더 똑똑해진 CCTV… ETRI, 범죄징후 예측·감지 `데자뷰` 선봬

시공간·개인대상 예측기술 개발
특정장소·시간대별 위험도 분석

ETRI 연구진이 개발한 'AI CCTV 데자뷰 기술'을 시연하고 있다. CCTV 영상과 과거 범죄 통계정보 등을 AI로 학습해 범죄 의심 상황을 예측 분석한다. ETRI 제공

한국전자통신연구원(ETRI)은 CCTV 영상, 범죄통계정보 등을 AI로 분석해 범죄징후를 사전 예측·감지하는 기술을 개발했다. ETRI 제공

CCTV 영상과 과거 범죄통계를 인공지능(AI)으로 학습시켜 범죄 발생 가능성을 사전에 예측하는 기술이 개발됐다. 특정 장소와 시간대에 범죄 발생 위험도가 높은지를 분석하고, 범죄 재범 우려가 큰 전자감독 대상자의 이동 패턴 분석을 통해 재범 위험도를 파악할 수 있다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 CCTV 영상, 범죄 통계정보, 측위정보 등을 AI로 분석해 범죄 징후를 사전에 예측·감지하는 '데자뷰' 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.

연구팀은 범죄 유형, 방법, 장소, 시간 등 과거 범죄 패턴과 유사하게 반복되는 점에 착안해 과거 범죄 발생 상황과 현재 상황을 비교·분석함으로써 위험도를 예측했다. 범죄 발생을 확률적으로 예측하는 데자뷰 기술은 적용 대상과 방법에 따라 '시·공간 중심 범죄예측 기술'과 '개인 중심의 재범 예측기술'로 나뉜다.

우선 시·공간 중심 범죄예측 기술은 특정 장소와 시간대에 어떤 유형의 범죄 발생 위험도가 높은지를 분석한다. 예를 들어, 늦은 밤 과거에 범죄가 발생했던 한적한 곳에서 과거 유사한 범죄 패턴과 유사한 상황이 일어난다면 위험도가 높은 것으로 판단한다.

이 기술을 적용하면 과거 범죄 등의 통계정보를 바탕으로 학습된 AI가 실시간 CCTV 영상을 자동 분석해 범죄 상황과 유사도를 비교·분석하고, 미행이나 쓰러짐, 화재 등 범죄나 재난 의심 상황을 즉각 식별·추적한다.

ETRI는 서울 서초구와 공동으로 2018년부터 3년 동안 지역 내 3만2656건의 CCTV 사건·사고 빅데이터를 분석해 범죄예측 지도를 만들었다. 이 지도는 실시간 범죄 위험도를 화면에 제공하고, 범죄예측 성능이 한국정보통신기술협회(TTA) 성능시험 기준 82.8%에 달했다.

개인 중심 범죄예측 기술은 재범 우려가 큰 전자감독대상자의 이동 패턴에 따른 위험도를 예측하는 것으로, 이들이 이동제한 규정을 위반할 경우 측위정보를 기반으로 95% 분석 성능으로 위험도를 제공한다. 연구팀은 전자감독대상자를 대상으로 총 7937번의 TTA 인증시험 마쳤다. 이 기술은 범무부 위치추적 중앙관제센터에서 활용할 수 있을 전망이다.

연구팀은 이 기술을 각 지자체, 관제기관 등과 협력해 치안 현장에 특화된 범죄징후 감지 및 예측 서비스를 제공할 계획이다. 아울러 고위험군 전자감독대상자의 일탈 행위를 사전에 인지·대응하는 AI 전자감독 기술로 개발한다. 상용화 시점은 내년 말로 예상된다.

김건우 ETRI 책임연구원은 "CCTV가 단순히 범죄 발생을 감지하는 수준을 넘어 스스로 위험 발생 가능성을 사전에 예측, 예방하는 영상보안기술로 고도화했다"며 "현장 맞춤형 범죄예측시스템뿐 아니라 공항, 에너지 시설, 국가기반시설 등 다양한 안전서비스로 확대 적용하겠다"고 말했다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr