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AI·CCTV로 범죄 예측·예방
AI·CCTV로 범죄 예측·예방
  • 박광하 기자
  • 승인 2020.01.07 14:20
  • 댓글 0
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한국전자통신연구원
예측적 영상보안 원천기술
인공지능이 위험징후 파악
연구진이 사람 재식별기술을 시연하고 있다. [사진=ETRI]
연구진이 사람 재식별기술을 시연하고 있다. [사진=ETRI]

범죄 통계정보와 CCTV 영상을 자동 분석해 범죄 등 위험 상황이 발생할 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술이 개발 중으로 향후 안전한 생활환경 조성과 범죄 피해 예방에 도움이 될 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 현재 CCTV 상황을 분석해 어떤 유형의 범죄가 발생할지를 확률적으로 보여주는 '예측적 영상보안 원천기술'을 지난해부터 개발 중이라고 최근 밝혔다.

이에 따라 향후 특정지역의 장소에서 특정시간대 폭행 등 4대 강력범죄 대상 범죄정보의 예측이 가능해질 것으로 보인다.

예를 들어 우범지대로 특정된 지역에서 새벽시간대 남녀가 일정 거리를 두고 걸어간다면 매우 높은 비율의 우범률이 %단위로 표시되는 방식이다.

이 기술은 현재의 상황을 먼저 분석하고 과거의 범죄 데이터를 비교해 향후 일어날 수도 있는 범죄가 얼마나 위험한지를 판단, 먼저 대응할 수 있도록 한다는 의미를 갖고 있다.

ETRI는 더욱 고도화된 예측 치안 기술을 개발하기 위해 선진국이 진행 중인 통계적 범죄 예측 방식에 지능형 CCTV 영상분석 기술을 더했다.

기존 선진국들이 사용하는 범죄 예측시스템은 단순히 과거 범죄통계정보를 분석해 미래의 위험도를 측정한 데 반해, 이번에 개발 중인 기술은 CCTV를 통해 실시간 확인되는 현재 상황 정보까지 반영함으로써 복합적으로 범죄 발생 위험도를 알아낼 수 있다는 게 ETRI의 설명이다.

연구진은 가까운 미래에 발생할 수 있는 위험에 가장 중요한 요소가 현재 발생하고 있는 상황이란 점에서 기술 개발에 착안했다.

범죄가 발생한 CCTV 영상을 되돌아보면 그 당시 위험상황은 아니었더라도 평상시와 다른 반복된 행동이 뒤늦게 감지하는 경우가 많다는 것이다.

연구진은 이 같은 사실에서 현재 CCTV 상황을 과거 범죄패턴에 비춰 얼마나 위험한지 분석하는 데 착수했다.

위험 예측분석은 AI 분석 과정을 통해 이뤄진다. 일반적으로 범죄가 발생하는 지역은 육안으로 식별이 어려운 열악한 환경이 대부분이기에 고성능 AI 기술이 필수적으로 요구된다.

우선 연구진은 보유하고 있는 '지능형 CCTV 영상분석기술'로 현재 상황을 정확히 판단할 예정이다. 구두 발자국의 '똑딱' 소리 요소를 영상으로 전환하는 시뮬레이션을 통해 행동을 파악한다.

이를 통해 긴박한 뜀박질인지 지속적 미행과 같은 상황인지 요소에 집중할 예정이다.

또한, 시각지능 기술로 화면 속 사람이 모자, 마스크, 안경을 쓰고 있는지나 배낭 등 도구를 지참했는지 등의 속성도 추가적으로 파악할 예정이다.

다음으로 인식된 현재 상황이 과거 범죄 통계 정보와 비교해 위험도를 측정한다.

예를 들면 새벽 2시, 후미진 골목에서 마스크와 모자를 쓴 남성이 젊은 여성을 따라가는 화면에 잡힌다면 위험도를 높게 책정해 알람을 주는 방식이다.

비슷한 패턴이 오후 2시 서울 명동 거리라면 위험도는 크게 낮아진다.

연구진이 개발할 AI 기술에는 법원 판결문 2만여건을 분석해 범죄 발생 시 함께 나타나는 요소를 파악하고 미국 플로리다주립대의 범죄 영상 데이터와 범죄 상황을 가정한 영상도 추가 확보해 학습할 예정이다.

김건우 ETRI 정보보호연구본부 신인증·물리보안연구실장은 "CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험발생 가능성을 최대 80%까지 예측하고 예방할 수 있는 신경망 모델을 개발해 미래형 첨단 사회안전시스템으로 발전할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.


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