AI로 ‘이태원 참사’ 재발 막는 기술 개발 추진

과기정통부·경찰청, 올해 신규과제 선정
어린이 진술·족적 추적 돕는 기술도 개발

지난해 11월1일 시민들이 이태원 참사 현장 인근인 서울 용산구 이태원역 1번 출구에서 희생자들을 추모하고 있다. 김명진 기자 littleprince@hani.co.kr

지난해 발생한 ‘이태원 참사’ 같은 대형 압사사고를 막기 위해, 정부가 인공지능(AI) 기술을 기반으로 사람들이 많이 몰리는 곳의 위험도를 예측하는 기술 개발에 나선다. 인공지능이 어린이 목격자의 진술을 도와주고, 범인이 남긴 족적을 인공지능을 통해 분석할 수 있게 하는 기술 개발도 지원한다.

과학기술정보통신부와 경찰청은 18일 치안현장 맞춤형 연구개발 사업 ‘폴리스랩2.0’의 신규 과제를 선정해 발표했다. 폴리스랩2.0 사업은 2021~2025년 도출된 치안현장 문제 해결 기술을 개발하는 사업으로, 정부가 총 사업비 445억을 투입해 추진 중이다.

올해는 대형 압사사고 예방을 위한 폐쇄회로티브이(CCTV) 영상 기반 다중운집 위험도 예측·분석 기술, 아동 목격자 맞춤형 비대면 진술 지원시스템, 인공지능 기반 족·윤적 자동검색 시스템, 지능형 어린이 보호구역 과속방지 시스템 등 4개 연구과제를 새로 지원하기로 했다.

인공지능 솔루션 개발업체 노타가 개발을 맡은 대형 압사사고 예방을 위한 예측시스템은 군중 밀집도 분석에 최적화된 인공지능 영상분석 알고리즘을 기반으로 많은 사람이 모이는 행사의 위험도를 실시간으로 감시(모니터링)하고, 위험도가 높다고 판단되면 유관기관에 자동으로 알림이 가는 방식으로 설계됐다. 정부는 “이 기술로 위험 분석부터 관계기관 알림까지 자동화해 이태원 참사와 같은 압사 사태의 재발을 막을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

상명대 산학협력단이 개발하는 인공지능과 클라우드를 활용한 ‘아동 목격자 맞춤형 비대면 진술조서 지원시스템’은 범행을 목격한 어린이의 진술 내용과 심리‧감정 상태를 실시간 분석해 2차 피해를 최소화하면서 조사 업무를 돕도록 설계됐다. 포항공과대 산학협력단이 개발할 ‘인공지능 기반 족·윤적 자동검색 시스템’은 딥러닝(컴퓨터가 스스로 데이터를 분석·조합해 학습하는 기술)을 기반으로 족적(발자국)이나 윤적(바퀴 자국) 이미지를 복원해 유사한 문양을 10초 이내에 검색해내는 시스템이다.

정부는 지난해에도 인공지능 기술을 활용해 어린이집 시시티브이 영상 중 아동학대 의심 장면을 빠르게 검색하는 시스템 등 9개 연구과제를 선정한 바 있다. 각각의 연구 과제들은 2~3년의 연구와 실증 기간을 거쳐 결과물을 내놓을 예정이다.

임지선 기자 sun21@hani.co.kr