"CCTV로 범죄 발생 가능성 예측한다"... 예측적 영상보안 원천기술 개발

국내 연구진이 과거 범죄 통계와 CCTV 영상만으로 범죄 발생 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발 중이다. 특정 시간대에 특정 장소에서 일어날 범죄를 예측해 범죄 피해를 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 보인다.

한국전자통신연구원(ETRI)이 개발 중인 '예측적 영상보안 원천기술'은 CCTV 상황을 분석해 범죄 발생 가능성을 예측한다. 현재의 상황을 분석한 후, 과거 데이터와 비교해 범죄의 위험도를 예측해준다. 특정 지역에서 새벽 시간대 남녀가 일정 거리를 두고 걸어가는 모습이 포착되면, 우범률이 % 단위로 표시되는 식이다.

기존 범죄 예측시스템은 과거 범죄통계정보를 분석해 미래의 위험도를 측정하는 데 그쳤다. ETRI는 지능형 CCTV 영상분석 기술을 더해 실시간 상황 정보까지 반영하도록 구현했다. 그 결과, 복합적으로 몇 분·시간 후에 어떤 범죄가 발생할지를 예측하는 시스템을 만들 수 있었다.

또한, 범죄의 위험도를 파악할 수도 있다. 범죄 발생 상황의 CCTV 영상에는 위험상황은 아니더라도, 평상시와 다른 행동이 담긴 경우가 많다. 예측적 영상보안 원천기술은 AI 분석을 통해 위험 예측분석을 실시한다.

대부분의 범죄 발생 지역 CCTV 영상은 육안으로 정확하게 식별하기 어렵다. ETRI가 보유한 '지능형 CCTV 영상분석 기술'을 활용하면 구두 발자국 '똑딱' 소리를 영상으로 전환할 수 있다. 발자국 소리로 긴박하게 뛰어가고 있는 상황인지, 지속적으로 미행하고 있는 것인지 구분할 수 있다. 시각 지능 기술을 이용하면 화면 속 사람의 인상착의 또한 쉽게 알 수 있다. 연구진은 앞으로 시각 지능 기술 부문을 고도화해 범인, 범행 상황에 대한 더 많은 정보를 파악할 수 있게 만들 예정이다.

현재 상황과 과거 범죄 통계 정보를 비교해 인식된 상황의 위험도를 측정할 수도 있다. 마스크와 모자를 쓴 남성이 젊은 여자를 따라가는 모습이 CCTV에 잡힌다. 이때 시간과 장소를 비교해 위험 상황인지 판단한다. 새벽 2시 좁은 골목길이라면 위험하게, 오후 2시 서울 명동 거리 한복판이라면 비교적 위험도가 낮은 것으로 파악한다.

향후, AI 기술을 이용해 법원 판결문 2만 건을 분석하고 범죄 발생 시 함께 나타나는 요소를 확인할 예정이다. 이와 함께 미국 플로리다주립대의 범죄 영상 데이터, 범죄 상황 가정 영상도 학습해 정확도를 높일 계획이다.

이 밖에도, ETRI는 성범죄 전과자를 관리하는 기술을 함께 개발하기로 했다. 사람 재식별기술(Person Re-ID)을 활용해 고위험군으로 분류된 사람의 경로를 분석하고, CCTV를 통해 동선을 파악하는 기술을 구체화하는 중이다. 위험 행동 징후를 빠르게 파악해, 범죄 발생률을 줄이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

최종적으로 ETRI는 동적위험 예측분석기술, 휴먼심층분석기술, 능동적 AI 생활위험도 분석기술, 예측적 사회안전 리빙랩 등 기술을 추가로 개발할 예정이다. 법무부, 경찰청, 제주도, 서울 서초구와 협력해 실증·현장 검증 과정을 거쳐 기술을 고도화할 계획이다.

앞으로 이 기술이 전국 지방자치단체 CCTV 통합관제센터와 경찰관제시스템 등에 적용되면, CCTV 영상만으로도 범죄 위험도를 확인하고, 발생을 예방 할 수 있을 것으로 보인다.

김건우 ETRI 정보보호연구본부 연구실장은 "CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험 발생 가능성을 최대 80%까지 예측하고 예방할 수 있는 신경망 모델을 개발하겠다"고 밝혔다.

차진희 기자 postmoneynews@gmail.com

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