도심 곳곳에는 수많은 CCTV가 설치돼 있지만, 이를 사람이 일일이 지켜보면서 위험한 상황을 잡아내는 것은 현실적으로 어렵습니다.
그런데 사람이 직접 확인하지 않아도 폭행이나 방화 등의 범죄를 스스로 잡아내는 인공지능 CCTV 기술을 국내 연구진이 개발했습니다.
최소라 기자입니다.
[기자]
한 남성이 맞은 편에서 걸어오던 행인의 어깨를 세게 치자 놀란 행인이 뒤를 돌아봅니다.
남성은 그 뒤로 최소 5명의 어깨를 친 뒤 결국, CCTV 사각지대에서 한 여성을 폭행했습니다.
폭행에 앞서 사람들에 부딪히는 모습이 수차례 CCTV에 포착됐지만, 이런 상황을 실시간으로 인지해 제지하는 건 현실적으로 어려운 문제입니다.
CCTV 관제인력이 부족하기 때문입니다.
서울시의 CCTV 관제인력 1명이 담당하는 CCTV 수는 평균 958개로 행정안전부 권고 기준의 20배에 달합니다.
국내 연구진이 딥러닝 기법을 적용해 폭행·방화·테러 등 다양한 범죄를 높은 정확도로 인식하는 CCTV 기술을 개발했습니다.
CCTV 속 남성이 다른 남성에게 부딪힘과 동시에 빨간색으로 싸움이라는 단어가 뜹니다.
사람이 불을 붙이려 하자 방화라고 뜨고, 들고온 가방이나 기름통을 내려놓고 가자 유기라고 뜹니다.
이 밖에 단순히 배회하는 사람과 침입하는 사람을 구분하고, 사람이 쓰러지거나, 사람이 많이 몰려 위험해지는 상황도 인식합니다.
여러 가지 형태의 위험 상황을 종류별로 수천 건씩 딥러닝 방식으로 학습시켰습니다.
특히 방화의 경우는 불이 난 뒤의 상황을 인식했던 기존 기술과 달리 불 지르는 사람의 자세를 인식할 수 있게 해서 화재 초동 진압까지 가능하도록 했습니다.
[김도형 / 과학기술연합대학원대학교(UST) ETRI 스쿨 지도교수 : 이번 기술을 CCTV에 올리는 것, 그러니까 스마트 카메라가 되는 방법이 하나 있고요. 카메라로부터 입력된 영상이 서버에 모이고 서버에서 행동 인식을 하는 방법. 두 가지가 있습니다.]
박사과정생 두 명이 함께 개발한 이 기술은 국제 기준 성능평가에서 정확도 94.66%로 세계 최고 수준을 기록했습니다.
국내 인증기관도 당장 상용화 가능한 수준이라고 평가했습니다.
연구팀은 인공지능이 위험하다고 판별한 장면에 대해서만 사람이 개입하는 방식으로 활용한다면 관제인력 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 전망했습니다.
YTN 사이언스... (중략)
YTN 최소라 (csr73@ytn.co.kr)
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