인공지능으로 특정 지역 범죄·일탈행위 위험도 예측해준다

전해곤 GIST 교수 연구팀, 알고리즘 개발

범죄 및 일탈행위 발생 확률 예측 인공지능 알고리즘 적용 예시. 그림제공=GIST

[아시아경제 김봉수 기자] 특정 지역에 대해 범죄는 물론 무단 횡단 등 일상적 일탈 행위 발생 가능성을 예측해주는 인공지능 모델이 개발됐다.

광주과학기술원(GIST·지스트)은 전해곤 AI대학원 교수 연구팀이 인공지능 기법 기반의 도시 시각 영상 정보 활용을 통한 일탈 행위 발생 가능성을 탐지하는 모델을 제안했다고 13일 밝혔다.

도시 외관 및 환경이 사회에 미치는 영향에 대한 이해는 도시 계획 수립 및 질서유지 정책의 필수요소 중 하나이다. 이를 사회 구조적인 관점에서 지원하는 공익을 위한 인공지능 연구를 최근 구글, MIT, Carnegie Mellon University와 같은 컴퓨터 비전과 기계학습 분야의 주요 연구 그룹에서 주도하고 있다.

그러나 기존의 방법론들은 지역 내 실제 범죄 발생과 무관한 경관, 생기, 부유함 등의 주관적인 체감 안전도를 추론하는 반면, 이번 연구에선 범죄뿐만 아니라 무단횡단 등의 비규범적 일탈 행동 발생까지 예측하는 알고리즘을 고안했다. 또 선행 연구들은 협소한 장소의 단일 이미지에 의존해 위험도를 예측하는 반면, 연구팀은 구글 지도에서 제공하는 거리뷰 영상과 실제 범죄 정보의 위치정보시스템(GPS) 값을 정합시켜 세계 최초로 대규모 객관적 범죄·민원신고 기반의 시각인지 데이터셋을 구축해 포괄적인 범위의 장소를 정밀하게 탐색함으로써 일탈 행위 발생을 탐지 및 예측했다.

단순히 연령별 인구 수, 중산층 비율, 자살율과 같은 인구통계학 정보와 범죄와의 관계성을 이용한 기존 범죄 및 수사 관련 연구들과 다르게 범죄 예방 및 치안 정책 수립에 실질적으로 기여할 수 있는 거리 단위의 위험성 예측을 통해 기존 치안 정책 수립에 한 단계 발전을 가져올 것으로 기대된다.

전 교수는 “기존 깨진 창문 이론(Broken window theory) 기반의 주류 도시 치안 이론보다 포괄적인 일탈 행위 이론(Deviance theory)을 인공지능 모델로 구현했다는데 가장 큰 연구의 의의가 있다”며 “시각정보와 사람의 범죄 행위 및 일탈 행동 유발의 관계성을 연구하는 사회학, 범죄심리학과 같은 사회 과학 분야에 인공지능 기술이 더욱 적극적으로 접목될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 인공지능 국제 학회인 'AAI Conference on Artificial Intelligence'에서 내년 2월22일 발표된다.

김봉수 기자 bskim@asiae.co.kr