저희 연구센터는 총 3개의 연구그룹으로 나누어 연구를 진행하고 있습니다. 1그룹의 경우 가상현실기반 쌍방향 인터렉션 교육훈련 시뮬레이터와 확장형 다중비전시스템 개발을 하고, 2그룹의 경우 비행로봇의 시스템 설계와 개인식별 기술 개발을 위한 생체정보 DB구축 및 감식프로그램 구축, 3그룹의 경우 범죄 수사 정보 정제·분류 체계 및 빅데이터 기반 분석 시스템 구축과 대시민 서비스 제공 시나리오 개발 및 관련 법제 연구를 진행하고 있습니다.

각 그룹별 치안과학과 연결하여 4차 산업혁명 기술인 가상현실, 드론, 빅데이터/AI등의 융합을 통한 치안시나리오에 따른 통합 시스템을 만들고자 합니다. 강력범죄 대응 역량 강화를 위해서는 범죄패턴 예측으로 지역별 정보 데이터를 바탕으로 학습 및 ETAS(Epidemic-Type Aftershock Sequence)모델로 파라미터 예측을 연구하고 있습니다. 또한 드론 영상 및 3차원 현장복원을 통해서 단서 수집 및 수사지원 시스템을 개발하고 있으며, 이외에도 가상현실을 기반으로 한 경찰 교육훈련 시스템도 연구를 하고 있습니다,

범죄 수사역량 강화 뿐 아니라 시민서비스 강화를 위해서 빅데이터/AI 기술을 통해서 범죄발생에 대한 대시민 범죄예방 알림 서비스, 드론을 통한 여성안심귀가서비스, 가상현실 기반의 시민 범죄예방 교육을 목표로 시스템을 개발하고 있습니다. 현재 개발 중인 내용들은 제주자치경찰단과 MOU를 통해서 제주도에서 실제 경찰과의 상호작용 및 현장출동등의 현장 실증을 진행하고 있습니다.

3. 가상현실 기반 범죄현장 복원기술에 대한 자세한 설명 부탁드립니다.

본 연구센터에서 연구하는 복원기술은 확장형 다중비전시스템의 개발을 통해서 이루어지고 있습니다. 3차원으로 현장을 복원하기 위해서 Depth 카메라를 활용합니다. 3차원 매칭을 통해 depth카메라의 위치를 실시간으로 정밀하게 인식하고, 이를 기반으로 제한된 실내영역의 3차원 공간데이터를 스캔합니다. Lidar 센서를 통해서 취득한 실시간 3차원 포인트클라우드 데이터를 레코딩하고 동시에 3차원 데이터를 복원하여 복원된 3차원 결과물 정보 및 라벨링된 데이터를 검색 및 공유할 수 있는 서버플랫폼을 개발하였습니다.

실시간으로 취득되는 lidar의 3차원 point cloud정보를 이용하여, 이전 시점의 3차원 데이터를 비교하고 실시간 lidar의 위치를 정밀 추적하는 Normal distribution matching 기반 알고리즘을 이용하여, 추정된 위치정보를 기반으로 3차원 데이터를 병합하면서 3차원 공간정보를 재구축하여 가상현실 환경에서 복원하는 시스템을 개발하였습니다. 메모리 최적화, 복원 알고리즘의 연산량 최적화를 통해 기존의 제한된 실외공간보다 광범위한 실외 공간상에 적용이 가능합니다.

여러 가지 실제 범죄기록을 검토하고 이를 기반으로 가상의 범죄 시나리오를 상정하여 가상의 범죄 현장을 만들었습니다. 구현된 가상 범죄현장에 개발된 실내 3차원 복원기술을 통해 실시간으로 3차원 복원을 하였고, 결과물에 다양한 정보(물건, 증거등)를 라벨링할 수 있도록 개발하였고, 해당 결과물과 정보를 공유할 수 있도록 하였습니다.

이렇게 3차원 현장을 구현하고 사용자의 몰입감을 높이기 위해 역기구학이 적용된 캐릭터를 만들어 사용자의 캐릭터가 움직일 수 있게 되고 이동 알고리즘을 최적화하여 연속적인 시뮬레이터 경험을 제공하고자 합니다.


