딥 러닝을 통해 다중 CCTV 영상을 분석하여 용의자의 동선을 파악합니다.
경찰 수사를 정확하고 효율적으로 보조하여 최적의 결과를 이끌어냅니다.
안녕하세요.
저는 서울지방경찰청 강동경찰서 정보보안과 정보계 소속 경위 김호엽입니다.
네, 저는 과거에 낙태약 불법 유통 사건 수사를 총괄했었습니다. 이 사건은 중국에서 불법으로 낙태약을 유통하는 국내 유통업자를 검거하는 일이었는데, 수사 당시 CCTV를 적극적으로 활용하였습니다. 하지만 용의자 동선 파악을 위해 수많은 영상을 일일이 확인해야 했습니다. 매번 일어나는 낭비입니다.
사건 발생 일시와 장소 주변의 영상을 영장 청구를 통해 채증을 합니다. 영상을 각각 돌려보면서 용의자를 추적하여, 해당 용의자의 신원을 알아낼 수 있는 정보가 드러날 때 까지 이 과정을 반복합니다. 신용카드를 사용했다면 땡큐고, 어느 집으로 들어갔다면 그 집 앞에서 잠복을 하거나 탐문을 합니다.
수사의 질이 결정적으로 높아질 수 있다고 생각합니다. 한 명이 가던 잠복수사를 두 명이 갈 수 있게 되고, 탐문에 훨씬 힘을 쏟을 수 있게 됩니다. 강력범죄와 같이 시간에 쫓기는 경우 더 큰 효과를 볼 수 있다고 봅니다.
현재 용의자 동선 추적의 과정은 다음과 같습니다
사건 발생 전후의 시간과 주변 장소의 모든 CCTV 기록을 수집한다.
CCTV 기록 내에서 용의자와 신상정보가 일치하는 사람을 수사관이 직접 대조를 진행한다.
용의자가 CCTV 기록 내에서 포착된 경우, 해당 시간대와 장소에 있는 다른 CCTV 기록을 다시 수사관이 직접 검토한다.
단순한 작업임에도 불구하고 수십개의 영상을 수사관이 일일이 확인해야 해 시간 및 인력 낭비가 매우 심한 상황.
CCTV 대조 분석 과정이 길어질수록 범죄 수사 결과에 큰 영향을 끼치게 된다.
CCTV 대조 분석 과정의 자동화 및 동선 추적
범죄자 동선 추측을 위해
가능한 모든 CCTV를 수집한다.
수집된 CCTV 기록들을
솔루션을 실행시켜서 분석한다.
솔루션은 시간대별로 어떤 사람이 어떤 위치에 있는
CCTV에 등장했는지 분석하며,
이를 토대로 동선을 추적한다.
dzzp dreams deep, upside down.
Let us dream even more.