인공지능 CCTV로 징후 예측해 범죄 막는다···정확도 82.8%

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 CCTV와 인공지능기술을 합쳐 범죄 징후를 미리 예측하는 기술을 개발했다. 정확도는 82.8%에 달해 향후 정부와 지방자치단체의 지원이 더해져 현장에서 보급된다면 범죄를 획기적으로 예방할 수 있게 될 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 CCTV 영상, 범죄통계정보, 측위정보 등을 분석해 범죄징후를 사전에 감지하고 발생 가능성을 예측하는 ‘데자뷰(Dejaview)’ 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

ETRI 연구원들이 AI CCTV 데자뷰 기술에 대해 논의하고 있다.(사진=ETRI)

연구팀이 개발한 데자뷰 기술은 범죄가 유형, 방법, 장소, 시간 등 과거 범죄의 패턴과 유사하게 반복해 발생하는 경향에 착안했다. AI로 과거 범죄가 발생한 상황과 현재 진행 상황을 비교·분석해 범죄 위험도를 측정하고 예측한다.

이번 기술은 우선 특정 장소, 특정 시간대에 어떤 유형의 범죄 발생 위험도가 높은지 분석한다. 가령 늦은 밤 과거에 범죄가 발생했던 한적한 곳에서 과거 범죄 패턴과 유사한 상황이 일어나고 있다면 위험도가 아주 높은 것으로 판단한다. 경찰과 전국 지방자치단체 CCTV 통합관제센터 등에 통보돼 범죄를 예방할 수 있다.

AI는 과거 통계정보를 바탕으로 학습해 실시간 CCTV 영상을 자동 분석해 범죄 상황과 유사도를 비교해 측정한다. 미행, 쓰러짐, 극초기 화재 등 범죄나 재난 의심 상황을 식별해 추적하고, 행인과 차량의 속성 인지도 할 수 있다.

앞서 ETRI는 지난 2018년부터 서울 서초구와 3년간 지역 내 3만 2656건의 CCTV 사건·사고 빅데이터를 분석해 범죄예측지도(PCM)를 개발했다. 과거 범죄통계정보를 기반으로 범죄 발생일시, 장소, 강력범죄, 교통사고, 화재 등 사건유형별로 정형화해 범죄 발생 가능성이 큰 지역을 보여준다. 범죄예측지도의 범죄예측 성능은 한국정보통신기술협회(TTA) 성능시험 기준 82.8%로 측정됐다.

ETRI는 이를 발전시켜 개인 중심의 재범 예측 기술도 개발했다. 재범 우려가 큰 고위험군 전자감독대상자에 국한해 적용하는 기술로 전자감독대상자의 이동 패턴에 따른 위험도를 분석한다.

현재 전자감독시스템은 측위정보를 기반으로 이동제한 규정 여부를 판단한다. 기존 시스템에 이번 기술을 적용하면 전자감독대상자가 생업 등 사유로 인해 주기적으로 이동제한 규정을 위반할 경우 AI로 분석해 재범 위험도를 파악해 대응할 수 있다.

전자감독대상자 위치기반 위험도 분석 성능은 95% 수준이다. 총 7397번의 일상 경보를 대상으로 TTA 인증시험을 완료했다. 법무부 위치추적중앙관제센터에 활용 가능하며, 앞으로 위치정보뿐만 아니라 다양한 일상·면담·의료정보 등을 분석하는 AI 전자감독시스템으로 발전될 것으로 기대된다.

연구팀은 데자뷰 기술을 기반으로 각 지자체, 관제 기관과 협력해 치안 현장에 특화된 범죄징후 감지·예측 서비스를 제공할 예정이다. 고위험군 전자감독대상자의 일탈 행위를 사전에 인지해 대응하는 AI 전자감독 기술 개발로도 확대할 계획이다.

김건우 ETRI 인공지능융합보안연구실 책임연구원은 “CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험 발생 가능성을 사전에 예측, 예방하는 영상보안기술을 개발했다”며 “이번 기술을 통해 미래형 첨단 사회안전시스템으로 한 단계 도약할 수 있는 기술적 토대를 마련했다”고 말했다.