끝없는 흉기난동, AI CCTV를 활용하면 막을 수 있다?
흉기난동 막는 딥러닝 인공지능 기반 CCTV 등장
[객원 에디터6기/이지윤 기자] 지난 15일 개최된 ‘2023년 대한민국 안전산업박람회’에서 AI 영상분석 전문기업 인텔리빅스가 흉기를 소지한 사람을 추적해 위험을 방지하는 ‘흉기난동 예방 AI’를 공개하였다. 이는 최근 끊임없이 일어나는 흉기 난동 범죄에 대한 해결책의 일부로, 많은 사람들의 주목을 받고 있다.
올해 7월부터 본격적으로 시작된 흉기난동, 일명 ‘묻지 마 범죄’ 사건들은 대한민국 국민들 사이에서 막대한 불안감과 공포감을 형성하였다. 7월 신림역 일대에서 시작된 사건이 불씨가 되어 이후 서현역, 관악산 생태공원, 홍대입구역, 광명역까지 사건들이 발생하자 많은 사람들이 불안감을 호소하기 시작했고, 이에 대한 해결책으로 몇몇 전문가들은 인공지능을 활용한 CCTV의 도입을 언급했다.
실제로 한 한국전자통신연구원은 “사건이 발생하면 지능형(AI) CCTV를 통해전방위적 정보를 신속하게 획득하고, 범죄, 테러 등 위험 상황에 대한 대응과 해결책을 효율적으로 제시할 수 있다.”라고 밝히며 AI CCTV의 필요성을 강조했다. 이러한 현재 추세를 파악한 인텔리빅스가 지난 23년간 확보한 빅데이터를 기반으로 AI CCTV 설루션을 개발한 것이다.
그렇다면 인텔리빅스의 흉기난동 예방 AI는 정확히 어떻게 작동하는 것일까? 우선 배회하는 사람들의 신원을 확인하기 위해서 인텔리빅스는 PTZ 카메라를 사용한다. PTZ 카메라는 회전 및 확대와 축소가 자유로운 카메라로, AI CCTV의 눈과 같은 역할을 한다. 일반 카메라는 카메라의 위치에 따라 작은 물체나 사람들을 식별하기 어렵지만, PTZ 카메라는 의심이 갈만한 물체를 확대를 함으로써 물체를 인지하고 식별하는데 뛰어나다.
PTZ 카메라가 흉기난동 예방 AI의 시력과 같은 역할을 하였다면, AI CCTV에 내재된 딥러닝 기반 인공지능은 AI CCTV의 뇌와 흡사한 역할을 한다. PTZ 카메라를 이용해 확대를 한 다음, 사람이 손에 들고 있는 물체가 흉기인지 아닌지 판단하기 위해서는 딥러닝 알고리즘이 필요하다. 딥러닝 알고리즘이란 머신 러닝 기술의 한 분야로, 인간의 뇌 구조로부터 영감을 받아 제작된 기술이다. 우리가 흔히 아는 머신러닝은 데이터를 활용해 컴퓨터에게 규칙을 학습시키는 것인 반면, 딥러닝 알고리즘은 컴퓨터가 자체적으로 데이터를 분석하고 학습함으로써 인간의 뇌를 닮은 인공신경망을 구축하는 것이다.
이러한 딥러닝 알고리즘을 활용하면 흉기와 사람들의 움직임에 관한 영상 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 인공신경망을 구축하여 위험 상황을 판단할 수 있다. 따라서 인텔리빅스도 딥러닝 기술을 CCTV에 접목시켜 흉기난동 범죄를 예방할 수 있는 방법을 찾은 것이다.
물론 AI와 CCTV를 접목시켰을 때 야기될 수 있는 몇 가지 문제점들도 있다. 인공 신경망이 패턴을 인식하고 분석하는데 뛰어난 정확도를 자랑하지만, 시스템의 오류로 인해 틀린 판단을 내리는 경우들이 발생할 것이다. 예를 들면, 인공신경망의 잘못된 판단으로 인해 펜이나 우산 같은 뾰족한 물체들을 흉기로 오인할 수도 있는 것이다.
이러한 오류들을 방지하기 위해서는 AI학습에 사용될 영상 데이터를 최대한 많이 수집하는 것이 중요하다. 하지만 영상데이터의 특성상 확보가 어렵고, 특히나 흉기난동 사건들은 그다지 오랜 역사를 가지고 있지 않기 때문에 더더욱 영상 데이터를 수집하기 어렵다.
따라서 앞으로 AI를 활용하여 대한민국의 재난안전사업을 발전시키기 위해서는 정확하고 많은 양의 데이터를 빠른 시일 내로 확보하는 것이 중요하다. 데이터를 확보함으로써 AI CCTV 기술을 발전시키고, 발전된 기술을 통해 흉기난동을 포함한 국가 내 재난관리가 더욱 철저히 이루어진다면 많은 국민들의 안전을 이전보다 더 보장할 수 있을 것이다.
.
