경찰의 영상 기술 활용- 1: 얼굴-차량, 이상행동 인식과 전송 기술

DAS에는 기존에 뉴욕경찰이 활용하던 CCTV, 자동차번호 인식 시스템 등 프로그램과 기술을 통합되어 있다. MS는 여러 솔루션을 각 부서와 운영 업체들로부터 받아서 하나의 시스템으로 구축하고, 지도를 기반으로 여러 층(Layer)를 쌓아 한 눈에 볼 수 있도록 했다. 사용된 데이터들은 영상, 경찰 업무 데이터, 음성 들이다.

우선 영상은 공공･민간 운영 CCTV, 경찰의 웨어러블 카메라(8천대)가 포함된다. DAS 프로그램을 이용하여 사용하는 경찰 부서에서는 카메라의 위치를 표 시하고 방향과 거리를 조작하여 사진과 영상을 얻을 수 있다. NYPD가 2019년 현재 뉴욕 시에서 조회할 수 있는 CCTV는 약 2만대이다. 이중 경찰이 조작하는 공공 CCTV 카메라를 ARGUS Camera라고 부른다. 맨하탄의 고정 CCTV는 자동으로 특정 행동을 분석하는 기술을 적용되어 있고, 광케이블로 센터까지 직접 연결하여 실시간으로 모니터링할 수 있다. 한편, 민간에서 450개 지역에 설치한 CCTV 3,500대도 인터넷으로 DAS와 연결되어 있다. 민간 카메라 운영자는 정보를 제공함으로써 신속하게 안전 문제를 해결할 수 있어, 자료를 제공하고 있다고 한다. 이런 제반 영상 전송 기반으로 실시간 중계를 받을 수 있다. 예를 들어 뉴욕 경찰의 헬기에서 촬영한 자살 위험 상황이 DAS로 전송되어 상황 부서에서 공유할 수 있다.

 

911신고에 대응하여 지령하고, 필요한 경우 DAS를 활용해 신고지역의 CCTV를 조작하여 화면을 확인할 수 있다. 헬기나 경찰관의 웨어러블 캠으로부터 현장 화면을 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.

(1) 얼굴 등 개체 인식

목표하는 사람의 얼굴을 찾는 것은 경찰의 오래된 관심사이다. cctv에 사람이 찍혔다고 하더라도 이 사람이 누구인지 알수 없으면 용의자를 확인할 수 없기 때문이다. 자동으로 얼굴을 인식해서 사람을 찾을 정도는 아니라도 정보기술로 범위를 줄이면 사람이 섬세하게 선택할 수 있다. NYPD RTCC(실시간 범죄센터)의 얼굴식별(Facial Indentification) 사례를 소개한다.

이 부서는 형사들로부터 식별을 요청하는 사진자료를 저장된 전과자 900백만명의 얼굴 사진과 대조해서 검색해준다. 정보시스템이 유사도 높은 사진을 250명 단위로 선정해주면 포토샵 등으로 편집하면서 대조한다.

cctv와 현장에서 찾은 사진과 실제 경찰 DB에 저장된 사진 사례

 

한국 경찰도 얼굴 사진을 검색하는 시스템을 가지고 있다. 경찰이 운영하는 3D얼굴인식시스템은 상습범죄자의 저장된 얼굴 사진과 범죄 현장에서 CCTV로 확보한 영상을 비교해볼 수 있다. 대상이 되는 인물의 얼굴 사진은 상습성이 높은 강·절도, 사기 범죄자의 얼굴 사진 13만여건이다. 3D촬영기가 있는 부서에서는 구속된 대상 범죄 피의자에 대해 3D 특징점을 식별한다. 기존 방식의 사진은 3D기술을 활용해서 전환 저장하고 있다.

