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피의자 추가 범죄 확인에 행안부 인공지능 기술 활용
[보안뉴스 박미영 기자] 부산지방경찰청은 최근 절도범 A씨를 검거한 후 추가 범죄 수사를 진행해 3건의 여죄를 신속하게 밝혀냈다. 행정안전부 국가정보자원관리원과 협업해 개발한 인공지능 기반의 임장일지 거대자료(빅데이터) 분석 방법을 활용했기 때문이다. 기존에는 전국 150만건의 임장일지를 검토하는데 많은 시간이 걸려 여죄 추적에 어려움이 있었다. 경찰청 관계자는 “인공지능을 과학수사에 도입해 미제 사건을 해결하는데 큰 도움이 됐다”고 말했다.
행안부와 경찰청은 최근 2년(2016~2017년)간 전국에서 발생한 범죄 사건의 현장을 기록한 ‘임장일지 데이터’를 인공지능 기술로 분석해 동일범의 여죄 추적에 활용했다.
수사관이 피의자의 여죄 추적을 위해 범행 수법과 유사한 임장일지를 일일이 검토하던 것을 인공지능 기계학습을 통해 신속하게 찾아낼 수 있도록 개선한 것이다. 실제 미제 사건 비율이 70%에 달하는 절도 사건의 경우 발생 빈도가 높고 범행 수법이 다양해 피의자의 여죄를 찾아내는데 현실적으로 어려움이 많았다.
이번 분석은 책임운영기관인 국가정보자원관리원(이하 관리원)과 경찰청(과학수사관리관)이 협업해, 임장일지에 포함된 장소·시간·범행 수법 등의 텍스트 데이터를 다양한 인공지능 알고리즘을 활용해 최적의 여죄 추적 모델을 구현한 것이다.
관리원은 여죄 추적 모델을 구현하기 위해 기존 검증된 알고리즘(TF-IDF)뿐만 아니라 구글이 발표한 최신 기술(Doc2Vec) 등 총 4개의 알고리즘에 대해 3개월에 걸쳐 기계학습으로 수차례 테스트했다.
이미 여죄가 밝혀진 임장일지(정답 데이터)로 반복적인 테스트와 검증을 거쳐 적중률 높은 분석기법을 찾아낸 것이다.
또한 임장일지 분석에 적합하도록 동의어(약 1만건) 및 불용어(약 700건) 사전을 자체 개발하고, 적중률 높은 품사와 설정값(알고리즘 최적화)을 찾아내는 등 최적화를 위해 노력했다.
경찰청은 이 과정에서 활용 데이터의 특성에 대해 관리원과 공유하고, 분석기법의 실제 적용 가능성을 검증하는 역할을 했다.
관리원이 구현한 분석모델은 부산지방경찰청의 범죄 피의자 여죄 추적에 즉시 활용돼 3건의 추가 여죄 입증에 성공했다. 또한 다른 지역의 침입·절도 사건 등 6건의 유사 사건에 대해서도 피의자 추가 여죄 수사가 활발하게 진행 중이다.
이번 성과를 바탕으로 관리원은 ‘강력 범죄 예방’, ‘지역 안전 정보 분석’ 등 사회 현안 해결을 위해 거대자료(빅데이터)를 적극 활용하고 우수 사례를 발굴하기 위해 경찰청과 업무 협력을 지속할 계획이다.
또한 경찰청은 자체 운영하고 있는 지리적 프로파일링 시스템(GeoPros)과 범죄분석시스템(Holmes)에 이번 개발된 분석모델을 반영해 수사관의 여죄 추적에 지속적으로 활용할 예정이다.
