[한국기술뉴스] GIST AI대학원의 전해곤 교수 연구팀은 인공지능 기법 기반의 도시 시각 영상 정보 활용을 통한 일탈 행위 발생 가능성을 탐지하는 모델을 제안하였다.

기존 방법론들은 지역 내 실제 범죄 발생과 무관한 경관, 생기, 부유함 등의 주관적인 체감 안전도를 추론하는 반면에, 본 연구에서는 범죄뿐만 아니라 무단횡단 등의 비규범적 일탈 행동 발생까지 예측하는 알고리즘을 고안하였다.

선행 연구들은 협소한 장소의 단일 이미지에 의존하여 위험도를 예측하는 반면, 본 연구는 구글 지도에서 제공하는 거리뷰 영상과 실제 범죄 정보의 GPS값을 정합시켜 세계 최초로 대규모 객관적 범죄/민원신고 기반의 시각인지 데이터셋을 구축하여 포괄적인 범위의 장소를 정밀하게 탐색함으로써 일탈 행위 발생을 탐지 및 예측하였다.

특히, 본 연구는 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 거리단위의 위험성 예측을 통해 기존 치안 정책 수립에 한 단계 발전을 가져올 것으로 기대된다.

전해곤 교수는 “기존 깨진 창문 이론 기반의 주류 도시치안 이론보다 포괄적인 일탈행위 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.