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CCTV-중심 상황적 범죄예방 이론
 

두 사건 모두 경기도 수원 팔달구에서 벌어진 잔혹범죄로서 폐쇄회로텔레비전(이하 CCTV) 등과 같은 영상정보처리기기를 우 리나라 전역에 설치에 관한 여론을 확산시키는 결정적인 계기가 된 범죄로 알려져 있다. 즉, 여성을 잔 인하게 살해한 다음 시신까지 훼손해서 충격을 안겨 주었을 뿐만 아니라 발생 장소가 '치안불안지역'이 었다는 점, 야산이 가까이 있어 시신을 유기하기 용이하다는 점 등이 원인으로 지목되었고, 특히 범죄가 일어날 가능성이 높은 환경이었다는 점, 피해자가 범인을 인지할 수 있는 아무런 범죄예방 방법이나 도 구가 없었다는 점, 그리고 범인을 모니터링하거나 예측하여 범행의도를 억제할 수 있는 아무런 범행 예 측이나 범행억제 도구가 없었다는 점이 공통점이었다. 결과적으로, CCTV 설치는 범죄예방 뿐만 아니라 범죄예측과 범행억제 수단으로서 매우 결정적인 도구를 제공할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있는 것 이다. 다시 말해서, 이것이 CCTV-중심 상황적 범죄예방 이론(CCTV-centered situational crime prevention theory)의 실증적 연구배경이다.

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(상황적 범죄예방 이론)

상황적 범죄예방 이론은 원래 범죄학분야에서 깨진유리창 이론 등과 함께 매4 우 잘 알려진 범죄예방이론으로서 로렌스 코헨과 마르쿠스 펠슨에 의해서 최초로 제안되었는데, 이 이론 이 주장하는 것은 범죄를 저지를 가능성이 있는 사람(a likely offender)과 적절한 범죄목표물(suitable target) 즉 피해자가 시간과 공간(in a timely place)적으로 함께 존재하게 되면, 범죄가 발생할 가능성 과 위험성이 매우 높아진다는 이론적 배경을 바탕으로 한다. 결과적으로 범죄 발생의 3대 요소인 가해 자, 피해자, 시간과 공간 요소들의 범죄발생 요인을 억제시킬 수 있는 조정자(forceful handler), 보호자 (capable guardian), 관리자(Space Manager)의 역할을 강화시킴으로써 범죄발생의 연결고리를 끊어내 고 범죄발생을 예방시킬 수 있다는 이론이다.

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(CCTV-중심 상황적 범죄예방 이론)

오늘날 우리나라 전역에 설치되어 있는 CCTV-영상정보처리기기는 범죄발생의 3대 요소인 피해자, 가해자, 시간과 공간의 보호자, 조정자, 관리자로서의 역할을 매우 적절 하고 강력하게 담당할 수 있는 수단이다. 위 그림 1에서 나타내었듯이 CCTV-중심 상황적 범죄예방 이 론의 중심적인 해결방안이며, 전국에 걸쳐 설치되어 있는 이러한 CCTV-영상정보처리기기로부터 이 순간 에도 획득되고 있는 CCTV-영상콘텐츠 빅데이터는 범죄예방 뿐 만 아니라 범죄예측까지도 가능하게 하 는 결정적인 수단임에 틀림없다. 즉, 상황적 범죄예방 이론의 세 가지 구성요소인 가해자, 피해자, 공간에 대한 각각의 범죄예방, 범죄 예측, 범행모니터링 기능을 담당하는 통제자(controller)의 역할인 조정자(handler), 보호자(guardian), 관리자(manager)의 지능화(intelligence) 수준을 사회과학적/범죄심리학적 이론과 공학적/수리적 빅데이 터 분석 기술 그리고 CCTV-지능화 플랫폼 소프트웨어 기술의 융합을 통해 고도화시킴으로써 국민안전 과 범죄예방 능력을 극대화시키고 예측치안유지(프레드폴: PREDictive POLicing)를 가능하게 하는 것이 CCTV-중심 상황적 범죄예방 이론의 도전적 구현목표이다. 참고로, 조정자, 보호자, 관리자는 각각의 역 할을 수행하는 CCTV와 그로부터 획득되는 영상빅데이터 그리고 그 영상빅데이터를 기반으로 하는 딥러 닝-인공지능 기반 서비스플랫폼으로 실현됨을 의미한다. ​​

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CCTV-영상콘텐츠 빅데이터: 방범·과속단속·교통신호위반용 폐쇄회로텔레비전
 

우리나라 전역에 설치된 고속도로, 국도, 지방도에 설치되어 있는 방범용, 과속신호단속용, 교통신호위반단속용폐쇄회로 텔레비전들로부터 획 득되는 CCTV-영상콘텐츠 빅데이터의 개념적 운영상황과 이러한 비정형영상콘텐츠 빅데이터가 갖는 근본적 인 한계와 문제점 그리고 그에 대한 개념적 해결방안을 도식화한 것이다. 즉, 우리나라 전역의 방범용, 과 속신호단속용, 교통신호위반단속용 CCTV들로부터 1일 약 2천6백만 건/1개월 약 7억 8천만 건의 위반건 수와 관련 영상콘텐츠가 획득되고 있는 엄청난 볼륨과 수량의 CCTV-영상콘텐츠 빅데이터가 운영·관리되고 있는 상황이다. 하지만, 이러한 초대형 비정형영상콘텐츠 빅데이터와 초고비용 관제센터의 운영으로부터 활 용하는 데이터 유형은 비정형 영상데이터가 아니라 단지 위반차량의 범칙금 부과에 필요한 정형데이터, 즉 통과차량일시, 차량번호, CCTV-ID번호, 저장된 파일이름, 통과속도에 불과하다는 사실이다.

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결과적으로, 위 그림 2와 같은 CCTV-영상콘텐츠 빅데 이터를 포함하여 현재 우리나라 전역에 설치되어 있는 다양한 유형의 CCTV-영상정보처리기기들로부터 획득되는 비정형 영상빅데이터를 범죄사건의 결정적인 해결방안의 하나로 활용되고 있음에도 불구하고 해당 동영상파일을 사람에 의한 직접적인 재생과 검사를 통해 영상콘텐츠상의 영상객체, 행위, 상황을 인식할 수밖에 없는 기술적인 한계와 문제점을 갖고 있다. 많은 비용과 노력으로 설치 및 운영되고 있는 관제센터에서 획득하고 있는 CCTV-영상콘텐츠 빅데이터의 엄청난 가치와 무한한 응용성과 잠재성에도 불구하고 그 원천 영상콘텐츠 자체를 다각적으로 분석 및 활용할 수 있는 영상분석 서비스플랫폼의 개 발이 미흡한 실정이고, 또한 영상콘텐츠 빅데이터를 분석하기 위한 초대형 컴퓨팅 환경과 원천 솔루션 측면의 근본적인 기술적 한계로 인해 관련법규에 의해 정해진 보유시간인 1개월 후에는 결국 버려지고 있는 실정이다. 참고적으로, 이러한 근본적인 한계와 문제점에 대한 원천적 해결방안의 하나로 본 저자 는 일명 CCTV-능동콘텐츠빅데이터 공학기술을 연구 기획하여 연구개발을 수행하고 있으며, 그 연구성과 물을 적용한 실시간 범죄예방 및 예측 서비스플랫폼을 개발하고 있다.