김부겸 행안부 장관은 “행안부 소속의 두 기관이 협업해 빅데이터와 인공지능을 통한 과학적 수사를 강화하고 민생 치안을 확립한 의미 있는 사례로, 향후 국립과학수사연구원 등 다른 소속 기관과 다양한 빅데이터 분석 협업을 통해 국민생활과 밀접한 사회 현안을 해결할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 부산지방경찰청은 최근 절도범 A씨를 검거한 후 추가 범죄 수사를 진행해 3건의 여죄를 신속하게 밝혀냈다. 행정안전부 국가정보자원관리원과 협업해 개발한 인공지능 기반의 임장일지 거대자료(빅데이터) 분석 방법을 활용했기 때문이다. 기존에는 전국 150만건의 임장일지를 검토하는데 많은 시간이 걸려 여죄 추적에 어려움이 있었다. 경찰청 관계자는 “인공지능을 과학수사에 도입해 미제 사건을 해결하는데 큰 도움이 됐다”고 말했다.
행안부와 경찰청은 최근 2년(2016~2017년)간 전국에서 발생한 범죄 사건의 현장을 기록한 ‘임장일지 데이터’를 인공지능 기술로 분석해 동일범의 여죄 추적에 활용했다.
수사관이 피의자의 여죄 추적을 위해 범행 수법과 유사한 임장일지를 일일이 검토하던 것을 인공지능 기계학습을 통해 신속하게 찾아낼 수 있도록 개선한 것이다. 실제 미제 사건 비율이 70%에 달하는 절도 사건의 경우 발생 빈도가 높고 범행 수법이 다양해 피의자의 여죄를 찾아내는데 현실적으로 어려움이 많았다.
이번 분석은 책임운영기관인 국가정보자원관리원(이하 관리원)과 경찰청(과학수사관리관)이 협업해, 임장일지에 포함된 장소·시간·범행 수법 등의 텍스트 데이터를 다양한 인공지능 알고리즘을 활용해 최적의 여죄 추적 모델을 구현한 것이다.
관리원은 여죄 추적 모델을 구현하기 위해 기존 검증된 알고리즘(TF-IDF)뿐만 아니라 구글이 발표한 최신 기술(Doc2Vec) 등 총 4개의 알고리즘에 대해 3개월에 걸쳐 기계학습으로 수차례 테스트했다.
이미 여죄가 밝혀진 임장일지(정답 데이터)로 반복적인 테스트와 검증을 거쳐 적중률 높은 분석기법을 찾아낸 것이다.
또한 임장일지 분석에 적합하도록 동의어(약 1만건) 및 불용어(약 700건) 사전을 자체 개발하고, 적중률 높은 품사와 설정값(알고리즘 최적화)을 찾아내는 등 최적화를 위해 노력했다.
경찰청은 이 과정에서 활용 데이터의 특성에 대해 관리원과 공유하고, 분석기법의 실제 적용 가능성을 검증하는 역할을 했다.
관리원이 구현한 분석모델은 부산지방경찰청의 범죄 피의자 여죄 추적에 즉시 활용돼 3건의 추가 여죄 입증에 성공했다. 또한 다른 지역의 침입·절도 사건 등 6건의 유사 사건에 대해서도 피의자 추가 여죄 수사가 활발하게 진행 중이다.
이번 성과를 바탕으로 관리원은 ‘강력 범죄 예방’, ‘지역 안전 정보 분석’ 등 사회 현안 해결을 위해 거대자료(빅데이터)를 적극 활용하고 우수 사례를 발굴하기 위해 경찰청과 업무 협력을 지속할 계획이다.
또한 경찰청은 자체 운영하고 있는 지리적 프로파일링 시스템(GeoPros)과 범죄분석시스템(Holmes)에 이번 개발된 분석모델을 반영해 수사관의 여죄 추적에 지속적으로 활용할 예정이다.
김부겸 행안부 장관은 “행안부 소속의 두 기관이 협업해 빅데이터와 인공지능을 통한 과학적 수사를 강화하고 민생 치안을 확립한 의미 있는 사례로, 향후 국립과학수사연구원 등 다른 소속 기관과 다양한 빅데이터 분석 협업을 통해 국민생활과 밀접한 사회 현안을 해결할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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