용의자의 얼굴을 CCTV에서 바로 인식하는 기술을 영국과 중국에서 사용한다. 런던 경찰은 안면인식 카메라를 운용하고 있다. 안면 인식 카메라가 경찰이 등록한 중대 범죄 용의자 사진과 대조하는 방식이다. 용의자와 일치하는 인물이 있으면 컴퓨터가 주변의 경찰에게 정보를 알리고 경찰이 검문검색을 할 수 있게 했다.

우리나라에서는 공공 CCTV에서 범죄예방이나 수사목적으로 얼굴을 식별하는 기술은 사용하고 있지 않다. 체형이나 옷차림, 걸음걸이의 특징으로 목표하는 사람을 인식하고 추적하는 기술은 연구하고 있다. (ETRI의 연구 결과물은 동영상 참조)

 

차량-번호판 식별

차량을 식별하거나 번호판으로 추적하는 기술도 중요하다. 미국경찰은 LPR(License Plate Reader, 차량번호판독기)이라는 시스템으로 주요 장소나 순찰차 위에 카메라를 설치하여, 자동차 번호판을 촬영한다. LPR은 차량의 이동이나 경로를 찾을 수 있고, 차량번호판을 검색할 수 있다.

런던 경찰은 같은 개념으로 런던 전역의 자동차 이동을 관제할 수 있는 ｢철의 고리(Ring Of Steel)｣를 운영한다.

한국경찰도 차량번호판을 인식하여 활용한다. 수배차량 검색시스템(WASS·Wanted Automobile Scanning System)이다. WASS는 경찰이 사건 수사를 위해 수배한 차량 번호판을 간선도로 CCTV 1만2000여 대에서 찾아준다. 정보를 제공하는 CCTV의 숫자가 적고 번호판 식별율이 낮은 것이 해결할 숙제다.

CCTV의 숫자를 늘리기 위해 일부 지자체 관제센터와 긴급 수배차량 정보(DB)를 공유하고, 식별 경보를 제공받는 협업을 확대하고 있다.

차량번호판 인식 능력을 키우는 것도 중요하다. R&D로 클라우드에 번호판 사진을 입력해서 학습하는 기술을 해서 기존 방식으로 식별되지 않았던 번호판을 AI가 식별하는 기술이 등장했다. 2020년 6월 현재 경찰은 ETRI가 개발한 이 기술을 시범운영하고 있다. (ETRI 개발 영상 참조)

 

 

3. 이상 행동 탐지

CCTV가 이상한 행동 패턴을 인식하는 지능형 CCTV은 상용화하고 있다. 제주시는 ETRI 개발 기술로 교통사고장면을 자동 인식해서 관제센터에서 바로 알수 있도록 운영한다. ETRI에서 개발한 이상행동 추적 기술을 쓰레기 투기 행동에 적용한 것이다. 이 기술은 지자체의 관제센터에서 사용해서 쓰레기 투기행동을 감지하고 경고음을 알리기도 한다.

우리나라 공공 영역에서는 아직 폭력 등 범죄행동을 인식하는 기술을 상용화하지 않았다. R&D는 진행하고 있다. 2019년부터 한국전자통신연구원(ETRI)은 ‘예측적 영상보안 원천기술’ 연구를 시작했다. CCTV 상황을 분석해 어떤 유형의 범죄가 발생할지 확률적으로 보여주는 기술이다. 목표 사례는 우범지대로 특정된 지역에서 새벽시간대 남녀가 일정 거리를 두고 걸어가면 우범률이 %단위로 표시되는 방식이다.

개발을 위해서는 과거 범죄 통계 정보와 우범지역 CCTV 영상에서 범죄가 일어나는 상황을 AI가 학습해야 한다.

현재 ETRI 연구진은 범죄 상황의 특징을 분석하고 AI가 인식할 수 있는 위험요소를 찾고 있다. 예를 들면 AI는 구두 발자국의 ‘똑딱’소리 요소를 영상으로 전환하고, 긴박한 뜀박질인지 지속적 미행인지를 구분한다. AI가 화면 속 사람이 모자나 마스크, 안경을 쓰고 있는지, 배낭 등 도구를 지참했는지 등도 파악해야 한다.

