한국전자통신연구원(ETRI)은 현재 CCTV 상황을 분석해 어떤 유형의 범죄가 발생할지 확률적으로 보여주는 ‘예측적 영상보안 원천기술’을 개발한다고 2일 밝혔다.
 
기존 선진국의 범죄 예측시스템은 단순히 과거 범죄통계정보만을 분석해 미래의 위험도를 측정하고 있다.
 
또 범죄가 발생한 CCTV 영상을 되돌아보면 그 당시 위험상황은 아니었더라도 평상시와 다른 반복된 행동이 뒤늦게 감지하는 경우가 많다.
 
이번 연구진은 이러한 제한점을 해결하기 위해 CCTV를 통해 실시간 확인되는 현재 상황 정보까지 반영하고 복합적으로 몇 분 또는 몇 시간 후 범죄 발생 위험도를 알아낼 수 있는 ‘예측적 영상보안 원천기술’을 개발하기로 했다.
 
  연구과정을 보면 먼저 가까운 미래에 발생할 수 있는 위험에 가장 중요한 요소가 현재 발생하고 있는 상황이란 점에서 착안해 시작했다.

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

이후 연구개발 과정은 현재 CCTV 상황을 과거 범죄패턴에 비춰 얼마나 위험한지 분석하고 이 위험 예측분석은 AI(인공지능) 분석 과정을 통해 이뤄진다.

일반적으로 범죄가 발생하는 지역은 육안으로 식별이 어려운 열악한 환경이 대부분이기에 고성능 AI기술이 필수적으로 요구된다.

우선 연구진은 보유하고 있는 ‘지능형 CCTV 영상분석기술’로 현재 상황을 정확히 판단할 예정이다.

또 구두 발자국의 ‘똑딱’ 소리 요소를 영상으로 전환하는 시뮬레이션을 통해 행동을 파악하고 긴박한 뜀박질인지 지속적 미행과 같은 상황인지 요소에 집중한다.
 
추가적으로 시각지능 기술로 화면 속 사람이 모자나 마스크, 안경을 쓰고 있는지와 배낭 등 도구를 지참했는지 등의 속성도 파악한다. 

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

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

특히 연구진이 개발할 AI 기술에는 법원 판결문 2만 건을 분석해 범죄가 발생할 경우 함께 나타나는 요소를 파악하고 미국 플로리다주립대의 범죄 영상 데이터와 범죄 상황을 가정한 영상도 추가 확보해 학습할 계획이다. 

그러나 현재 위치정보 기준으로 발생하는 알람의 고의성을 판단하기 어렵고 사람이 다수 섞인 경우 CCTV를 살펴봐도 대상자 판별이 어렵다는 단점도 있다.

이를 위해 ETRI가 보유하고 있는 사람 재식별기술(Person Re-ID)을 활용해 고위험군 특정인의 경로를 분석하면 즉각 인근 CCTV로 사람을 찾게 만들 계획이다.

이로써 우범자의 관리 대상 파악이 가능해지고 위험 행동 징후를 파악해 빠르게 대응을 할 수 있도록 한다. 

연구진은 이러한 연구과정을 통해 최종적으로 동적위험 예측분석기술, 휴먼심층분석기술, 능동적AI생활위험도 분석기술 등을 개발한다.

이 연구에는 법무부 위치추적중앙관제센터, 경찰청, 제주도, 서울 서초구 등 산·학·연·관이 공동으로 참여하며 전국 지방자치단체 CCTV통합관제센터와 경찰관제시스템 등에 적용할 계획이다. 

정보보호연구본부 김건우 신인증·물리보안연구실장은 “데이터 확보를 위해 현재 법원판결문을 2만건 정도 분석을 했고 앞으로 5만건 정도까지 분석할 예정”이라며 “CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험발생을 예측하고 예방할 수 있는 시스템을 개발하겠다”고 말했다.

이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 정보보호핵심원천기술개발사업(선제적 위험대응을 위한 예측적 영상보안 핵심기술 개발)의 일환으로 수행됐다.