국내 연구진이 과거 범죄 통계정보와 CCTV 영상을 자동 분석해 범죄 등 위험 상황이 발생할 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발 중이다. 

한국전자통신연구원(ETRI)은 현재 CCTV 상황을 분석해 어떤 유형의 범죄가 발생할지 확률적으로 보여주는 ‘예측적 영상보안 원천기술’을 지난해부터 개발 중이라고 2일 밝혔다. 이 기술에 의하면 특정 지역·시간대에서 폭행 등 4대 강력범죄 대상 범죄정보의 예측이 가능해질 전망이다. 

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

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

기존 선진국의 범죄 예측시스템은 단순히 과거 범죄통계정보만을 분석해 미래의 위험도를 측정했다면 이 기술은 CCTV를 통해 실시간 확인되는 현재 상황 정보까지 반영, 복합적으로 몇 분·시간 후 범죄 발생 위험도를 알아낸다. 

위험 예측분석은 AI 분석 과정을 통해 이뤄진다. 보유하고 있는 ‘지능형 CCTV 영상분석기술’로 구두 발자국 ‘똑딱’ 소리를 영상으로 전환하는 시뮬레이션을 통해 긴박한 뜀박질인지 지속적 미행 같은 상황인지 행동을 파악한다. 또 시각지능 기술로 화면 속 사람이 모자나 마스크, 안경을 쓰고 있는지, 배낭 등 도구를 지참했는지 등의 속성도 추가적으로 파악할 예정이다. 

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

예를 들면 새벽 2시, 후미진 골목에서 마스크와 모자를 쓴 남성이 젊은 여성을 따라가는 장면이 화면에 잡힌다면 위험도를 높게 책정해 알려주는 방식이다. 비슷한 패턴이 오후 2시, 서울 명동 거리라면 위험도는 크게 낮아진다.

연구진이 개발할 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 예정이다. 

특히 연구진은 성범죄 전과가 있는 대상자를 관리하는 기술도 개발할 예정이다. 사람 재식별기술(Person Re-ID)을 활용, 전자발찌 착용자처럼 고위험군 특정인의 경로를 분석하면 즉각 인근 CCTV로 사람을 찾을 수 있게 한다는 것. 

연구진은 최종적으로 ▲동적위험 예측분석기술 ▲휴먼심층분석기술 ▲능동적AI생활위험도 분석기술 ▲예측적 사회안전 리빙랩 등 기술개발을 할 계획이다. 

이번 과제는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 정보보호핵심원천기술개발 사업 사회문제해결형 과제인 ‘선제적 위험대응을 위한 예측적 영상보안 핵심기술 개발’의 일환으로 오는 2022년까지 수행된다. 

ETRI 정보보호연구본부 김건우 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.