서초구 범죄예측시스템 시범 운영 모습. ETRI 제공

AI(인공지능) CCTV로 범죄 징후를 파악하고 사전에 예측할 수 있는 시대가 오고 있다. 국내 연구진이 AI와 CCTV 기능을 더해 범죄 위험도를 82%까지 예측하는 기술을 개발했다.

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 CCTV 영상, 범죄통계정보, 측위정보 등을 분석해 범죄 징후를 사전에 감지하고 발생 가능성을 예측하는 '데자뷰' 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

해당 기술은 범죄의 유형, 방법, 시간 등 과거 범죄 패턴과 유사하게 반복돼 발생하는 점에 착안했다. 과거 범죄가 발생한 상황과 현재 상황을 비교·분석해 위험도를 측정하고 예측하는 AI 기술이다.

데자뷰 기술은 적용 대상과 방법에 따라 크게 두 가지로 나뉜다.



시·공간 중심 범죄예측 기술은 특정 장소와 시간대에 어떤 유형의 범죄 발생 위험도가 높은지 분석한다. 예를 들어 심야 시간 범죄가 발생했던 한적한 곳에 과거 범죄 패턴과 비슷한 상황이 발생하면 위험도가 높다고 판단해 예방 조치를 하는 식이다. 미행이나 쓰러짐, 초기 화재 등 범죄와 재난 상황을 즉각 식별해 행위 전반을 이해할 수 있다. 향후 전국 지자체 CCTV 통합관제센터에 해당 기술이 적용될 전망이다.

연구진은 서울 서초구와 공동으로 2018년부터 3년간 지역 내 3만 2656건의 CCTV 사건·사고 빅데이터를 분석해 범죄예측지도(PCM)를 개발했다. 과거 범죄통계정보를 기반으로 범죄의 발생 일시와 장소, 강력범죄, 교통사고, 화재 등 사건 유형별로 정형화해 범죄 가능성이 높은 지역을 추렸다. 이 지도는 실시간 범죄 위험도를 화면에 지시해 예측적 선별 관제가 가능하다. 한국정보통신기술협회(TTA) 성능시험 기준 범죄예방지도의 범죄예측 성능은 82.8% 수준이다.

연구진이 개발한 두 번째 데자뷰 기술은 개인 중심의 재범 예측 기술이다. 재범 우려가 큰 전자감독대상자를 대상으로 이동 패턴에 따른 위험도를 분석한다. 위치 기반 위험도 분석 성능은 95% 수준으로 향후 법무부 위치 추적 중앙관제센터서 활용이 가능할 것으로 보인다. 해당 기술은 범죄 예측뿐 아니라 일상·면담·의료정보 등을 복합 분석하는 AI 전자감독시스템으로 발전될 전망이다.

ETRI 연구진은 두 기술을 안전서비스에 특화된 시스템으로 발전시켜 공항, 에너지시설, 공장 등 국가기반 시설 위험을 예측하고 국가 주요 행사 안전시스템 등에도 적용할 방침이다.

김건우 ETRI 인공지능융합보안연구실 책임연구원은 "CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험 발생 가능성을 사전에 예측, 예방하는 영상보안기술을 개발했다"며 "미래형 첨단 사회안전시스템으로 한 단계 도약할 수 있는 기술 토대를 마련했다"고 말했다. 임효인 기자

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