[정보통신신문=서유덕기자]

최근 잇따른 묻지마식 강력범죄로 국민 불안이 가중된 가운데, 거동 수상자의 이상행동을 스스로 포착해 범죄 발생을 사전 차단하는 ‘지능형 폐쇄회로텔레비전(CCTV)’이 주목받고 있다. 검문검색 강화, 강도 높은 처벌 등 치안 당국이 내놓은 대책이 사후약방문에 그칠 수 있다는 우려 속, 첨단 정보통신기술(ICT)이 국민 안전의 첨병으로 부상하고 있다.

배회하는 예비 범죄자 ‘스스로’ 포착

CCTV는 치안 활동을 하는 경찰 인력을 보완하고, 잠재적 범죄자의 범행 의지를 약화시켜 범죄 발생을 예방하며, 최종적으로 범죄 증거로 활용되는 등 치안 안전의 핵심 기능을 도맡고 있다.

그러나 점차 증가하는 사건·사고에 대응하고자 CCTV가 계속 증설되고 있으며 감시·관리 부담도 덩달아 가중되는 실정이다. 관제센터의 모니터링 요원은 수백 대의 CCTV가 쉴 새 없이 실시간 전송하는 화면을 일일이 확인해야 한다. 이에 치안 당국의 신속 정확한 상황 인지와 대응에 애로가 상당한 것으로 알려져 있다.

그러던 중, 몇 년 전부터 초고속 유·무선 통신 기술과 인공지능(AI)을 토대로 모니터링 요원 대신 빠르고 정확하게 이상 상황을 감시·검출해내는 지능형 CCTV가 지방자치단체, 행정안전부와 경찰청·소방청, 산림청 등으로부터 조명받기 시작했다. 그간 화재 감지, 군중 밀집도 예측 등 재난 안전 분야를 중심으로 도입이 논의돼왔던 지능형 CCTV는 최근 빈발한 불특정 다수 대상 범죄를 계기로 치안·방범 분야에까지 빠르게 확산할 것으로 기대된다.

범죄 예방을 위한 지능형 CCTV는 실시간으로 촬영하는 영상 속에서 사람, 차량 등을 분별한 후 이상행동을 보이는 객체를 재차 선별해 집중 분석한다.

특히 사람의 경우 신체 형상, 모자·선글라스·마스크 등 착용 여부, 가방·흉기 등 휴대 여부를 인식한다. 또한 배회·유기·방화·싸움·쓰러짐·침입 같은 이상행동이 포함된 움직임을 파악하고 범죄 유형 빅데이터와 비교해 범죄 가능성을 유추한다. 분석 결과는 모니터링 요원에게 자동으로 알린다.

차량에 대해서는 번호판을 인식하고 차량 체납 여부 등을 자동 조회함으로써 범죄 가능성을 판단케 한다. 사안에 따라서는 경찰 등 관계기관과의 자동 상황공유 체계를 구축해 신속한 출동이 이뤄지도록 한다.

이 같은 지능형 CCTV는 기존 감시 체계 대비 인력을 효율화하면서도 범죄 예방 효과를 극대화할 수 있어 인력 운용 방안을 고심하는 지자체 등에 빠르게 도입될 것으로 예상된다.

한편, 법무부와 경찰청 등 치안 당국은 국내 성범죄자 등 전자발찌 착용자를 대상으로 사후 대응 위주의 위치추적시스템을 사전 대응으로 전환하는 범죄징후 사전예측시스템을 운용하고 있다.

또한, 법무부와 국토교통부는 전자감독 대상자가 접근·출입·외출금지 사항을 위반해 시민의 안전이 위협받는다고 판단될 경우 지방자치단체에서 운영하는 CCTV 모니터링 센터와 법무부 위치추적센터 간 연계를 통해 CCTV 영상 관제 기반 대응에 나설 수 있는 협조 체계를 구축했다.

그러나 최근 전자감독대상자 외 용의자에 의해 불특정 다수를 겨냥하는 범죄가 횡행함에 따라 관리대상자 집중 감시 중심의 기존 방식에 한계가 드러난 만큼, AI 영상분석에 근거해 예비 범죄를 신속·정확하게 포착하고 대응할 수 있도록 돕는 ICT 융복합 시스템을 확대 도입하는 논의에 속도가 붙을 전망이다.

빅데이터 구축·개인정보 보호 ‘과제’

지능형 CCTV는 수집한 동영상 감시 데이터를 AI 엔진으로 분석함으로써 범죄 가능성과 발생 여부를 판단한다. 이 AI 엔진은 수집 영상을 범죄 유형별 동영상 데이터와 비교해 객체의 행동이 상호 간 얼마나 유사한지를 추정한다. 양질의 데이터를 기반으로 개발한 AI일수록 분석 정확도와 속도 면에서 우수하므로, 얼마나 다양한 유형의 범죄 행동 데이터를 많이 보유하느냐가 지능형 CCTV의 성능을 결정한다.

