최근 성범죄ㆍ유괴ㆍ폭행 등 학생들을 대상으로 한 강력범죄가 급증하고 있다. 하지만 범죄예방을 위한 CCTV와 같은 보안감시장치는 감시인력이 모니터를 통해 영상을 관찰하기 때문에 비상상황 발생시 효율적 대처가 불가능하다는 것이 문제점으로 지적된다. 또 늦은 밤이나 빛이 없는 곳에서 CCTV에 촬영된 범죄현장 영상정보는 범죄자의 얼굴을 정확하게 식별하기 어렵다.
한국표준과학연구원 안전측정센터 최만용 박사팀은 이 같은 기존 CCTV의 문제점을 해결, 범죄발생을 사전에 차단할 수 있는 '지능형 보안상황 인지·대응 시스템 개발'에 본격 착수했다고 5일 밝혔다.
국가·사회적 문제 해결 연구사업(NAP)으로 선정된 이번 연구는 표준연 안전측정센터와 한국과학기술연구원(KIST), 국가수리과학연구소가 공동으로 수행한다. 최 박사팀은 이미 고성능 다중센서를 이용해 이동·정지물체를 검출하고 추적하는 기술 개발에 돌입한 상태다. KIST는 표정과 걸음걸이 등 인간의 행동을 분석하고 범죄 상황을 인지하는 기술을, 수리연은 이상 행동을 추출하고 비교하는 생체인식과 네거티브 심리인식기술 개발을 맡았다.
이 시스템은 사람을 대신해 실시간으로 감시 영역을 관찰·분석하고 보안 상황을 자동으로 인지한 후 긴급상황 발생 시 실시간으로 통보해주는 것을 목표로 하고 있다.
연구팀이 주목하고 있는 핵심 연구 부문은 바로 CCTV의 지능화다. 이 시스템은 사후 증거 수집 용도로 사용되는 카메라 대신 시각·청각·촉각 정보를 식별할 수 있는 고감도 센서를 활용한다.
이 과정에서 수집된 다양한 정보는 철저한 분석을 거쳐 범죄 발생을 사전에 예방하는 역할을 담당하게 되는 것.
예를 들어 계획 범죄의 경우 범죄자의 행동에 일정한 패턴이 있게 마련인데 그 행태를 분석해 다양한 데이터베이스를 저장해놓는다. 이후 동일한 범죄가 발생했을 때 패턴을 적용해 일치하면 미리 범죄를 방지할 수 있는 방식이다. 얼굴 표정이나 눈빛 등 생체 인식에 대한 다양한 정보가 수집 대상이다.
이 같은 시스템 개발을 위해서는 각 센서(가시영상ㆍ열영상ㆍ음향ㆍ광)의 성능 향상, 정보의 자동분석, 인지에 필요한 방대한 정보의 계산·통신·저장 등에 관한 연구가 필수적이다. 특히 실시간 보안감시를 위해서는 센싱한 정보를 자동으로 분석해 상황을 인지할 수 있는 인공지능 기법의 도입이 필요하다. 이외에도 범죄자의 식별, 범죄행위 의도를 사전 검지하기 위해서는 홍채인식과 사람의 얼굴 감정 변화 등에 관한 보다 향상된 기술의 개발이 이뤄져야 한다.
최 박사는 "몇몇 선진국들을 중심으로 개발중인 보안 상황인지 기반 사전예측 시스템은 향후 5년 이내에 새로운 시장을 창출할 수 있을 것"이라며 "기술 개발이 완료되면 보안비용 절감뿐 아니라 교통ㆍ군사ㆍ환경 등 다양한 산업분야에 적용이 가능하다"고 말했다.
