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추가 범죄, AI가 찾아낸다

대한민국 교육부 2018. 2. 19. 09:00

 

추가 범죄, AI가 찾아낸다

국가정보자원관리원, 수사 기록 분석법 개발




절도범 A씨와 피해자인 B씨는 두 번째 만난 사이다. 패스트푸드점에서 A씨를 만난 B씨는 안면이 있는지라 자리에 가방을 둔 채 잠시 화장실에 다녀왔다. 그사이 A씨는 B씨의 가방을 뒤져 몰래 신용카드를 훔쳤고, B씨와 헤어진 후 은행 현금인출기를 통해 현금 백 여 만원을 인출한 뒤 도주했다.



범죄자의 여죄 수사에 인공지능 시스템이 도입되어 성과를 거두고 있다 ⓒ free image


B씨의 신고로 경찰에 붙잡힌 A씨는 카드 비밀번호를 어떻게 알게 됐는지를 묻는 질문에 B씨를 처음 만났을 때 휴대폰 뱅킹을 하는 것을 어깨너머로 보고 알게 됐다고 실토했다. A씨의 구속으로 일단락 될 것 같던 사건은 이후 경찰에 제공된 자료들로 인해 수사 범위가 대폭 확대된다. 제공된 자료에는 이번 사건과 유사한 범죄들에 대한 내용이 들어 있었다.


유사 범죄 15건에 대한 자료를 토대로 경찰은 A씨를 다시 불러 조사하기 시작했고, 결국 그 중 3건이 자신의 범행임을 자백했다. 인공지능을 과학수사에 도입하여 미제사건을 해결한 첫 번째 사례였다.





수사기록 분석에 인공지능 도입하여 성과 거둬


행정안전부와 경찰청이 과학수사에 도입한 인공지능은 ‘임장일지 데이터’를 분석하는데 사용됐다. 임장일지란 사건 개요 및 범행수법 등이 상세하게 기술된 일지로서 일종의 수사기록이라 할 수 있다.


행정안전부 산하기관인 국가정보자원관리원은 2016년부터 2017년까지의 ‘임장일지 데이터’를 인공지능 기술로 분석하여 이를 동일범의 여죄추적에 활용했다고 최근 발표했다.


지금까지는 수사관이 피의자의 여죄 추적을 위한 보완자료로 임장일지를 검토할 때 하나하나 읽으며 파악했기 때문에 시간도 오래 걸렸고 양도 많지 않았다. 특히 미제사건 비율이 70%에 달하는 절도사건의 경우 발생빈도가 높고 범행수법이 다양하여 피의자의 여죄를 찾아내는데 현실적으로 어려움이 많았다.



인공지능 시스템을 기반으로 한 분석기법 모델의 개요 ⓒ 국가정보자원관리원



하지만 임장일지 검토에 인공지능 시스템을 적용한 결과 유사한 범죄에 대한 기록들을 신속하게 찾아낼 수 있게 되었다. 이에 대해 국가정보자원관리원의 관계자는 “임장일지에 포함된 장소와 시간, 그리고 범행수법 등이 기록된 텍스트 데이터를 다양한 인공지능 알고리즘을 활용하여 최적의 여죄추적 모델을 구현한 것”이라고 소개했다.


국가정보자원관리원의 발표에 따르면 인공지능 기반의 여죄 추적 모델을 구현하기 위해 이미 검증되어 있는 알고리즘뿐만 아니라 구글이 발표한 최신의 알고리즘까지 더했다. 이후 임장일지에 적용하여 약 3개월 정도를 테스트하면서 적중률 높은 분석기법을 찾아냈다.


적중률 높은 분석기법을 위해 임장일지 분석에 적합한 1만 건의 동의어 및 7백 건의 불용어 사전을 자체 개발했고, 적중률 높은 품사와 최적화된 알고리즘을 찾아내는 등 여죄 파악을 위한 모든 수단이 총동원 되었다.





