Axon Evidence 디지털 증거 관리 클라우드

1. 디지털 증거 관리 패러다임의 전환

1.1 Axon Evidence의 정의 및 역할

Axon Evidence는 단순한 클라우드 스토리지 솔루션을 넘어, 현대 공공 안전 기술 생태계의 중추 신경계 역할을 수행하는 플랫폼이다. 이는 법 집행 기관이 바디캠, 차량캠, CCTV, 시민 제보 영상 등 방대한 양의 디지털 증거를 수집, 저장, 관리, 분석 및 공유하는 방식을 근본적으로 재정의하는 클라우드 기반 디지털 증거 관리 시스템(Digital Evidence Management System, DEMS)이다.1 Axon의 하드웨어(카메라, 테이저)와 소프트웨어(기록 관리 시스템, 사법기관용 플랫폼)를 유기적으로 연결하는 허브로서, 데이터의 흐름을 통합하고 워크플로우를 자동화하여 수사 과정 전반의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다.3 이 플랫폼의 진정한 가치는 개별 기능의 합이 아닌, 전체 Axon 생태계를 하나로 묶어 시너지를 창출하고 사용자를 생태계 내에 유지시키는 강력한 네트워크 효과에 있다.

1.2 디지털 증거의 폭증과 DEMS의 필요성

현대 수사 환경은 디지털 데이터의 폭발적인 증가라는 거대한 도전에 직면해 있다. 2024년 기준, 사건의 86%가 디지털 증거를 포함하며, 특히 비디오 증거는 가장 보편적이고 유용한 수사 자료로 활용되고 있다.5 스마트폰, 바디캠, CCTV, 드론 등 증거 생성 소스가 다변화되면서 데이터의 양은 기하급수적으로 증가했다. 과거 법 집행 기관이 의존했던 USB 드라이브, CD/DVD, 개별 서버 등 분산된 온프레미스(on-premise) 저장 방식은 이러한 데이터 홍수를 감당하기에 역부족임이 명백해졌다.6 이러한 구식 방법론은 데이터 사일로(silo) 현상을 심화시켜 부서 간 협업을 저해하고, 증거의 유실 및 위변조 위험을 높이며, 수동적인 데이터 관리로 인한 막대한 비효율을 초래했다.2 따라서 대규모 데이터를 안전하게 보관하고, 필요할 때 신속하게 검색하며, 감독 사슬(Chain of Custody)을 완벽하게 추적할 수 있는 확장 가능하고 중앙 집중화된 클라우드 기반 DEMS의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수불가결한 시대적 요구가 되었다.4

1.3 보고서의 목적 및 구성

본 보고서는 Axon Evidence 플랫폼에 대한 다각적이고 심층적인 분석을 제공하는 것을 목적으로 한다. 기술적 아키텍처와 보안 프레임워크부터 핵심 기능, 전체 생태계 내에서의 전략적 역할, 시장 경쟁 구도에 이르기까지 상세히 다룬다. 나아가, 실제 도입 사례를 통해 정량적 효익을 분석하고, 동시에 플랫폼 도입에 수반되는 사회적, 윤리적 논쟁점과 비판적 시각을 균형 있게 제시한다. 이를 통해 공공 안전 및 사법 분야의 기술 도입을 고려하는 의사결정자에게 Axon Evidence의 잠재력과 위험 요소를 종합적으로 이해하고, 정보에 기반한 전략적 판단을 내리는 데 필요한 핵심적인 통찰을 제공하고자 한다.

2. 핵심 아키텍처 및 보안 프레임워크

2.1 클라우드 인프라: Microsoft Azure 기반 구축

Axon Evidence는 클라우드 인프라로 Microsoft Azure를 채택했다.6 이는 단순한 기술적 선택을 넘어, 법 집행 기관이라는 특수한 고객층의 신뢰를 확보하기 위한 전략적 결정이다. Azure는 전 세계적으로 분산된 데이터 센터를 통해 뛰어난 확장성과 안정성을 제공하며, 특히 정부 기관을 대상으로 한 클라우드 서비스에서 강력한 보안 및 규정 준수 프레임워크를 인정받고 있다.7 Axon은 Azure를 기반으로 함으로써 자체 데이터 센터 구축 및 유지에 드는 막대한 비용과 자원을 절감하고, DEMS 애플리케이션의 핵심 기능 개발에 역량을 집중할 수 있었다. 동시에 고객 기관은 데이터 주권(Data Sovereignty) 요구사항에 따라 자국의 법률을 준수하는 특정 지리적 지역 내에 모든 증거 데이터를 저장할 수 있는 유연성을 확보하게 된다.9 이처럼 업계 최고 수준의 인프라를 기반으로 한다는 점은, 클라우드 기술 도입에 보수적인 법 집행 기관의 심리적 장벽을 낮추고 Axon을 신뢰할 수 있는 파트너로 포지셔닝하는 데 결정적인 역할을 한다.

2.2 데이터 무결성 및 보안 프로토콜

Axon Evidence의 보안 설계는 증거의 생성부터 법정 제출까지 전 과정에 걸쳐 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하는 데 초점을 맞추고 있다.

2.2.1 전송 및 저장 중 암호화 (Encryption in Transit and at Rest)

모든 데이터는 Axon 기기에서 클라우드로 전송되는 과정에서 최신 표준의 TLS(Transport Layer Security) 프로토콜을 통해 암호화된다. 클라우드 서버에 저장될 때는 강력한 암호화 표준인 AES-256(Advanced Encryption Standard)을 사용하여 데이터를 보호한다.1 이는 데이터가 물리적으로 또는 네트워크상에서 탈취되더라도, 권한 있는 암호화 키 없이는 그 내용을 절대로 해독할 수 없음을 의미하며, 무단 접근 및 데이터 유출에 대한 강력한 방어 체계를 구축한다.1

2.2.2 해싱 알고리즘을 통한 위변조 방지

데이터의 위변조를 원천적으로 방지하기 위해 다층적인 암호학적 검증 장치가 적용된다.

• 소스에서의 암호학적 보호: Axon 카메라로 영상이 녹화되는 순간, 각 프레임은 ’Merkle Tree 해시’라는 고유한 디지털 지문을 부여받는다.1 이는 영상이 생성된 시점의 원본 상태를 증명하는 역할을 하며, 추후 어떠한 변경도 감지할 수 있는 기반이 된다.