4. 영상의 전송 기술

CCTV 뿐만 아니라, 스마트폰, 블랙박스와 같이 영상 저장 장치가 다양해졌다. 경찰은 증거를 수집하거나 실시간 상황을 파악하기 위해 다양한 매체의 영상을 빠르고 쉽게 활용하는 기술이 필요하다.

대표적인 R&D과제는 ‘보이는 112긴급신고 지원 시스템’이다.

112신고자가 바로 자신이 찍은 영상을 음성과 위치정보와 함께 경찰서 상황실로 보내는 기술이다. 112신고자에게 경찰이 인터넷 파일주소(URL)를 보내고, 신고자가 이 주소를 클릭하면 프로그램이 신고자의 스마트폰에 설치된다. 이 프로그램을 통해 신고자의 스마트폰을 경찰의 112상황실로 실시간 연결할 수 있다. 신고자 스마트폰으로 촬영한 영상을 112상황실로 음성과 함께 방영 할 수 있다.

신고자의 위치도 경찰에게 자동으로 알려주고, 대화가 어려울 때는 채팅도 가능하다.

이 기술은 납치나 감금과 같은 신고가 어려운 상황이나, 대형 재난 상황에서 현장 배치를 즉시 판단할 수 있는데 도움을 줄 것이다.

통신사의 솔루션을 경찰의 영상관제에 적용하는 협업도 있다. SK텔레콤과 대구지방경찰청이 추진하고 있다. 수색용 드론과 순찰차 카메라가 보내온 영상을 실시간으로 확인할 수 있는 솔루션을 도입했다. 이 솔루션은 수색용 드론, 순찰차량 카메라가 송출하는 실시간 영상을 경찰서 상황실의 영상관제 시스템에서 볼 수 있도록 했다.

기술의 핵심은 LTE망을 통해 고화질 영상을 전송하는 송신장치인 'T 라이브 캐스터'다.

수사에 많이 활용하는 블랙박스 영상의 전송 기술도 관심사이다.

아직까지는 수사경찰들이 사건 현장 근처에 있었던 차량의 운전자들에게 연락하여 블랙박스 제공 영상을 기기에서 이동식 저장장치로 복사해서 가져오는 방식이다. 이것을 자동화하는 방법을 연구하고 있다.

경찰 R&D로 진행하는 ‘자동차 블랙박스 영상 제보·분석 시스템’은 사고발생 주변 자동차의 블랙박스 영상을 온라인으로 제보할 수 있는 해결책이다.

<덧붙임 : 보고 말하는 CCTV>

CCTV에 음성･센서 데이터를 결합하는 사례도 있다.

정보보호를 위해 현행 법은 CCTV가 음성을 녹음하는 것은 금지하고 있다. 다만 기술의 활용을 위해 음성 녹음이 아니라, 목표하는 음향을 탐지해서 반응하게 하는 기술로 확장하고 있다.

음향 센서를 이용한 기술은 LA와 뉴욕이 사용하는 '샷스팟터(Shot-Spotter)가 대표적이다. 우범지역에 총소리를 인식하는 센서를 설치해서 총소리가 난 직후, 총소리 여부와 방향, 총기의 종류를 분석해서 경찰에게 알려준다.

국내 업체도 비명, 고함을 인식하는 기술을 출시했다. 우리나라에서는 버스 안에 설치된 CCTV가 운전자가 폭행을 당할 때 그 상황을 인식하면서, CCTV에 별도로 설치한 마이크에 대고 비명을 지르면 그 상황을 인식해서 관제센터에 위험 상황을 안내해주는 기술이다.

말하는 CCTV도 있다. CCTV가 쓰레기 투기 영상을 인식하면 경고를 하는 프로그램을 설치하는 것이다. 실체 마포구 등 지자체는 활용하고 있다.