일본산업뉴스요약

방범 대책에 AI의 영상분석 활용
OKI, ATM 조작에서 이상 행동 감지

인공지능(AI)으로 감시 카메라 등의 영상을 분석해 방범 및 범죄수사에 활용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 오키(OKI)는 현금자동지급기(ATM) 조작 과정에서 의심스러운 행동을 감지하는 시스템, 벤처기업 어스아이스(Earth-eyes)는 도둑질을 예측하는 시스템을 각각 개발했다. 오사카대학의 기술은 걷는 법의 특징에서 범죄자를 특정하여 추적한다. AI가 사회의 안전과 안심을 지탱하는 시대가 가까워졌다.

총무성이 전문가들에게 AI의 활용 분야를 물어본 결과 약 70%가 범죄 예측 및 예방을 들었다. 방범 카메라의 설치는 급속도로 증가했지만 피해는 자주 발생하고 있다. AI는 영상분석이 장기이며, 대량의 데이터에서 특징을 직접 찾아내는 심층학습 등의 신기술의 등장으로 활용하기 쉬워졌다. 범죄를 억제하는 효과가 더욱 높아질 거라며 기대를 모으고 있다.

오키가 개발한 AI는 ATM 위에 설치한 카메라 영상에서 조작하는 모습을 분석하여 의심스러운 움직임을 감지한다. 사내의 ATM으로 연 200명이 조작하는 모습을 기계학습이라 불리는 AI 기술로 학습시켰다. 조작 이외의 모습에서 보이스피싱이라는 부정행위 등을 90%의 정확도로 발견했다.

2018년 안에 상업 시설 등에 설치한 ATM으로 실증 실험하여 야외에서도 감지 정확도를 유지할 수 있는지 시험한다. 점원 등에게 자동으로 통보하는 시스템 등을 상정하고 있다.

방범 장치를 생산하는 어스아이즈는 의심스러운 행동을 감지해 도둑질 등을 예측하는 AI를 개발했다. 다리 및 목 등의 움직임을 분석하여 도둑들에게 많이 보이는 행동 패턴을 찾는다. 국립연구개발법인 신에너지∙산업기술종합개발기구(NEDO)의 도움을 받아 실용화를 추진하고 있다. 점원에게 이상을 알려 수상해 보이는 사람에게 말을 거는 것으로 도둑질을 사전에 방지하는 시스템으로의 응용을 목표로 한다.

범죄수사에 기여한 성과도 나오고 있다. 오사카대학의 야기(八木) 교수는 자세 및 보폭, 손짓 등 걷는 법의 특징에서 개인을 식별해 범죄 용의자 및 테러리스트 등의 추적을 가능하게 하는 기술을 개발했다. 다양한 방향으로 걷는 1만 명의 영상을 학습시켰다.

5,000명에서 50명으로 좁히는 작업의 정확도는 80%의 확률로 성공했다. 사람의 작업에 의존하고 있었던 방범 카메라의 분석을 효율적으로 할 수 있다. 범죄가 일어났을 때에 용의자를 안다면 주변 영상에서 흔적을 추적할 수 있다고 한다. 범죄수사로의 활용을 주장하고 있다.

NEC는 작년 11월 얼굴 인증 기술에 AI를 내장해 건물에 수상한 사람이 출입하는 것을 막는 시스템의 판매를 시작했다.

단 불특정 다수의 사람을 촬영한 영상의 이용은 사생활침해로 이어질 우려도 있다. 정부는 방범 카메라의 설치를 포스터 등으로 알림과 함께 개인을 특정할 수 없게 하거나 정보누출을 막는 대책을 철저히 하는 것을 이용하는 기업에게 요구하고 있다. AI가 잘못해 범죄라고 판단할 우려도 있어 기술적인 개량을 추진함과 함께 사람의 눈이 개입해 정확도를 높이는 연구도 필요하다.

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