• 업로드 검증: 파일이 클라우드로 업로드되기 전과 후에 SHA-2와 같은 강력한 해시 알고리즘을 사용하여 체크섬(checksum) 값을 계산하고 비교한다.1 두 값이 일치하면 전송 과정에서 데이터의 손상이나 변조가 없었음을 수학적으로 증명할 수 있다.

• 원본 불변의 원칙: Axon Evidence 내에서 원본 증거 파일은 절대 변경되지 않는다. 사용자가 영상을 편집하거나, 특정 부분을 잘라내거나, 민감 정보를 리댁션하는 모든 작업은 원본 파일의 사본을 생성하여 이루어지며, 그 결과물은 별도의 새로운 파일로 저장된다.11 이로써 원본 증거의 무결성은 어떠한 경우에도 훼손되지 않고 영구히 보존된다.

2.2.3 변경 불가능한 감사 추적 (Immutable Audit Trail)

Axon Evidence의 가장 핵심적인 보안 기능 중 하나는 모든 활동을 기록하는 변경 불가능한 감사 추적(Audit Trail)이다.1 증거 파일이 시스템에 업로드되는 순간부터 조회, 편집, 공유, 주석 추가, 삭제 시도에 이르기까지 사용자가 수행하는 모든 행위는 타임스탬프, 사용자 정보, IP 주소와 함께 영구적인 활동 로그에 자동으로 기록된다.1 이 로그는 시스템 관리자를 포함한 그 누구도 수정하거나 삭제할 수 없도록 설계되었다.11 만약 증거가 보존 정책에 따라 삭제되더라도, 누가 언제 어떤 근거로 삭제했는지에 대한 기록은 감사 추적에 영구적으로 남는다.1 이처럼 완벽한 추적성은 법정에서 증거의 감독 사슬(Chain of Custody)을 명확하게 입증하는 결정적인 근거가 되어, 증거의 신뢰성을 담보한다.3

2.3 주요 규정 준수 및 인증

Axon은 법 집행 기관의 엄격한 보안 요구사항을 충족시키기 위해 다수의 국내외 주요 보안 인증 및 규정을 준수하고 있음을 제3자 기관을 통해 입증하고 있다. 이는 단순한 규정 준수를 넘어, 고객에게 최고 수준의 보안을 제공하고 있다는 ’신뢰 자본’을 구축하려는 전략의 일환이다.

• CJIS (Criminal Justice Information Services): Axon Evidence는 미국 FBI의 CJIS 보안 정책 요구사항을 완벽하게 준수하며, 다중 인증(MFA), 접근 통제, 암호화 등 여러 측면에서 요구사항을 상회하는 강력한 보안 조치를 적용하고 있다.2 최근에는 Axon 바디캠 자체를 하드웨어 토큰으로 활용하는 새로운 MFA 방식을 도입하여, 보안성과 사용자 편의성을 동시에 강화하며 강화된 CJIS 규정에 선제적으로 대응하고 있다.19

• FedRAMP (Federal Risk and Authorization Management Program): 미국 연방정부의 클라우드 서비스 보안 평가 제도인 FedRAMP에서 가장 높은 등급인 ‘High Impact’ 수준의 인증을 획득했다.1 이는 국가 안보와 관련된 민감한 비분류 데이터를 처리할 수 있는 최고 수준의 보안성을 공인받았음을 의미하며, 미국 연방 기관으로 사업을 확장하는 데 결정적인 자격 요건으로 작용한다.8

• 국제 표준 인증: 정보보호 경영시스템 국제 표준인 ISO/IEC 27001을 비롯하여, SOC 2(System and Organization Controls 2), CSA STAR(Cloud Security Alliance STAR) 등 다수의 권위 있는 국제 인증을 획득하고 정기적인 감사를 통해 이를 유지하고 있다.1 이러한 외부 검증은 Axon의 보안 관행이 국제적인 모범 사례에 부합함을 객관적으로 증명한다.

3. 기능 심층 분석: 수사 워크플로우의 자동화와 최적화

Axon Evidence는 증거의 수집부터 분석, 공유에 이르는 전 과정을 효율화하고 자동화하는 다양한 고급 기능을 제공한다. 이러한 기능들은 경찰관의 행정 업무 부담을 줄여 본연의 임무에 더 집중할 수 있도록 지원한다.

3.1 증거 수집 및 관리

3.1.1 자동 업로드 및 동기화

현장에서 Axon 기기(바디캠, 차량캠, 테이저 등)로 생성된 모든 디지털 증거는 도킹 스테이션에 거치되거나 Wi-Fi를 통해 Axon Evidence 클라우드로 자동 업로드된다.1 이 자동화된 프로세스는 경찰관이 수동으로 파일을 전송하는 번거로움을 없애고, 증거가 누락되거나 지연되는 것을 방지한다.

3.1.2 제3자 증거 통합

현대 수사에서는 Axon 기기 외의 다양한 출처에서 증거가 발생한다. Axon Evidence는 CCTV, 민간 사업장의 감시 카메라, 시민의 스마트폰 영상, 드론 영상 등 거의 모든 종류의 제3자 증거를 통합 관리할 수 있다.12 데스크톱 애플리케이션인

Upload XT를 사용하면 수백 기가바이트에 달하는 대용량 파일이나 복잡한 폴더 구조를 그대로 유지하며 클라우드에 업로드할 수 있다.20 특히, 90% 이상의 독점적인 비디오 파일 형식을 자동으로 인식하고, 화질 저하 없는 무손실(lossless) 방식으로 표준 MP4 포맷으로 변환해주는 기능은 다양한 포맷의 CCTV 영상 재생에 어려움을 겪는 수사관들에게 매우 유용한 도구다.12

3.1.3 자동 태깅 (Auto-Tagging)

수동으로 증거에 메타데이터를 입력하는 작업은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. Axon Evidence는 기관의 CAD(Computer-Aided Dispatch, 컴퓨터 지원 파견) 및 RMS(Records Management System, 기록 관리 시스템)와 연동하여 사건 번호, 발생 시각, 위치, 사건 유형 등의 핵심 정보를 증거 파일에 자동으로 태깅한다.3 이는 데이터의 일관성과 정확성을 높여 향후 증거 검색의 효율성을 극대화하며, 사건 유형에 따라 사전에 설정된 보존 기간을 자동으로 적용하는 정책 기반 관리의 기초가 된다.