하지만 AI 학습용 데이터의 수집·가공은 많은 시간과 비용이 필요한 작업으로, 국내 중견·중소기업과 스타트업, 대학 등은 AI 개발·도입 시 학습용 데이터 부족으로 인한 어려움을 지속 제기하고 있다. 특히 범죄 행동을 표현하는 영상데이터는 개인정보보호 등 현실적인 문제에 부딪혀 빅데이터를 구축하는 게 녹록지 않다.

이 같은 어려움을 해소하기 위해, 정부는 지난 2017년부터 언어, 사진, 동영상, 음성, 센서 등 다양한 유형의 AI 학습데이터 구축을 지원하는 ‘AI 학습용 데이터 구축사업’을 추진해왔다.

그러나 업계에서는 비용·행정 지원뿐만 아니라 근본적인 규제 완화도 적극적으로 요구하고 있다. 규제 당국은 CCTV 관련 산업의 발전 및 국민 치안 안전 확보와 개인정보 침해 우려 사이에서 저울질할 수밖에 없는 처지에 놓여 있어 규제 혁신이 다소 지지부진한 실정이다.

이 같은 현실적인 문제 또한 기술로 해결할 수 있을 것으로 보인다. 동영상 데이터의 경우 민감한 사생활 영역을 볼 수 없게 처리하고 권한을 가진 사용자만 제한적으로 복원하는 개인정보 비식별화 기술이 진척을 보이고 있다. 국내 AI 스타트업들은 동영상 화면 속 얼굴을 자동으로 흐리게(Blur) 하거나 동영상 자체를 AI만 알아볼 수 있도록 재가공하는 등 다양한 방식의 비식별화 기술을 개발했다.

영상뿐만 아니라, 나이·성별·위치 같은 객체의 부가 정보 또한 중요 내용이다. 따라서 개인정보를 쉽게 알아챌 수 없는 차등 데이터로 재가공하되 데이터 분석 AI 알고리즘이 분석할 때 개인정보가 포함된 원본을 활용하는 것에 준하는 성능을 발휘할 수 있도록 정교하게 비식별화하는 연구가 진행되고 있다.

고성능·다기능 CCTV 인프라 ‘관건’

현재 각지에 설치된 CCTV로도 범인 검거가 이뤄지고 있으나, 길게는 십수 년 전에 설치한 장비는 노후화가 진행돼 동영상 화질과 속도가 저하되거나 간헐적인 끊김 등이 발생해 그 분석에 오랜 시일이 소요되는 사례가 적지 않다. 이에 고품질 동영상 데이터를 확보함으로써 분석을 보다 정확하고 빠르게 수행하고 범죄 가능성을 미연에 차단, 한 명의 피해자라도 줄일 수 있도록 고품질 CCTV를 설치 운용해야 한다는 의견이 각계에서 제기된다.

특히 신규 설치하는 CCTV는 물론 노후 CCTV 장비의 유지보수 시에도 공인된 정보통신기술자에 의한 준법 시공으로 그 품질을 확보해야 한다는 주장에 힘이 실린다.

이에 지난 6월 30일 국회에서는 건축물 등의 구내에 설치되는 정보통신설비의 유지보수에 관한 사항을 법제화하는 ‘정보통신공사업법’ 개정안이 의결됐으며, 지난달 18일 최종 공포됐다. 이는 ICT 발전으로 건축물 내 방송통신설비, 인터넷 설비, 홈네트워크 설비 등 다양한 구내통신설비가 설치되고 있으나 유지보수 책임에 관한 법적 근거의 부재로 인한 고장설비 방치 및 훼손 등 관리 미흡 문제가 불거지고 있음을 고려해 내려진 결정이다.

앞으로 시행령, 시행규칙과 제반 기준 등 하위법제가 정비된다면 CCTV 품질 제고로 AI 활용 기반이 마련돼 첨단 ICT를 활용하는 치안 안전 체계가 자리잡을 것으로 기대된다. 한국정보통신공사협회는 CCTV 등 영상정보처리기기의 유지보수 시 품질을 확보하고 국민 안전을 제고할 수 있도록 정보통신설비 유지보수기준 제정을 추진할 방침이다.

한편, 정부는 2027년까지 전국의 각 지방자치단체가 운영하는 CCTV 53만대를 모두 지능형으로 교체한다는 계획이다. 올해 초 기준 전체 CCTV의 24%인 13만대 정도가 지능형 장비인 것으로 나타났다.

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