4. 최근 들어 AI를 활용한 과학수사는 빅데이터의 학습과 판단 능력을 통해 범죄 수사를 비롯하여 개인 식별을 위한 얼굴인식, 예측 치안, 불공정 및 강력 범죄 차단 등 다양하게 활용되고 있는데요. 생체 정보를 활용한 개인 식별기술 개발에 대한 자세한 설명 부탁드립니다.

골반뼈 및 치아분석을 통해 지문이나 DNA로 식별할 수 없는 상황에서의 개인식별방법을 연구하고 있습니다. 시신들은 각각의 연령 및 성별에 따라 분류하여 길이, 폭, 직경, 각도등의 지표들의 측정을 통해 데이터화합니다.

특히 두덩뼈 두덩결합면의 퇴행 양상은 현재 학계에서 연령 추정시 가장 신뢰도가 높은 연령 추정 지표로 사용되지만 현재 한국인을 대상으로 축적된 자료가 없어 해외 인구집단을 대상으로 개발된 방법을 사용하고 있습니다.

따라서 한국인의 연령추정 연구를 위해 현재 국립과학수사연구원의 PMCT자료를 통해서 IRB승인 후 3차원 모델링 작업을 진행하였습니다.

두덩결합면 이미지를 겹쳐서 연령대별 표준편차 값을 도출하고, 이를 통해 표준편차 값을 기준으로 백골 시신의 연령구간을 추정할 수 있도록 연구를 디자인 하였습니다.

좌우 두덩결합면의 퇴행정도가 다르면 연령추정에 이용된 두덩결합면의 방향에 따라 연령 추정 결과가 다를 수 있기 때문에 좌우 비대칭성과 연령 간의 관계를 파악하였습니다. 연령과 평균 비대칭 정도의 관계를 피어슨 상관계수로 분석하였습니다.

위 연구들을 바탕으로 빅데이터/AI연구 그룹과의 융합연구를 통해서 범죄 가해자 신원 분석을 위한 치아 인식 모델 구축으로 Faster R-CNN 모델을 활용하여 구강 이미지 내에서 치아를 인식하는 연구를 진행하고 GAN 모델을 활용하여 치아 이미지를 생성하고 이에 대한 평가를 통해 연구를 진행하고 있습니다.

또한 범죄 피해자 신원 분석을 위해서 골반 귓바퀴면 인식 모델을 구축하여 Faster R-CNN을 활용하여 구현하였으며, GAN을 호라용하여 골반 이미지를 생성하는 연구로 생성된 이미지의 FID score와 KID를 통해 평가하여 연구를 진행하고 있습니다.


5. 드론이 인명구조 및 치안용 비행로봇으로 많이 활용되고 있는데요. 연구하신 동축 반전 드론에 대한 설명 부탁드립니다.

저희가 연구하는 동축반전드론의 경우 2개의 프로펠러가 덕트 형태안으로 들어가고 아래의 4개 플랩의 조정을 통해서 비행하는 드론입니다. 치안용 비행로봇의 목적 상 추력효율과 안전성이 높은 형태로 제작되어야하여 동축반전 드론을 개발하고자 합니다. 프로펠러 반지름의 4승에 비례하는 추력의 특성으로 인해 동축반전 시스템의 추력이 Quad-copter에 비해 큰 것과 프로펠러가 내부에 있는 구조로 같은 크기에 비해 높은 추력의 비행체 설계가 가능하며 동시에 목적에 따른 많은 장비를 설치 및 운용할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 

이와 동시에 덕트형태의 비행로봇으로 인하여 시민과의 근접비행에도 안전성을 갖으며 나무에서 추출한 친환경소재인 나노셀룰로오스 소음저감 복합소재의 적용으로 저고도 비행에서 저소음 비행이 가능한 시민친화성 비행로봇을 연구하고 있습니다.