3.2 AI 기반 증거 분석 및 검토

Axon은 인공지능(AI) 기술을 적극적으로 활용하여 증거 검토 및 분석 과정의 혁신을 주도하고 있다. 이러한 AI 기능들은 단순한 편의 제공을 넘어, 수사관의 인지적 부담을 줄이고 사건의 본질에 더 깊이 파고들 수 있는 시간을 확보해준다.

3.2.1 자동 리댁션 (Automated Redaction)

증거 영상을 대중에게 공개하거나 법원에 제출할 때, 관련 없는 시민의 얼굴, 차량 번호판, 개인 정보가 노출된 컴퓨터 화면 등 민감 정보를 보호하기 위한 리댁션(redaction) 작업은 필수적이다. 과거에는 수작업으로 프레임 단위로 진행되어 막대한 시간이 소요되었지만, Axon의 Redaction Assistant는 AI가 영상 내에서 얼굴, 번호판, 화면 등을 자동으로 감지하고 블러(blur) 처리해준다.3 또한, 자동 생성된 트랜스크립트에서 특정 단어나 문장을 선택하면 해당 음성 구간 전체를 일괄적으로 음소거할 수도 있다.20 한 사례 연구에 따르면, 이 기능을 통해 리댁션에 소요되는 시간을 최대 75%까지 단축할 수 있었다.23

3.2.2 자동 트랜스크립션 및 키워드 검색 (Auto-Transcription and Keyword Search)

수 시간 분량의 바디캠 영상이나 취조 녹음 파일을 일일이 청취하며 필요한 부분을 찾는 것은 매우 비효율적이다. Axon Evidence는 영상 및 음성 파일의 대화 내용을 텍스트로 자동 변환하는 자동 트랜스크립션 기능을 제공한다.3 생성된 텍스트는 영상의 타임라인과 완벽하게 동기화된다. 수사관은 마치 문서 검색처럼 특정 키워드나 구문을 검색창에 입력하기만 하면, 해당 단어가 언급된 모든 영상과 그 정확한 시점을 즉시 찾아낼 수 있다.20 이는 결정적인 진술이나 단서가 포함된 순간을 신속하게 식별하여 수사 시간을 획기적으로 단축시키는 강력한 도구다.

3.2.3 Draft One: AI 기반 보고서 초안 작성

경찰 업무 중 가장 많은 시간을 차지하는 것 중 하나가 사건 보고서 작성이다. Draft One은 바디캠에 녹음된 음성 데이터를 기반으로, ChatGPT 변형 AI가 사실에 기반한 서술형 보고서 초안을 자동으로 생성해주는 혁신적인 기능이다.3 경찰관은 AI가 작성한 초안을 검토하고, 영상에서 확인된 시각적 정보나 추가적인 맥락을 보충하여 최종 보고서를 완성한다. 이 기능을 도입한 기관들은 보고서 작성 시간을 평균 50% 이상, 일부는 최대 67%까지 단축하는 효과를 보고했다.23

3.2.4 다중 카메라 재생 (Multi-Camera Playback)

하나의 사건 현장에는 여러 경찰관의 바디캠, 순찰차의 차량캠 등 다수의 카메라가 동시에 작동하는 경우가 많다. 다중 카메라 재생 기능은 최대 4개의 다른 영상 소스를 하나의 화면에서 시간 순서에 따라 완벽하게 동기화하여 동시에 재생할 수 있게 해준다.3 이를 통해 수사관은 개별 영상만으로는 파악하기 어려운 사건의 전체적인 상황과 용의자 및 경찰관들의 상호작용을 입체적이고 다각적으로 분석할 수 있다.

3.2.5 빠른 증거 검토 (Fast Evidence Review)

이 기능은 안면 인식 기술을 사용하지 않고, 개인의 신체적 특징(키, 체형)과 의복 등을 기반으로 영상 내 특정 인물을 식별하고 추적한다.20 예를 들어, “빨간 상의를 입은 남성“을 지정하면, 해당 영상 내에서 그 인물이 나타나는 모든 구간을 빠르게 찾아낼 수 있어, 특정인의 동선을 파악하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여준다.

3.3 사건 구축 및 협업

3.3.1 보안 공유 (Secure Sharing)

과거에는 증거를 공유하기 위해 DVD를 굽거나 외장 하드 드라이브에 복사하여 물리적으로 전달해야 했다. 이는 시간과 비용이 많이 들고, 분실이나 파손의 위험도 컸다. Axon Evidence는 플랫폼 내에서 검찰, 변호인, 타 수사기관 등 허가된 외부 파트너에게 만료 시간이 설정된 보안 링크를 통해 안전하고 효율적으로 증거를 공유할 수 있는 기능을 제공한다.3 누가 언제 해당 링크에 접속하여 파일을 조회했는지 모든 활동이 감사 추적에 기록되므로, 증거 전달 및 수령 여부에 대한 분쟁을 방지할 수 있다.

3.3.2 커뮤니티 리퀘스트 (Community Request)

사건 현장 주변의 시민이나 상점이 촬영한 스마트폰 영상, CCTV 영상은 사건 해결에 결정적인 단서가 될 수 있다. 커뮤니티 리퀘스트 기능은 경찰관이 이메일이나 문자로 특정 개인이나 다수에게 증거 제출을 요청하는 보안 업로드 링크를 전송할 수 있게 해준다.29 시민들은 별도의 앱 설치 없이 이 링크를 통해 자신의 영상을 업로드할 수 있으며, 해당 파일은 원본의 메타데이터와 포렌식 무결성을 유지한 채 즉시 기관의 Axon Evidence 계정으로 안전하게 수집된다.12

3.3.3 Axon Justice 연동

Axon Justice는 검찰과 변호인을 위해 설계된 별도의 DEMS 플랫폼이다.3 경찰이 Axon Evidence에서 특정 사건 파일을 검찰과 공유하면, 검찰은 Axon Justice 플랫폼에서 즉시 해당 증거에 접근할 수 있다. 이를 통해 증거 개시(Discovery) 절차가 디지털화되어, 수사 단계에서 사법 단계로의 증거 이관이 매우 매끄럽고 신속하게 이루어진다.

