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[취재후] “제2의 오원춘 사건은 없다”…지능형 방범기술 개발<BR>김수영 KBS 기자
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뉴스

[취재후] “제2의 오원춘 사건은 없다”…지능형 방범기술 개발
김수영 KBS 기자

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<KBS 보도 화면 캡처>

 

■"왜 연구했냐고요? 오원춘 때문이었습니다."

2012년 4월 경기도 수원. 중국동포 오원춘이 귀가 중이던 20대 여성을 납치, 성폭행하려다 살해했습니다. 시신은 무참히 훼손했습니다. 당시 피해 여성이 도움을 요청하며 112에 신고했지만, 경찰이 정확한 위치를 파악하지 못해 공분을 샀습니다.

다음은 사건 당시 경찰과 피해 여성 통화 내용입니다.


지능형 방범기술개발연구단(이하 연구단)에 지능형 방범 기술 개발을 시작하게 된 계기를 물었더니 '오원춘 사건' 때문이라는 답변이 돌아왔습니다. 왜 경찰은 피해 여성에게 주소가 어디인지 반복해서 물을 수밖에 없었는지 고민하다, 신고자의 위치를 정확하게 하는 찾는 기술을 개발하기로 한 겁니다.

■ "실외 1m·실내 5m 이내" 신고자 위치 찾는다

실시간 정밀위치 파악을 얼마나 고도화했는지, 연구단과 함께 안양시 실증지구에서 확인해봤습니다.

실시간 개인 정밀 위치 결정 기술-실외편
 
실시간 개인 정밀 위치 결정 기술-실외편

우선 GPS를 사용해 일반 휴대전화로 위치를 잡아봤습니다. 직선거리로 80m 정도 떨어진 빌딩 맞은편에 있다고 표시됩니다. 하지만 GPS 오차를 보정해주는 기술(DGPS)을 적용한 단말기로는 오차가 2~3m 이내로 비교적 정확한 위치가 나옵니다.

연구단은 실외의 경우 기존에 4~5m였던 오차를 1m 이내로 개선했다고 설명했습니다. 특히 초고층 빌딩 밀집 지역이나 골목길 같은 실외 GPS 음영지역의 경우 최대 100m였던 오차를 10m까지 줄였다고 덧붙였습니다.

다중복합신호 기반 위치 정보 지원 기술-실내편
 
다중복합신호 기반 위치 정보 지원 기술-실내편

실내에서는 어떨까. 연구단과 함께 실증지구 내 한 복합건물을 찾았습니다. 해당 건물은 상점도 있고, 영화관도 있는 14층짜리 복합건물이었습니다.

6층 에스컬레이터 옆에서 전용 애플리케이션을 이용해 실종 신고를 해봤습니다. 신고와 동시에 안양시 관제센터에 기자의 위치가 정확히 뜹니다. 심지어 기자가 6층에서 최근 움직인 동선까지 확인할 수 있었습니다.

연구단은 "건물명과 층수, 상점명 등을 사전에 입력만 해놓으면, 스마트폰에서 수신 가능한 모든 다중 복합신호처리와 실내외 정보를 조합해 실내 위치정확도를 5m 이내로 개선할 수 있다"고 설명했습니다.

■ 3분 '딥러닝'으로 CCTV가 용의자 실시간 추적

신고자의 정확한 위치뿐 아니라 용의자를 CCTV로 실시간 추적할 수 있는 기술도 개발됐습니다. 바로 '스테레오 CCTV'와 '멀티 CCTV'를 통해서인데요.

사람의 두 눈과 같은 스테레오 CCTV
 
사람의 두 눈과 같은 스테레오 CCTV

우리가 흔히 보는 방범 CCTV는 한 방향에 한 대가 달려 있습니다. 하지만 스테레오 CCTV는 한 방향에 두 대가 달려 있습니다. 마치 사람 눈 같죠. 이 때문에 공간감이 생겨 3차원 객체 추출이 가능합니다.

스테레오 CCTV에 잡히는 모든 객체는 실제 좌표로 변환돼 지도에 표시됩니다. 그러다 보니 무엇보다 효율적이고 직관적인 관제가 가능합니다. 야간 상황이나 기상악화 속에서도 이동 중인 객체는 물론, 차량번호까지 인식할 수 있습니다.

기자를 ‘딥 러닝’하는 멀티 CCTV
 
기자를 ‘딥 러닝’하는 멀티 CCTV

CCTV들끼리 협업이 가능합니다. 도주하는 용의자를 실시간으로 추적할 수도 있는데요.

추적 방법은 대략 이렇습니다. CCTV가 용의자로 특정한 객체의 '외형 이미지 정보'를 3분 정도 학습합니다. (그래픽 처리를 위한 고성능의 처리장치인 GPU가 설치되어 있으면 이 시간은 1분 30초까지도 줄어듭니다.)

많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술인 이른바 '딥러닝'을 하고 난 뒤 객체가 이동하면, 목표물이 이동해도 CCTV들이 협업하며 놓치지 않고 추적합니다.

이 과정을 거치면 용의자로 특정한 객체에는 '빨간색 테두리'가 표시됩니다. 옆에는 정확도를 뜻하는 80, 92 같은 숫자도 나타납니다. 목표물이 아닌 객체는 '초록색 테두리'가 표시됩니다.

연구단은 "실험에서 한 객체가 A라는 장소에서 B라는 장소, C라는 장소로 움직일 때 이를 놓치지 않고 추적할 확률은 80% 이상으로 정확도가 높았다"며 "실시간뿐 아니라 저장 영상에서 용의자를 특정해, 탐색할 수 있다"고 설명했습니다.

연구단은 "다만 객체가 뛰거나 빠르게 움직이는 상황에서는 정확도가 떨어지기도 한다"며 "CCTV가 목표물의 외형 이미지 정보를 학습할 때 가장 중요한 것이 옷 색깔인데 만약 한 공간 내 비슷한 색깔의 옷을 입은 사람들이 많다면 아무래도 정확도가 떨어진다"고도 덧붙였습니다.

연구단이 개발한 기능형 방범 기술은 현재 경기도 안양시와 오산시 실증지구에 적용돼 있으며, 앞으로 전국의 스마트시티에 적용될 예정입니다. 연구단의 바람대로 제2의 오원춘 사건은 없을지 기대해 보겠습니다.











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