요약
실시간 CCTV와 과거 범죄 통계를 이용한 AI 분석으로 범죄를 예측하는 기술이 개발되고 있습니다. 현재 CCTV 상황을 과거 범죄 패턴에 비춰 위험도를 분석할 계획이라고 하는데요. AI 기술에는 법원 판결문 2만 건을 분석해 범죄 발생 시 함께 나타나는 요소를 파악하고 미국 플로리다주립대의 범죄 영상 데이터와 범죄 상황을 가정한 영상도 추가 확보해 학습할 예정이라고 합니다. 이 기술은 향후 범죄 피해를 예방하는데 큰 도움이 될 전망입니다.
국내 연구진이 과거 범죄 통계 정보와 CCTV 영상을 자동 분석해 범죄 등 위험 상황이 발생할 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발 중입니다. 이 기술은 향후 범죄 피해를 예방하는데 큰 도움이 될 전망입니다.
CCTV 분석해 범죄 예측한다
한국전자통신연구원(ETRI)은 현재 CCTV 상황을 분석해 어떤 유형의 범죄가 발생할지 확률적으로 보여주는 '예측적 영상보안 원천기술'을 지난해부터 개발중이라고 밝혔습니다. 이에 향후에는 특정 지역의 장소에서 특정 시간대 폭행 등 4대 강력범죄 대상 범죄정보의 예측이 가능해질 전망입니다.
예를 들어 우범 지대로 특정된 지역에서 새벽 시간대 남녀가 일정 거리를 두고 걸어간다면 매우 높은 비율의 우범률이 % 단위로 표시되는 방식입니다. 본 기술은 현재 상황을 먼저 분석하고 과거의 범죄 데이터를 비교해 향후 일어날 수도 있는 범죄가 얼마나 위험한지를 판단, 먼저 대응한다는 의미입니다.
ETRI는 더욱 고도화된 예측 치안 기술을 개발하기 위해 선진국이 진행 중인 통계적 범죄 예측 방식에 지능형 CCTV 영상 분석 기술을 더했습니다. 기존 선진국의 범죄 예측시스템은 단순히 과거 범죄통계정보만을 분석해 미래의 위험도를 측정했다면 본 기술은 CCTV를 통해 실시간 확인되는 현재 상황 정보까지 반영합니다. 복합적으로 몇 분, 몇 시간 후의 범죄 발생 위험도를 알아냅니다. 가까운 미래에 발생할 수 있는 위험에 가장 중요한 요소가 현재 발생하고 있는 상황이란 점에 착안했습니다.
범죄가 발생한 CCTV 영상을 되돌아보면 그 당시 위험 상황은 아니었더라도 평상시와 다른 반복된 행동이 뒤늦게 감지하는 경우가 많다고 합니다. 연구진은 이같은 사실에서 현재 CCTV 상황을 과거 범죄 패턴에 비춰 얼마나 위험한지 분석합니다. 즉, 과거 발생한 범죄의 '데자뷰(De.ja vu)'를 재인식하는 셈입니다. 위험 예측 분석은 AI 분석 과정을 통해 이뤄집니다. 일반적으로 범죄가 발생하는 지역은 육안으로 식별이 어려운 열악한 환경이 대부분이기에 고성능 AI 기술이 필수적으로 요구됩니다.
현재 상황 판단부터 정확히
우선 연구진은 보유하고 있는 '지능형 CCTV 영상 분석 기술'로 현재 상황을 정확히 판단할 예정입니다. 구두 발자국의 '똑딱' 소리 요소를 영상으로 전환하는 시뮬레이션을 통해 행동을 파악합니다. 이로써 긴박한 뜀박질인지 지속적 미행과 같은 상황인지와 같은 요소에 집중할 예정입니다. 또한 시각 지능 기술로 화면 속 사람이 모자나 마스크, 안경을 쓰고 있는지, 배낭 등 도구를 지참했는지 등의 속성도 추가적으로 파악할 예정입니다.
다음으로 인식된 현재 상황이 과거 범죄 통계 정보와 비교해 위험도를 측정합니다. 예를 들면 새벽 2시, 후미진 골목에서 마스크와 모자를 쓴 남성이 젊은 여성을 따라가는 화면에 잡힌다면 위험도를 높게 책정해 알람을 주는 방식입니다. 비슷한 패턴이 오후 2시, 서울 명동 거리라면 위험도는 크게 낮아집니다.
연구진이 개발한 AI 기술에는 법원 판결문 2만건을 분석해 범죄 발생 시 함께 나타나는 요소를 파악하고 미국 플로리다주립대학교의 범죄 영상 데이터와 범죄 상황을 가정한 영상도 추가 확보해 학습할 예정입니다.
영화 '마이너리티 리포트' 같은 세상 오나
이에 더해 연구진은 성범죄 전과가 있는 대상자를 관리하는 기술도 개발할 예정이라고 하는데요. 현재 위치 정보 기준으로 발생하는 알람의 고의성을 판단하기 어렵고 사람이 다수 섞인 경우 CCTV를 살펴봐도 대상자 판별이 어렵다는 단점이 존재했습니다.
이에 ETRI는 연구진이 보유하고 있는 사람 재식별기술(Person Re-ID)을 활용, 전자발찌 착용자처럼 고위험군 특정인의 경로를 분석하면 즉각 인근 CCTV로 사람을 찾게 만들어줄 계획이라고 합니다. 이로써 정확히 우범자의 관리 대상 파악이 가능해지고 위험 행동 징후를 파악해 빠르게 대응할 수 있도록 만들 예정이라고 합니다. 연구진은 최종적으로 동적위험 예측분석 기술, 휴면 심층분석기술, 능동적 AI생활위험도 분석기술, 예측적 사회안전 리빙랩 등 기술 개발을 할 계획이라고 합니다.
전국 299개 지방자치단체 CCTV 통합관제센터와 경찰관제시스템 등에 본 기술이 적용되면 CCTV 영상만으로 범죄발생 위험도를 실시간으로 확인이 가능할 전망입니다. 가로등 조명 제어, 경고음, 현장 출동 등 대응체계도 구축하고 영상 프라이버시 마스킹 등 개인 민감 정보 보호 기술을 통해 시민의 사생활 침해 우려도 근본적으로 해소한다는 계획입니다.
ETRI 정보보호연구본부 김건우 신인증·물리보안연구실장은 "CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험 발생 가능성을 최대 80%까지 예측하고 예방할 수 있는 신경망 모델을 개발할 것이다"며 "미래형 첨단 사회안전시스템으로 발전할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔습니다.