이러한 AI 기반의 고도화된 기능들은 명백한 효율성 향상을 제공하지만, 동시에 기관의 업무 프로세스를 Axon 플랫폼에 깊숙이 통합시키는 역할을 한다. 일단 이러한 자동화된 워크플로우에 익숙해지고 의존하게 되면, 다른 시스템으로 이전하는 데에는 단순한 데이터 마이그레이션을 넘어 업무 방식 전체를 재설계해야 하는 막대한 전환 비용이 발생한다. 따라서 이러한 기능들은 단기적으로는 강력한 도입 유인책으로 작용하는 동시에, 장기적으로는 사용자를 Axon 생태계에 종속시키는 ‘잠금(Lock-in)’ 효과를 강화하는 이중적인 역할을 수행한다.

4. Axon 생태계의 허브: 통합 플랫폼의 시너지 효과

Axon Evidence의 가장 큰 경쟁력은 개별 기능의 우수성을 넘어, Axon이 구축한 광범위한 공공 안전 생태계의 모든 요소를 연결하고 통합하는 ’허브’로서의 역할에 있다. 경쟁사들이 우수한 개별 제품을 제공할 수는 있지만, 현장에서의 데이터 생성부터 최종적인 사법 처리까지 전 과정을 아우르는 Axon의 통합된 네트워크는 모방하기 어려운 강력한 진입 장벽을 형성한다.

4.1 하드웨어 연동: 데이터 생성의 자동화

Axon의 하드웨어 제품군은 설계 단계부터 Axon Evidence와의 완벽한 연동을 염두에 두고 개발되었다. 이는 데이터 생성과 수집 과정을 최대한 자동화하고, 인간의 개입으로 인한 오류나 누락을 최소화하기 위함이다.

• Axon Body (바디캠) 및 Fleet (차량캠): 현장에서 녹화된 모든 영상과 오디오, 그리고 GPS 위치, 시간 등의 메타데이터는 별도의 조작 없이 Axon Evidence로 자동 전송되어 중앙에서 안전하게 관리된다.12

• TASER (에너지 무기): TASER 7 및 TASER 10과 같은 최신 모델은 Axon 네트워크에 연결되어 있다. 경찰관이 테이저를 홀스터에서 뽑거나(drawn) 발사(deployed)할 때마다, 해당 활동의 시간, GPS 위치, 펄스 기록 등 모든 로그 데이터가 기기 내에 저장된다. 이후 기기를 충전 도크에 거치하면 이 로그는 자동으로 Axon Evidence에 업로드되어, 해당 사건의 증거 파일과 연계되어 관리된다.3 이는 무력 사용에 대한 객관적이고 상세한 기록을 보장한다.

• Axon Air (드론): Axon의 드론 솔루션으로 촬영된 고해상도 영상은 실시간으로 지휘 센터에 스트리밍되거나, 비행 종료 후 Axon Evidence로 통합된다.12 이를 통해 공중에서 확보한 광범위한 시야의 증거를 지상의 바디캠 영상과 결합하여 입체적인 상황 분석을 할 수 있다.

4.2 소프트웨어 연동: 워크플로우의 통합

Axon Evidence는 다른 Axon 소프트웨어 솔루션들과 데이터를 원활하게 주고받으며, 분절되었던 업무 프로세스를 하나의 통합된 워크플로우로 연결한다.

• Axon Records (RMS): 경찰관이 Axon Records에서 사건 보고서를 작성할 때, Axon Evidence에 저장된 관련 바디캠 영상, 사진, 오디오 파일 등을 클릭 몇 번으로 직접 첨부할 수 있다.3 이는 보고서와 디지털 증거 간의 명확한 연결고리를 만들어주며, 두 시스템을 별도로 오가며 작업해야 했던 비효율을 제거한다.

• Axon Respond (실시간 상황 대응 플랫폼): 긴급 상황 발생 시, 지휘 센터의 관리자는 현장 경찰관의 바디캠 영상을 실시간으로 스트리밍하여 현장 상황을 직접 눈으로 확인할 수 있다.29 경찰관의 실시간 위치 정보와 함께 제공되는 이 영상은 지휘관이 더 정확하고 신속한 의사결정을 내리고, 효과적인 지원 병력을 파견하는 데 결정적인 정보를 제공한다.

• Axon Justice (사법기관용 플랫폼): 앞서 언급했듯이, Axon Evidence는 경찰의 수사 단계와 검찰 및 법원의 사법 단계를 잇는 핵심적인 데이터 파이프라인 역할을 한다.31 이를 통해 물리적 매체 없이도 증거가 신속하고 안전하게 이관되어, 전체 사법 절차의 속도를 높이는 데 기여한다.

4.3 Axon Signal 기술: 자동 녹화 활성화

Axon 생태계의 유기적 연결성을 가장 극적으로 보여주는 기술이 바로 Axon Signal이다. 이는 특정 조건이 충족되었을 때, 경찰관의 수동 조작 없이 주변의 Axon 카메라들을 자동으로 활성화시켜 녹화를 시작하게 하는 기술이다.12

• 작동 방식: 예를 들어, 경찰관이 순찰차의 경광등이나 사이렌을 켜면(Axon Signal Vehicle), 해당 차량의 카메라와 주변에 있는 경찰관들의 바디캠이 동시에 녹화를 시작한다. 또한, 경찰관이 홀스터에서 테이저나 권총을 뽑는 순간(Axon Signal Sidearm), 해당 경찰관의 바디캠은 물론, 신호 범위 내에 있는 동료 경찰관들의 바디캠까지 자동으로 녹화가 활성화된다.22

• 전략적 의미: Axon Signal은 긴급하고 스트레스가 높은 상황에서 경찰관이 녹화 버튼을 누르는 것을 잊어버릴 수 있는 ’인간적 오류’의 가능성을 기술적으로 차단한다. 이를 통해 사건의 가장 결정적인 순간이 누락되지 않도록 보장하며, 증거 확보의 신뢰성을 극대화한다. 더 나아가, 이는 개별 기기들이 서로 ’소통’하며 하나의 시스템처럼 작동하는 Axon 생태계의 강력함을 사용자에게 가장 직접적으로 체감시키는 장치이다. 이처럼 연결된 기기와 사용자가 많아질수록 플랫폼 전체의 가치는 기하급수적으로 증가하는 네트워크 효과가 발생하며, 이는 Axon의 핵심적인 경쟁 우위로 작용한다.

5. 도입 효과 분석: 법 집행 및 사법 시스템에 미치는 영향

Axon Evidence와 그 생태계의 도입은 법 집행 기관의 운영 방식과 사법 시스템 전반에 걸쳐 측정 가능하고 의미 있는 변화를 가져온다. 이는 단순한 행정 효율화를 넘어, 수사의 질, 기관의 투명성, 그리고 지역사회와의 관계에까지 영향을 미친다.

