GIST 도시시각정보 기반 AI모델 개발
거리뷰·범죄 정보 결합해 거리단위 예측
무단횡단·쓰레기 투기 등 가능성도 파악

국내 연구진이 인공지능으로 특정 지역에서의 범죄행위 발생 가능성을 예측할 수 있는 ‘한국판 마이너리티리포트’ 기술을 개발했다.

광주과학기술원(GIST) AI대학원 연구진은 경찰대 치안정책연구소 스마트치안지능센터와 함께 도시 시각 영상정보를 바탕으로 일탈행위 발생 가능성을 탐지할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이번 연구 결과를 내년 2월에 열리는 인공지능 분야 국제학술대회 ‘AAAI 인공지능 컨퍼런스’에서 발표할 예정이다.

기존에도 도시계획 또는 환경계획을 세울 때 공공질서나 치안유지를 위한 치안 예측기술을 활용했다. 이 기술은 주로 연령별 인구수, 중산층 비율, 자살률 같은 인구통계학 정보를 바탕으로 하기 때문에 실제 범죄나 일탈행위 발생과는 무관하게 단순히 도시 전체의 분위기를 예측하는 수준에 불과했다.

예를 들어 ‘이렇게 도시계획을 세우면 해당 지역의 치안 안전성은 높아질 것’ 같은 수준의 예측만 할 수 있을 뿐이었다.

연구팀은 기존 예측 방법론에 더해 구글 지도에서 제공하는 거리뷰 영상과 경찰에서 갖고 있는 실제 범죄 정보의 GPS값을 결합시킴으로써 도시단위가 아닌 거리단위로 위험성, 범죄 발생 가능성을 예측·평가할 수 있도록 했다. 이번 기술을 활용하면 강력범죄 발생은 물론 무단횡단, 쓰레기 투기 같은 비규범적 일탈행동 발생 가능성까지 예측이 가능하다고 연구팀은 밝혔다.

전해곤 GIST 교수는 “이번 연구는 기존 도시치안에 활용했던 ‘깨진 창문 이론’ 대신 최근 주목받고 있는 ‘포괄적 일탈행위 이론’을 인공지능 모델로 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “이번 연구를 시작으로 시각정보와 범죄사회학, 범죄심리학 같은 사회과학 분야 이론을 인공지능과 접목시키려는 시도들이 많아질 것으로 기대한다”고 설명했다.

전 교수는 지난 9월에도 재난현장을 모사한 대규모 데이터 세트를 구축하고 재난구조로봇이 현장에서 피해자의 위치를 빠르게 예측해 찾아낼 수 있는 알고리즘을 개발해 주목받기도 했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr