구글맵 거리뷰와 실제 범죄정보의 GPS값 결합시켜 인공지능 학습
강력범죄는 물론 무단횡단 같은 일탈행위까지 예측 가능

국내 연구진이 인공지능을 이용해 특정 지역의 일탈행위를 예측할 수 있는 ‘한국판 마이너리티리포트’ 기술을 개발했다.

광주과학기술원(GIST) AI대학원 연구진은 경찰대 치안정책연구소 스마트치안지능센터와 함께 인공지능(AI) 기반 도시시각 영상정보를 통해 일탈행위 발생 가능성을 탐지할 수 있는 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이번 연구결과는 내년 2월에 열리는 인공지능 분야 국제학술대회 ‘AAAI 인공지능 컨퍼런스’에서 발표될 예정이다.

도시 외관이나 환경이 사회에 미치는 영향을 이해하는 것은 도시계획을 세우거나 공공질서 유지 정책의 필수요소로 꼽히고 있다. 이 때문에 기존에도 도시 치안 관련 방법론들이 있지만 연령별 인구수, 중산층 비율, 자살율 같은 인구통계학 정보를 바탕으로 도시 안전도를 예측하기 때문에 실제 범죄발생과는 무관하게 단순히 도시가 안전한지 포괄적으로 예측하는 수준에 불과했다.

연구팀은 기존 방법론에 더해 구글 지도에서 제공하는 거리뷰 영상과 경찰에서 갖고 있는 실제 범죄 정보의 GPS값을 결합시켜 비교함으로써 거리단위로 위험성, 범죄발생 가능성을 예측할 수 있도록 했다. 이번 기술을 활용하면 강력범죄 발생은 물론 무단횡단, 쓰레기 투기 같은 비규범적 일탈행동 발생까지 예측이 가능하다고 연구팀은 밝혔다.

전해곤 GIST 교수는 “이번 연구는 기존 ‘깨진 창문 이론’에 기반한 도시치안 이론 대신 ‘포괄적 일탈행위 이론’을 인공지능 모델로 구현했다는데 의미가 크다”라며 “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 셋을 구축하고 재난구조로봇이 현장에서 피해자의 위치를 빠르게 예측해 찾아낼 수 있는 알고리즘을 개발해 발표하기도 했다.