5.1 업무 효율성 및 생산성 향상

다수의 도입 사례는 Axon 기술이 경찰관의 행정 업무 부담을 획기적으로 줄여준다는 것을 정량적으로 입증한다.

• 보고서 작성 시간 단축: 미국 포트콜린스(Fort Collins) 경찰서는 AI 기반 보고서 초안 작성 도구인 Draft One을 도입한 후, 사건 보고서 작성에 소요되는 시간을 67% 단축하는 성과를 거두었다.23 이는 경찰관이 서류 작업에서 벗어나 순찰, 수사, 지역사회 활동 등 더 본질적인 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보해준다는 것을 의미한다.

• 증거 검토 및 처리 가속화: 텍사스주 로렛(Rowlett) 경찰서는 AI 기반 자동 리댁션 도구인 Redaction Assistant를 활용하여 민감 정보 처리 시간을 75% 감소시켰다.23 또한, 자동 트랜스크립션과 키워드 검색 기능은 수 시간 분량의 영상 증거를 수 분 내에 검토할 수 있게 하여, 수사관이 신속하게 핵심 단서를 파악하고 수사 방향을 설정하는 데 결정적인 도움을 준다.20

• 증거 수집 효율화: 영국 켄트(Kent) 및 에식스(Essex) 경찰은 시민으로부터 증거를 수집하는 Community Request 기능을 적극 활용했다. 이를 통해 5만 건 이상의 증거를 원격으로 수집했으며, 이는 경찰관이 직접 방문하여 증거를 수집하는 기존 방식에 비해 약 10만 시간의 업무 시간을 절약한 것과 동일한 효과로 분석되었다.36

• 전반적인 재정 및 시간 절감: Axon Evidence는 기관 내부에 별도의 데이터 서버를 구축하고 유지하는 데 필요한 하드웨어 구매, 전력, 상면, 인건비 등 막대한 온프레미스 운영 비용을 제거한다.6 또한, 증거 공유를 위해 DVD를 제작하고 물리적으로 배송하는 데 들었던 비용과 시간 역시 완전히 절감된다. 이러한 워크플로우 자동화는 기관의 재정적 효율성을 크게 향상시킨다.

5.2 투명성, 책무성 및 지역사회 관계

Axon 기술, 특히 바디캠과 Axon Evidence는 경찰 활동의 투명성과 책무성을 높여 지역사회와의 신뢰를 구축하는 데 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

• 객관적 기록 제공: 바디캠 영상은 경찰과 시민 간의 상호작용에 대한 객관적인 시각적, 청각적 기록을 제공한다. 이는 종종 상반되는 양측의 주장이 대립하는 상황에서 사실관계를 파악하는 데 중요한 역할을 하며, 결과적으로 시민의 불만 제기를 줄이고 경찰의 과잉 대응을 억제하는 효과를 가져올 수 있다.4

• 감독 사슬 보장: 변경 불가능한 감사 추적 기능은 증거가 수집된 순간부터 법정에 제출되기까지 모든 접근과 처리 과정을 투명하게 기록한다.1 이는 증거가 부적절하게 편집되거나 은폐되었다는 의혹을 해소하고, 수사 과정의 절차적 정당성을 입증하는 데 기여한다.

• 정책 준수 모니터링: Axon Performance와 같은 분석 도구를 사용하면, 관리자는 소속 경찰관들의 바디캠 사용 정책 준수율, 증거 분류 및 태깅 비율 등을 대시보드를 통해 체계적으로 모니터링할 수 있다.29 이는 기관의 정책이 현장에서 제대로 이행되고 있는지 감독하고, 필요한 교육이나 지도를 제공하는 근거 자료가 된다.

• 한계점: 그러나 바디캠이 모든 문제를 해결하는 만병통치약은 아니라는 비판적 시각도 분명히 존재한다. 경찰관이 녹화 시작 및 종료 시점을 임의로 선택할 수 있다는 점, 음소거 기능을 사용할 수 있다는 점, 그리고 카메라의 시점과 앵글이 본질적으로 경찰관의 관점을 대변하게 되어 사건을 왜곡할 수 있다는 점 등은 기술의 한계로 지적된다.38 따라서 기술 도입과 함께 엄격한 운영 정책과 감독 체계가 반드시 병행되어야 한다.

5.3 사례 연구 분석

• 그랜드프레리 경찰서 (Grand Prairie PD, 텍사스): 이 기관은 4개의 카운티에 걸쳐 있는 복잡한 관할 구역 때문에 인접 기관과의 증거 공유에 큰 어려움을 겪고 있었다. Axon Evidence 도입 후, 클라우드를 통해 필요한 증거를 신속하고 안전하게 공유할 수 있게 되어 수사 공조가 획기적으로 개선되었다. 특히, 차량캠(Fleet 3)에 탑재된 ALPR(자동 번호판 인식) 시스템이 Axon Evidence와 연동되어, 용의 차량을 신속히 식별하고 관련 영상 증거를 즉시 공유함으로써 총격 사건 용의자를 단 몇 분 만에 특정하고 검거하는 데 성공했다.28

• 켄트 및 에식스 경찰서 (Kent and Essex Police, 영국): 두 인접 경찰서는 각각 운영하던 여러 개의 분산된 디지털 증거 관리 시스템을 Axon Evidence 기반의 단일 통합 플랫폼(DAMS 프로젝트)으로 전환했다. 이를 통해 증거의 자동 수집(ingestion)부터 관리, 검찰 공유까지의 전 과정이 하나의 생태계 안에서 유기적으로 이루어지게 되었다. 도입 후 첫 6개월 만에 35만 건 이상의 증거가 시스템에 업로드되었으며, 수사관들은 “수사 시간을 얼마나 절약했는지 이루 다 말할 수 없을 정도“라고 평가하며, 시스템이 수사 효율성에 ’게임 체인저’가 되었다고 밝혔다.36

• 주요 대도시 경찰서: 도입 이전에는 분산된 데이터 저장소, 증거 접근 지연, CJIS와 같은 보안 규정 준수 문제로 어려움을 겪었다. Axon Evidence를 도입한 후, 모든 디지털 증거를 클라우드에 중앙 집중화하고, AI 기반의 자동 트랜스크립션 및 리댁션 도구를 활용하여 증거 검토 시간을 대폭 단축했다. 이는 사건 처리 기간을 줄였을 뿐만 아니라, 민감한 증거 데이터의 보안 처리 수준과 규정 준수 능력을 향상시키는 결과를 가져왔다.2