초기 모델링을 기반으로 구조체 경량화 및 구조적 안정성을 극대화 할 수 있는 모델을 도출하기 위해서 topology optimization방법을 활용하였습니다. Stiffness 최대화와 부피를 줄이는 디자인을 기반으로 동축반전 드론에서 회전익으로부터 발생되는 유동과 밀접한 파트인 원통형 덕트형상의 구조체는 유체해석을 기반으로 하여 코안다효과(coanda effect)를 최대화 하며 동시에 구조체의 역할이 가능한 설계를 진행하였습니다.

기본적인 구조체를 이루는 소재는 항공기 소재로 활용되는 carbon fiber reinforcement plastics를 이용하여 제작하였으며 소음저감을 위한 복합소재는 나노셀룰로오스는 자성나노입자로 코팅을 하여 외부자기장으로 인하여 미시구조 변화가 가능합니다. 이를 통하여 인간이 불쾌감을 일으키는 가청주파수 영역대의 소음을 저감할 수 있는 최적의 미시구조를 연구하고 있으며 동시에 미시구조 변화에 따른 소음저감지수(sounds absorption coefficient)를 분석하여 비행드론에 적용 가능한 나노복합소재 합성 연구를 진행하고 있습니다.

또한 동축반전 비행로봇에 가스 센서를 장착하여 곧 도래할 스마트시티에서 저고도 비행을 통한 위험 가스를 탐지하며 주변 시민들에게 대기환경 정보를 알려주는 역할을 수행합니다. 덕트 내부로 흐르는 공기 유속은 일반 드론의 공기 유속보다 높으며 이러한 특성을 이용하여 가스센서의 한 종류인 electrochemical 센서의 감도를 높일 수 있는 모듈을 개발하고 있습니다.

위의 기능들을 하는 덕트형태의 비행로봇을 이용하여 제주도 송당리 국내 1호 자치경찰단 관할 구역에서의 필드테스트를 진행 중에 있습니다. 제주 자치경찰단의 관할 구역 내에서 발생하는 여러 가지 범죄 및 치안 서비스를 CRC 센터에서 개발한 동축반전 비행로봇을 활용하여 부족한 자치경찰단 인력보완 및 치안서비스 역할 수행에 대한 필드테스트를 진행 중이며 동시에 순찰 차량 루프에 동축반전 비행로봇의 이착륙이 가능한 스테이션을 개발하였습니다. 

순찰차 출동 시 치안서비스 비행로봇이 스테이션에 탑재되어 함께 현장으로 출동되며 현장 특성에 따라 경찰인력이 투입되기 어려운 구역 및 경찰 인력과의 동시대 순찰 및 치안서비스가 필요한 시점에서 효율적으로 서비스 재공이 가능할 것으로 기대가 됩니다.


6. 범죄에서는 SNS, 검색 플랫폼 등 온라인 상의 디지털 정보가 매우 중요하다고 하는데요. 범죄정보 크롤링이 무엇인지 궁금합니다.

크롤링이라고 함은 온라인상의 데이터를 수집하는 기법을 이야기합니다. 인터넷 범죄 데이터의 경우 주로 인터넷 기사나 특정 범죄와 관련된 웹사이트 분석을 통하여 빅데이터 시스템을 구축하고자 합니다. 범죄 사이트의 경우 특정범죄 사이트마다의 특성을 고려하여 로그인을 통한 크롤링 기법을 개발해야하고 범죄 기사 또한 범죄 기사가 올라오는 사이트를 파악하여 사이트의 특성을 고려한 크롤링 기법이 필요합니다. 이를 위하여 범죄 데이터 수집에 특화된 크롤링 기법을 개발하고 이를 활용하여 주기적으로 데이터를 수집 및 분석하여야 합니다.


7. 전 세계적으로 범죄의 수법이 점점 더 교묘해지고, 디지털 범죄, 지능 범죄가 늘어나는 추세입니다. 전통적인 범죄는 현장에서 범인의 흔적과 단서들을 노출했던 것과는 달리 새로운 범죄 양상으로 인터넷 상에서 비선형화되거나 숨겨져 있는 경우가 많은데요. 미래의 과학수사기술에 대한 국내외 상황을 비교해주신다면?