빅데이터와 인공지능을 통한 과학적 수사 강화


미제 사건 해결에 인공지능 시스템 도입을 시도한 것은 미제사건 해결 및 민생치안 강화를 위한 경찰청의 요청 때문이었다. 국가정보자원관리원이 임장일지 데이터에 대한 분석 기법을 개발하면 자신들이 실제 적용 여부를 검증해 보겠다고 나선 것.


이와 관련하여 경찰청의 관계자는 “국가정보자원관리원이 구현한 분석모델은 실제로 부산지방경찰청의 범죄 피의자 여죄추적에 활용되면서 3건의 추가여죄 입증에 성공할 수 있었다”라고 소개하며 “다른 지역에서 발생한 침입 및 절도사건 등 6건의 유사사건에 대해서도 피의자 추가 여죄 수사가 활발하게 진행 중”이라고 밝혔다.


이 외에도 경찰청은 자체 운영하고 있는 ‘지리적 프로파일링 시스템(GeoPros)’과 ‘범죄분석시스템(Holmes)’에도 이번에 개발된 인공지능 기반 분석기법을 반영하여 수사관의 여죄추적에 활용할 예정인 것으로 알려졌다.


한편 국가정보자원관리원은 이번 성과를 바탕으로 ‘강력범죄 예방’ 및 ‘지역 안전 정보 분석’ 등 사회현안 해결을 위하여 빅데이터를 적극 활용하고 우수 사례를 발굴하기 위해 경찰청과 업무협력을 지속할 계획이라고 밝혔다.



국가정보자원관리원과 경찰청이 협력하여 민생치안 분야를 강화할 예정이다 ⓒ 국가정보자원관리원




다음은 인공지능 기반 분석기법 개발의 실무를 담당한 국가정보자원관리원 데이터분석팀의 박인창 팀장과 나눈 일문일답이다.




- 국가정보자원관리원이 분석한 임장일지 데이터를 경찰 측에 넘겨주게 되는 과정을 좀 더 자세하게 설명해 달라


임장일지의 내용, 즉 사건개요 및 현장상황 등을 기준으로 가장 유사한 임장일지를 추천하는 것이 정말 중요하다. 제시하는 임장일지의 특성에 따라 적중률이 상이함으로 제시하는 임장일지의 선택이 여죄 파악을 좌우한다고 볼 수 있기 때문이다. 특징이 뚜렷한 사건의 경우 적중률이 매우 높았다.


- 그렇다면 임장일지를 분석한 뒤 경찰에 건네준 자료들 중에서 A씨의 여죄를 밝히는데 도움을 준 사례들은 어떤 것들이 있었는지 궁금하다


피의자가 재력이 있는 것처럼 과시하여 피해자를 유혹한 뒤, 노트북을 꺼내 주식투자 관련 인터넷 창을 띄우면서 피해자로 하여금 비밀번호를 입력케 하는 방법으로 피해자의 신용카드 비밀번호를 절취한 사건이 대표적이다. 또한 처음 만난 남자와 마트에서 장을 보고 헤어진 후 귀가 중 현금이 인출되었다는 휴대폰 문자를 받고 신용카드를 절취당한 사실을 알게 된 사건도 있다.


- 향후 계획에 대해 간략히 언급해 달라


이번 성과는 행정안전부 소속의 두 기관이 협업하여 빅데이터와 인공지능을 통한 과학적 수사를 강화하고 민생치안을 확립했다는 데 의미가 있다. 향후 국립과학수사연구원 등 다른 소속기관과 다양한 빅데이터 분석 협업을 통해 국민생활과 밀접한 사회 현안을 해결할 수 있도록 노력하겠다.




글_ 김준래 객원기자 stimes@naver.com

출처_ 사이언스올 사이언스타임즈

저작권자 2018.01.23 ⓒ ScienceTimes

 

 

 

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