6. 시장 환경 및 경쟁 구도 분석

6.1 디지털 증거 관리 시스템(DEMS) 시장 규모 및 성장 동향

디지털 증거 관리 시스템(DEMS) 시장은 공공 안전 분야 기술 투자에서 가장 빠르게 성장하는 영역 중 하나다. 여러 시장 조사 기관의 분석을 종합하면, 글로벌 DEMS 시장 규모는 2023년에서 2024년 사이 약 75억에서 85억 달러 수준으로 평가된다. 이 시장은 연평균 성장률(CAGR) 9.6%에서 12.1%에 이르는 높은 성장세를 보이며, 2030년대 초반에는 140억 달러에서 최대 230억 달러 규모까지 확대될 것으로 전망된다.41

이러한 급격한 성장의 배경에는 몇 가지 핵심 동인이 있다. 첫째, 바디캠, 스마트폰, CCTV 등에서 생성되는 디지털 증거의 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 점이다.42 둘째, 기존의 온프레미스 저장 방식의 한계가 명확해지면서, 확장성과 유연성이 뛰어난 클라우드 기반 솔루션으로의 전환이 가속화되고 있다.41 셋째, 각국 정부와 법 집행 기관이 수사 현대화와 투명성 확보를 위해 관련 기술에 대한 투자를 확대하고 있기 때문이다.41 지역적으로는 북미 시장이 현재 가장 큰 점유율을 차지하고 있으나, 아시아 태평양 지역이 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상되어 향후 시장의 주요 격전지가 될 것으로 보인다.41

6.2 주요 경쟁사 비교 분석

Axon Evidence는 DEMS 시장의 선두주자로 평가받지만, NICE, Motorola Solutions 등 강력한 경쟁사들과 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 각 기업은 서로 다른 강점과 전략을 바탕으로 시장에 접근하고 있다.

아래 표는 Axon Evidence와 주요 경쟁 솔루션의 핵심적인 특징과 전략을 비교 분석한 것이다. 이 표는 각 솔루션이 어떤 문제에 집중하고 있으며, 어떤 방식으로 가치를 창출하는지를 명확히 보여준다. 의사결정자는 이를 통해 단순한 기능 목록을 넘어, 각 플랫폼의 철학과 장기적인 방향성을 이해하고 자사 환경에 가장 적합한 파트너를 선택하는 데 도움을 얻을 수 있다.

7. 비판적 평가 및 논쟁점

Axon Evidence는 기술적 혁신과 효율성 증진이라는 긍정적 측면과 함께, 개인정보보호, 사회적 감시, 기술의 윤리적 문제 등 심각한 논쟁을 야기하는 양면성을 지니고 있다. 기술 도입을 고려하는 기관은 이러한 비판적 시각을 반드시 인지하고 심도 있게 검토해야 한다.

7.1 개인정보보호, 감시 및 시민 자유에 대한 우려

Axon은 바디캠과 같은 기술을 경찰 활동의 ’투명성’과 ’책무성’을 높이는 도구로 홍보한다. 그러나 ACLU, EFF와 같은 시민단체들은 이러한 기술이 본질적으로는 지역 사회에 대한 경찰의 감시 능력을 비약적으로 강화하고, 막대한 양의 개인정보를 수집하는 도구로 기능할 수 있다고 경고한다.40 경찰관이 일상적인 순찰 활동 중에 마주치는 수많은 시민의 모습과 대화가 영구적인 기록으로 남아 데이터베이스화되는 것 자체로 프라이버시 침해 소지가 크다는 것이다.

특히, Axon의 기술 로드맵에 포함된 얼굴 인식 기술이나 현재 일부 도입된 ALPR(자동 번호판 인식) 기술은 이러한 우려를 더욱 증폭시킨다.53 이러한 기술들이 방대한 바디캠 및 차량캠 영상 데이터와 결합될 경우, 정부가 시민들의 이동 경로, 교우 관계, 집회 참여 여부 등을 실시간으로 추적하는 대규모 감시 시스템으로 발전할 수 있다는 심각한 위험이 제기된다. 수집된 데이터의 소유권은 법 집행 기관에 귀속되지만 9, Axon이 서비스 개선 및 통계 분석 목적으로 메타데이터와 같은 비-콘텐츠 데이터를 활용할 수 있다는 점 또한 잠재적인 프라이버시 침해 우려를 낳는다.9

7.2 AI 기술 도입의 윤리적 문제: Draft One을 중심으로

Axon이 야심 차게 선보인 AI 기반 보고서 작성 도구 ’Draft One’은 효율성이라는 가치 이면에 심각한 윤리적 문제를 안고 있다.

• 편향성 및 부정확성: 생성형 AI 모델은 훈련에 사용된 데이터에 내재된 인종적, 성별적, 사회적 편견을 그대로 학습하고 재현할 위험이 있다. 또한, 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 ‘환각(Hallucination)’ 현상은 AI의 본질적인 한계로 지적된다.54 만약 편향되거나 부정확한 AI가 작성한 보고서 초안이 별다른 비판적 검토 없이 최종 보고서에 반영된다면, 이는 수사 초기 단계부터 편견을 주입하고, 특정 집단에 대한 차별적인 법 집행을 고착화하며, 재판 과정에서 사실을 왜곡하는 심각한 결과를 초래할 수 있다.

• 감사 불가능성 및 투명성 부재: 시민단체 EFF의 분석에 따르면, Draft One은 AI가 생성한 최초의 초안과 경찰관이 수정한 최종본 사이의 변경 이력을 전혀 저장하지 않는 방식으로 설계되었다.25 즉, 최종 보고서의 어느 부분이 AI에 의해 작성되었고 어느 부분이 인간에 의해 수정되거나 추가되었는지 사후에 검증할 방법이 원천적으로 차단되어 있다. 이는 만약 보고서에 허위 사실이나 부적절한 표현이 포함되었을 경우, 그 책임이 AI의 오류인지 경찰관의 의도적인 조작인지 가려내는 것을 불가능하게 만든다. 이러한 ’감사 불가능성’은 투명성과 책무성을 핵심 가치로 내세우는 Axon의 공식적인 입장과 정면으로 배치되는 심각한 설계 결함이다.

