALPR beyond the plate read: Axon’s unified vehicle intelligence, https://www.axon.com/resources/unified-vehicle-intelligence-webinar
  40. Axon Announces New Fixed ALPR Camera Solutions And Next-Gen AI Advancements To Expand Real-Time Public Safety Ecosystem, https://www.publicworks.com/doc/axon-new-fixed-alpr-camera-solutions-next-gen-ai-public-safety-ecosystem-0001
  41. Axon Fusus ALPR Search, https://my.axon.com/s/article/Axon-Fusus-ALPR-Search
  42. Axon Fusus ALPR Admin Guide, https://my.axon.com/s/article/Axon-Fusus-ALPR-Admin-Guide
  43. Axon reports Q3 2024 revenue of $544 million, up 32% year over year, raises outlook, https://investor.axon.com/2024-11-07-Axon-reports-Q3-2024-revenue-of-544-million,-up-32-year-over-year,-raises-outlook
  44. 2025 AI in law enforcement trends report - Axon.com, https://www.axon.com/resources/2025-ai-in-law-enforcement-trends-report
  45. AI Impact Awards 2025: Axon is Saving Police Officers Time and Headaches - Newsweek, https://www.newsweek.com/nw-ai/ai-impact-awards-2025-best-axon-2090729
  46. Integrated artificial intelligence - Axon Fusus, https://www.axon.com/products/axon-fusus/integrated-artificial-intelligence
  47. Axon Week 2025 Keynote | Axon Assistant - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=ARCpDrVk8xQ
  48. Privacy FAQs - CONNECTRALEIGH, https://connectraleigh.org/privacy-faqs/
  49. Axon AI Ethics Board - The Policing Project, https://www.policingproject.org/axon-ethics-board
  50. Axon Respond Case Study Maricopa Police Department, https://www.axon.com/resources/axon-respond-case-study-maricopa-police-department
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  52. hipaa basics for ems practitioners | nemsis, https://nemsis.org/wp-content/uploads/2021/05/HIPAA-Poster-for-Practitioners_05.20.2021.pdf
  53. Executive protection in healthcare | Axon Physical Security OS, https://www.axon.com/resources/the-new-reality-of-executive-protection-in-healthcare
  54. How LVT and AXON Fusus Help Retailers and Police Detect, Deter …, https://www.lvt.com/blog/how-lvt-and-fusus-help-retailers-and-police-detect-deter-and-respond-to-crime
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  56. Real stories, real impact: How Axon Fusus is transforming public safety, https://www.axon.com/blog/how-axon-fusus-is-transforming-public-safety
  57. Neighborhood Watch Out: Cops Are Using Fusus to Incorporate Private Cameras Into Their Real-Time Surveillance Networks | Electronic Frontier Foundation, https://www.eff.org/deeplinks/2023/05/neighborhood-watch-out-cops-are-incorporating-private-cameras-their-real-time
  58. BEYOND CJIS: ENHANCED SECURITY, NOT JUST … - Carahsoft, https://www.carahsoft.com/application/files/8915/5328/9745/White_Paper_Axon_Beyond_CJIS_Whitepaper.pdf
  59. Axon Evidence, https://www.axon.com/industries/federal/products/axon-evidence
  60. Security Matters: Complying with Industry Standards - Axon.com, https://www.axon.com/news/security-matters-complying-with-industry-standards
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  66. Axon Launches First Artificial Intelligence Ethics Board for Public Safety; Promotes Responsible Development of AI Technologies - Apr 26, 2018, https://investor.axon.com/2018-04-26-Axon-Launches-First-Artificial-Intelligence-Ethics-Board-for-Public-Safety-Promotes-Responsible-Development-of-AI-Technologies
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  68. The Future of Face Matching at Axon and AI Ethics Board Report, https://www.axon.com/news/ai-ethics-board-report
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  70. With great power comes great responsibility: Ethics in AI - Police1, https://www.police1.com/police-products/video-storage/articles/with-great-power-comes-great-responsibility-ethics-in-ai-AEbBgfoIIgkXPPI4/
  71. How to Launch a Successful Real-Time Crime Center - Police Chief Magazine, https://www.policechiefmagazine.org/launch-successful-real-time-crime-center/