짜증나는 자동차 문콕
이젠 AI 신기술 도입해
CCTV 사각지대 보완한다
자동차 문을 여닫는 과정에서 옆에 주차된 차량의 문을 치는 행위, 이른 바 문콕.
해당 행위는 자동차가 가득한 주차장에서 가장 빈번히 일어나는 사고 중 하나다.
문콕은 주차된 차량을 손괴하고 아무런 조치 없이 도망가는 범죄인 ‘물피도주’에 해당한다.
물피도주는 CCTV 사각지대에서 일어나는 경우가 많고, 차량의 시동이 꺼짐과 동시에 블랙박스도 꺼지는 경우가 많아 블랙박스를 설치한다고 하더라도 잡아내기 어렵다. 그런데, 전체 CCTV 영상을 모두 시청하지 않아도 손쉽게 사고 시점만 파악할 수 있는 기술이 개발되었다는 소식이 들려왔다.
물피도주 사건 발생 시
방대한 양의 CCTV 분석해야
물피도주 피해가 발생했을 때, 1차적으로는 차량에 설치된 블랙박스를 확인하고, 블랙박스에 영상이 저장되지 않았다면 근처 CCTV를 통해 가해자를 추적한다. CCTV의 특성상 방대한 양의 영상을 판독하는 과정을 거쳐야 하는데, 이러한 수사 방식은 업무 부담을 증가시킬 수밖에 없다. 특히 문콕 사고는 고의성을 입증하는 것이 어렵고, 입증되더라도 처벌이 약한데, 그에 비해 사고 발생 시기를 알아내는 과정이 매우 까다롭다.
또한, 현재 사용되는 동영상 축약 프로그램을 사용하면 1천만 원이라는 큰 비용이 들지만, 물피도주에 특화된 것이 아니기 때문에 자동차의 작은 흔들림을 감지하지 못하여 수사에 제대로 활용되지 못하고 있다. 따라서 전체 영상을 보지 않고 사고 시점만 파악할 수 있는 기술이 필요한 상황이다.
실제 차량 대신 RC카 이용
물피도주 영상 800건 분석
지난 18일, 광주과학기술원(GIST)의 기계공학부 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 통해 전체 CCTV 영상에서 물피도주 발생 시점을 알아내는 데 성공했다는 희망적인 소식이 들려왔다. 연구팀은 사고의 가능성과 비용을 줄이기 위해 실제 차량 대신 무선 조종 모형 자동차(RC카)를 이용해 데이터 셋을 수집했고, 직접 수집한 물피도주 영상 800건을 분석했다고 한다. 그 후 해당 영상을 기반으로 인공지능 네트워크를 학습시켜 차량의 충돌 시점을 검출하는 기술을 개발해냈다.
연구팀은 객체의 구조, 형태를 파악하기 위한 ‘공간 정보’와 연속된 프레임에서 움직임 패턴을 분석하기 위한 ‘시간 정보’를 동시에 분석하는 3D-CNN을 사용했다고 한다. 또한, 연구팀은 피해 차량 주변에 일정한 간격을 두어 주변의 다른 차량, 물건 등 불필요한 배경 정보가 네트워크를 혼란시키지 않도록 전처리 방법을 사용했다.
해당 기술 도심 CCTV에 사용하면
범죄 예방 효과와 수사 도움 될 것
해당 기술 덕분에 물피도주 사고가 의심되는 상황 전후,
피해 차량의 움직임이 어떤 패턴으로 나타나는지 바로 확인할 수 있어 방대한 분량의 CCTV 영상을 분석하는 부담을 대폭 줄일 수 있었다. 나아가 해당 기술을 도심 곳곳의 CCTV에 적용하면 범죄 예방과 분석에 활용할 수 있어 사회의 안전을 지키는 데 크게 도움이 될 것이다.
물피도주 피해를 줄이기 위해서는 평소 자동차를 사각지대가 아닌 CCTV에 잘 노출되는 곳에 주차하는 습관을 가져야 한다. 또한, 눈으로 차량을 항상 점검하는 습관을 가져 자신의 과실이 아닌 상해를 발견했다면 물피도주를 의심해 보고 적절한 조치를 취하는 것이 좋다. 또한, 블랙박스가 꺼져 있지는 않은지 잘 확인하고, 경미할 수 있는 충격에도 블랙박스가 잘 반응할 수 있도록 민감도를 잘 설정해 놓는 것도 중요하다.
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