• 의도적 안전장치 해제: Axon은 AI의 오류 가능성을 인지하고, 경찰관이 초안을 주의 깊게 검토하도록 유도하기 위해 ’명백한 오류’를 의도적으로 삽입하거나, AI 생성 보고서임을 알리는 헤더/푸터를 추가하는 등의 안전장치를 마련했다. 그러나 공공 기록물 분석 결과, 이러한 안전장치들을 기관의 관리자가 설정에서 쉽게 비활성화할 수 있도록 옵션을 제공한 사실이 드러나 큰 논란이 되었다.54 이는 Axon이 투명성 확보보다는 제품의 시장 수용성을 높이는 데 우선순위를 둔 것이 아니냐는 비판을 낳았다.

7.3 공급업체 종속 (Vendor Lock-in) 및 장기적 비용 증가

Axon의 비즈니스 모델은 고객을 자사의 생태계 안에 강력하게 묶어두는 ‘공급업체 종속(Vendor Lock-in)’ 전략에 기반하고 있으며, 이는 장기적으로 기관에 상당한 재정적 부담을 안겨줄 수 있다.

• 높은 전환 비용: 법 집행 기관이 수년간 축적한 수백 테라바이트(TB)에서 수 페타바이트(PB)에 달하는 막대한 양의 증거 데이터를 Axon Evidence에 저장하고, 모든 업무 절차를 Axon의 하드웨어와 소프트웨어에 맞춰 최적화한 후에는 다른 공급업체의 솔루션으로 이전하는 것이 현실적으로 매우 어렵다.57 방대한 데이터를 새로운 시스템으로 안전하게 이전하는 기술적 복잡성, 모든 직원을 재교육하는 데 드는 시간과 비용, 그리고 전환 과정에서 발생할 수 있는 업무 공백 및 데이터 유실 위험은 엄청난 ’전환 비용’으로 작용하여, 사실상 고객을 Axon 생태계에 종속시킨다.

• 복잡한 비용 구조 및 장기 계약: Axon은 일반적으로 하드웨어(바디캠 등), 소프트웨어 라이선스, 클라우드 스토리지 등을 모두 묶어 5년 또는 그 이상의 장기 구독 계약 형태로 서비스를 제공한다.58 초기 계약 시점의 비용은 합리적으로 보일 수 있으나, 계약 기간 동안 새로운 기능이 유료 애드온(add-on) 형태로 추가되거나, 인력 증가로 인해 필요한 라이선스 수가 늘어나면서 총 소유 비용(TCO)은 초기에 예상했던 것보다 훨씬 더 가파르게 증가하는 경향이 있다. 미국 산타클라라 카운티 보안관실의 사례는 이를 명확히 보여준다. 2017년 최초 5년 계약 금액은 약 398만 달러였으나, 중간에 하드웨어와 라이선스, 신규 기능을 추가하면서 6년간 총비용은 800만 달러로 두 배 이상 증가했다. 그리고 2022년, 새로운 5년 계약을 체결할 때의 견적은 무려 1,600만 달러에 육박했다.58 이는 한번 Axon 생태계에 진입하면, 지속적인 비용 상승 압박에 직면할 수 있음을 시사한다.

이러한 Axon의 비즈니스 모델은 혁신적인 제품으로 시장에 진입한 후, 클라우드 구독 모델을 통해 고객을 플랫폼에 묶고, 지속적인 고부가가치 소프트웨어 업데이트를 통해 의존성을 심화시켜, 장기적이고 예측 가능한 수익을 창출하는 고도로 계산된 전략이다. 이는 기술적 우위를 구조적 종속으로 전환시키는 과정이며, 도입 기관은 단기적 효율성뿐만 아니라 장기적인 재정 자율성과 기술 선택권에 미칠 영향을 신중하게 고려해야 한다.

8. 미래 전망 및 시스템 발전 방향

8.1 년 Axon Evidence 플랫폼 재설계

Axon은 기술 발전과 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 플랫폼을 개선하고 있으며, 2025년 10월 말 전 세계 고객을 대상으로 Axon Evidence 플랫폼의 대대적인 재설계 버전 출시를 예고했다.5 이번 재설계의 핵심 목표는 플랫폼의 기능이 점차 복잡해짐에 따라 저하될 수 있는 사용자 경험(UX)을 획기적으로 개선하여, 업무 효율성과 사용 편의성을 높이는 데 있다.

주요 개선 사항은 다음과 같다 5:

• 통합된 증거 검색 (Unified Evidence Search): 여러 페이지를 거치지 않고 단일 검색창에서 모든 유형의 증거를 신속하게 검색할 수 있도록 개선된다.

• 간소화된 탐색 구조 (Streamlined Navigation): 자주 사용하는 기능들을 전면에 배치하고, 접이식 사이드바를 도입하여 클릭 횟수를 줄이고 다른 Axon 솔루션으로의 이동을 용이하게 한다.

• 직관적인 미디어 플레이어 (Intuitive Media Player): 영상 재생 속도를 높이고, 제어 기능을 개선하여 중요한 순간을 보다 효율적으로 분석할 수 있도록 인터페이스를 개편한다.

• 상황 인지적 정보 제공 (Robust Evidence Details): 영상을 재생하면서 동시에 관련 메타데이터, 노트, 트랜스크립트 등을 동일한 화면의 컨텍스트 패널에서 확인하고 편집할 수 있게 하여, 화면 전환으로 인한 작업 흐름의 단절을 방지한다.

• 중앙 집중화된 관리자 콘솔 (Centralized Admin Capabilities): 분산되어 있던 관리자 설정 기능들을 현대적이고 사용자 친화적인 단일 인터페이스로 통합하여, 시스템 관리를 더욱 용이하게 한다.

이러한 변화는 Axon이 신규 기능 개발뿐만 아니라, 기존 사용자의 만족도와 플랫폼의 지속 가능성을 매우 중요하게 여기고 있음을 보여준다.

8.2 디지털 증거 관리 기술의 미래 동향과 Axon의 전략

DEMS 시장은 AI, 실시간 데이터 처리, 플랫폼 간 연동 기술을 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, Axon은 이러한 기술 트렌드를 선도하려는 명확한 전략을 가지고 있다.

