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AI CCTV로 범죄 징후를 미리 알아낸다

ETRI, 범죄 발생 가능성 예측하는 '데자뷰' 기술 개발
사건·사고 빅데이터 분석해 범죄 예측 성능 82.8~95%

AI CCTV로 범죄 징후를 미리 알아낸다
한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능융합보안연구실이 개발한 범죄예측시스템을 서울 서초구에서 시범운영하고 있다. ETRI 제공
[파이낸셜뉴스] 한국전자통신연구원(ETRI)이 SF영화 '마이너리티 리포트'처럼 미리 사고를 예측할 수 있는 기술을 개발했다.

CCTV와 인공지능(AI) 기술을 결합해 사건·사고 발생 가능성을 알아내 위험을 예방할 수 있다. 이 기술은 최소 82.8%에서 최대 95%까지 범죄 예측 성능이 측정됐다. 향후 경찰과 전국 지방자치단체 CCTV 통합관제센터, 법무부 위치추적중앙관제센터 등에서 주로 활용될 것으로 보인다.

18일 ETRI에 따르면, 인공지능융합보안연구실 김건우 박사팀은 CCTV 영상, 범죄 통계 정보, 측위 정보 등을 분석해 범죄 징후를 사전에 감지하고 발생 가능성을 예측하는 두 종류의 '데자뷰(Dejaview)' 기술 개발을 완료했다.

김건우 박사는 "미래형 첨단 사회안전 시스템으로 한 단계 도약할 수 있는 기술적 토대를 마련했다"며 "데자뷰 기술의 상용화 시점은 내년 말로 보고 있다"고 말했다.

우선 서울 서초구와 공동으로 지난 2018년부터 3년간 지역 내 3만2656건의 CCTV 사건·사고 빅데이터를 분석해 범죄 예측 지도(PCM)를 개발했다. 범죄 예측 지도의 예측 성능은 한국정보통신기술협회(TTA) 성능시험을 통해 82.8%로 측정됐다.

과거 범죄 통계 정보를 기반으로 범죄의 발생 일시, 장소, 강력 범죄, 교통사고, 화재 등 사건 유형별로 정형화해 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 보여준다.

또한, PCM은 실시간 범죄 위험도를 화면에 제시한다. 관제사는 범죄 예측 지도를 통해 현재 지역별 범죄 위험도를 한눈에 파악할 수 있다. 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 우선 관제하는 예측적 선별 관제가 가능한 셈이다.

다음으로 전자감독대상자의 이동 패턴에 따른 위험도를 분석해 개인 중심의 재범 예측 기술도 개발했다. 이 기술은 재범 우려가 큰 고위험군 전자감독대상자에 국한돼 적용되는 기술이다.

현재 전자감독시스템은 측위 정보를 기반으로 이동 제한 규정 여부를 판단한다.
기존 시스템에 연구진이 개발한 기술이 접목되면 전자감독대상자가 생업 등 사유로 인해 주기적으로 이동 제한 규정을 위반하면 AI 기술을 통해 이를 분석, 재범 위험도를 파악해 대응할 수 있다.

연구진은 "총 7397번의 일상 경보를 대상으로 TTA 인증시험한 결과, 전자감독대상자 위치 기반 위험도 분석 성능은 95% 수준"이라고 설명했다. 추후 위치 정보 뿐만아니라 다양한 일상·면담·의료정보 등을 복합 분석하는 AI 전자감독시스템으로 발전될 것으로 기대된다.

monarch@fnnews.com 김만기 기자