국내에서 경찰정은 2009년 지리적 프로파일링 시스템인 지오프로스(GeoPros)를 구축하고 통게학적 데이터를 추가하여 범죄예측력을 계속 향상시키고 있습니다. 또한 IBM의 스마트 감시 시스템 SSS(Smart Surveillance Solution)가 송도 신도시에 도입되어 운영 중인데 CCTV로 물체를 정확하게 인식하는 모션 캡쳐링 기술이 적용되어 행동패턴 분석을 통해 범죄를 예측, 경고, 분석할 수 있게 되었습니다.

국외에서도 빅데이터를 활용한 범죄 예측 및 예방은 미국에서 비롯되어 영국·호주·캐나다 등지로 확대되고 있는 추세로 이들 대부분의 국가들은 효과적이고 효율적인 범죄예방을 위해서는 타 기관 및 조직과의 협력을 강조합니다.

2011년 캘리포니아 산타크루즈 경찰서에서 UCLA, Santa Clara 대학 연구자들과 함께 프레드폴(PredPol) 프로그램을 개발하여 범죄가 증가할 것으로 예상되는 hotspot 지역의 재산범죄를 예측하고 예방하는데 사용되고 있습니다. 실제로 시행 6개월 후 침입절도가 14% 감소하였고, 1년 후 27% 감소한 것으로 분석되어, 특히 침입절도에 있어서 효과적인 것으로 나타났으며, 효과의 지속성 측면에서도 시행 3년 후 전체범죄가 전년대비 약 29% 감소한 것으로 나타났습니다.

따라서 미래의 과학수사기술은 범죄예측 및 예방에 빅테이터와 IoT를 접목한 최신 연구로 “Designing Intelligent Crime Prevention System Converging Big Data and IoT”분야로서, 효과적인 범죄예방 및 재난예측 서비스를 만들기 위해서는 비정형 데이터를 수집하여 이를 분석한 후, 범죄의 위험여부를 판단하고 해당 내역을 지역의 IoT 기기로 전달하고, 그 지역을 지나는 사람들에게 위험신호를 알림과 동시에 현재의 여성안심귀가 시스템도 통합적으로 개선하는 것입니다.


8. 앞으로 연구 계획 중인 연구나 또 다른 목표가 있으신지 궁금합니다.

현재 4년차 연구 중인 스마트 커뮤니티 폴리싱 시스템을 향후 2단계 기간동안 고도화 시키려고 합니다. 비행로봇에서 수집된 영상을 기반으로 한 3차원 현장복원, 빅데이터 수집등으로 전체 그룹에서 연구된 내용들이 하나의 시스템으로 통합되어 구동시키기 위한 고도화 연구를 진행할 예정입니다.

각 그룹에서 연구된 내용들이 상호 유기적으로 융합되어 구동을 시키려고 하는데 1그룹과 2그룹은 드론의 영상데이터 기반의 가상현실 구축 및 교육 시뮬레이터 운용을 진행하고, 2그룹과 3그룹은 수집된 영상데이터를 통한 이상행동 감지 알고리즘 개발 및 범죄 예측 시스템을 구축하려고 합니다. 1그룹과 3그룹은 범죄예방교육 데이터를 수집 및 분석을 통한 효율적인 경찰 및 시민 훈련시뮬레이터를 개발하고자 합니다.

1그룹, 2그룹, 3그룹이 유기적으로 융합되어 범죄로부터 안전한 시민사회 구축을 목표로 연구를 하고자 합니다.


9. 앞으로 관련 분야를 공부하는 후학(대학원생들)에게 이 분야의 연구에 대한 비전을 제시해 주신다면?

통계청의 2020년 사회조사결과를 보면 사회의 불안 요인 중 하나가 범죄 발생입니다. 그렇기 때문에 안전에 대한 욕구가 높은 상황에서 치안산업도 지속적으로 성장하고 있습니다. 범죄가 다변화 되기 때문에 그에 대응하는 기술들은 지속적으로 개발을 진행하여야 하고 전공 분야가 국한되지 않고 다양한 전공자들이 공동연구를 통해서 결과를 내야하기에 융합연구를 진행하기 좋은 분야입니다.