• AI 기술의 심화: 현재 제공되는 리댁션, 트랜스크립션, 보고서 초안 작성을 넘어, 앞으로는 영상 내 특정 객체나 행동 패턴을 자동으로 인식하고 분석하는 기능, 다수의 영상에서 이상 징후나 특정 사건과의 연관성을 예측하는 등 더욱 고도화된 AI 분석 기능이 도입될 것으로 예상된다. 이는 수사를 반응적인(reactive) 활동에서 예측적인(proactive) 활동으로 전환시키는 잠재력을 가지고 있다.

• 실시간 데이터 통합 강화: Axon이 최근 911 긴급 통화 내용을 AI로 분석하여 실시간으로 현장 경찰관에게 핵심 정보를 제공하는 기술을 가진 스타트업 ’Prepared’를 인수한 사례는 Axon의 미래 전략을 명확히 보여준다.60 이는 사건 발생의 가장 첫 단계인 ‘신고’ 시점부터 데이터를 Axon 생태계로 통합하려는 시도이다. 이렇게 확보된 실시간 정보는 Axon Respond와 같은 실시간 운영 플랫폼의 가치를 극대화하여, 지휘관이 현장 상황을 더욱 정확하게 파악하고 최적의 대응을 할 수 있도록 지원할 것이다.

• 생태계의 확장: Axon의 장기적인 비전은 단순히 법 집행 기관에 기술을 제공하는 것을 넘어, 사법 시스템 전반의 ’운영체제(Operating System)’가 되는 것이다. 현재 경찰(Axon Evidence, Records)과 검찰/변호인(Axon Justice)을 연결한 것을 시작으로, 향후 법원, 교정 시설, 보호관찰 기관, 나아가 민간 보안 영역까지 생태계를 확장하려 할 것이다.31 이를 통해 사건 발생부터 재판, 형 집행에 이르는 모든 과정의 데이터가 Axon 플랫폼 위에서 흐르도록 만들어, 사법 시스템 전체의 효율성을 높이는 동시에 시장 지배력을 공고히 하려는 전략을 추구할 것으로 전망된다.

9. 결론: 혁신과 논란의 중심에 선 증거 관리 플랫폼

9.1 기술적 의의 및 시장 내 위상 요약

Axon Evidence는 지난 10여 년간 법 집행 분야에서 디지털 증거를 다루는 방식을 근본적으로 변화시킨 혁신적인 플랫폼임이 분명하다. 과거 분산되고 비효율적이며 보안에 취약했던 온프레미스 관리 방식을, 강력한 보안 체계 위에서 중앙 집중적으로 관리하고 자동화하는 클라우드 기반 패러다임으로 성공적으로 전환시켰다. 특히, AI를 활용한 효율적인 분석 도구와, 바디캠부터 기록 관리 시스템, 사법기관 플랫폼까지 아우르는 독보적인 통합 생태계를 구축함으로써 디지털 증거 관리 시스템(DEMS) 시장에서 누구도 부정하기 어려운 선도적 지위를 확보했다.

9.2 효율성 증진과 사회적 감시의 양면성

Axon Evidence가 제공하는 가치는 명확하다. 경찰관의 행정 업무 부담을 획기적으로 줄여주고, 수사 과정의 효율성을 극대화하며, 변경 불가능한 감사 추적을 통해 증거의 무결성을 보장하고, 기관의 투명성을 높이는 데 실질적으로 기여한다. 이러한 순기능은 공공 안전과 사법 정의 실현에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

그러나 그 이면에는 심각한 사회적, 윤리적 딜레마가 존재한다. 플랫폼의 강력한 데이터 수집 및 분석 능력은 필연적으로 대규모 사회 감시와 개인정보 침해의 위험을 내포하고 있다. 특히, 편향성과 부정확성의 위험을 안고 있는 AI 기술이 경찰 보고서 작성과 같은 민감한 영역에 충분한 검증과 투명성 확보 없이 도입되는 것은 공정성을 심각하게 훼손할 수 있다. Axon의 기술은 효율성의 도구인 동시에, 잠재적으로는 시민의 자유를 억압하고 기존의 사회적 불평등을 심화시킬 수 있는 강력한 통제의 도구가 될 수 있는 양면성을 지니고 있다.

9.3 향후 발전 과제 및 시사점

Axon Evidence와 같은 기술의 발전과 확산은 거스를 수 없는 흐름이다. 따라서 기술 공급자인 Axon에게는 단순히 혁신적인 기능을 개발하는 것을 넘어, AI 윤리 원칙을 확립하고, 데이터 프라이버시를 최우선으로 고려하며, 기술의 작동 방식을 외부에서 검증할 수 있는 감사 가능한 투명성을 확보해야 할 더 높은 수준의 사회적 책임이 요구된다.

동시에, 이러한 기술을 도입하는 정부와 법 집행 기관의 역할은 더욱 중요하다. 기술이 제공하는 효율성의 이면에 존재하는 잠재적 위험을 명확히 인지하고, 기술의 도입 및 운영 전 과정에서 시민의 기본권을 보호하기 위한 강력한 법적, 제도적 장치를 마련해야 한다. 여기에는 엄격한 데이터 접근 통제 정책, AI 사용에 대한 명확한 가이드라인, 그리고 독립적인 외부 기관에 의한 감독 메커니즘 수립이 반드시 포함되어야 한다. 궁극적으로 기술은 가치 중립적인 도구이며, 그 도구가 사회에 득이 될지 실이 될지는 그것을 설계하고 사용하는 우리 사회의 제도와 철학에 의해 결정될 것이다.

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57. What is vendor lock-in? | Vendor lock-in and cloud computing - Cloudflare, https://www.cloudflare.com/learning/cloud/what-is-vendor-lock-in/
58. Santa Clara OCLEM Review of Axon Contract Final, https://files.santaclaracounty.gov/exjcpb1666/migrated/Final%20Report%20on%20Axon%20Memo%20-%20December%202022.pdf?VersionId=xKPhyT9Ygzr.4aIlCHpOvg1CyDxD_kQc
59. #2024-52 - Ferguson, MO, https://www.fergusoncity.com/DocumentCenter/View/7366/Resolution-2024-52-Axon
60. Axon to acquire AI-powered 911 communications company Prepared, strengthening the public safety ecosystem from call to closure, https://investingnews.com/axon-to-acquire-ai-powered-911-communications-company-prepared-strengthening-the-public-safety-ecosystem-from-call-to-closure/
61. Collecting digital evidence: How Axon is simplifying discovery, https://www.axon.com/resources/collecting-digital-evidence