항저우 아내 살해 사건 해결, 경찰 AI도 기여

최근 많은 주목을 받았던 '항저우 여성 실종 사건'이 마침내 해결되었습니다. 실종 사건부터 사건이 접수되고 조사가 시작되기까지 20일이 걸렸습니다. 수사를 하는 동안 경찰은 엄청난 업무량을 처리해야 했습니다. 다행히도 현명한 경찰 활동 덕분에 진실이 더 빨리 밝혀질 수 있었습니다.

7월 25일, 항저우 공안국은 "항저우 아내 살인 사건"에 대한 기자회견을 열고 조사 결과를 발표했습니다. 네티즌들이 예상했던 대로, 라이 후이리의 진짜 살인범은 그녀의 남편 쉬궈리였습니다.

그가 실종된 7월 5일부터 살인범이 잡힌 7월 25일까지 20일이 걸렸습니다.

이 기간 동안 항저우 경찰은 10,000제곱미터가 넘는 지하 주차장과 모든 엘리베이터 통로, 물탱크, 맨홀, 사물함, 연도, 환풍구에 대해 4차례 카펫 스타일 검사를 실시하고, 6,000시간 분량의 감시 영상을 검토하고, 38대 분량의 하수를 처리하고, 지역 내 6개 아파트 건물, 379가구, 주민 1,075명을 방문하여 질문했습니다.

대규모 수사 작업에서 경찰 AI의 개입으로 사건 해결 과정이 가속화되었습니다.

6,000시간 분량 감시 영상, 경찰 AI가 수사 지원

많은 분들이 이미 이 사건의 내막을 알고 계시리라 생각되므로 여기서는 반복하지 않겠습니다.

우리는 브리핑을 통해 경찰이 조사 과정에서 엄청난 양의 데이터를 검토하고 처리해야 한다는 것을 배웠습니다.

라이 여사가 사는 동네에서는내부 모니터링 지점은 96개, 외부 모니터링 지점은 거의 1,000개가 있습니다.이 지역에는 6개의 건물이 있으며, 1,075명이 거주하고 있습니다. 게다가 단지 내의 주차장은 모두 곳곳에 연결되어 있고, 연계되어 있어서 매우 복잡합니다.

조사를 신속하게 진행하기 위해특별수사팀은 비디오 감시, 현장 조사, 경찰의 스마트 빅데이터 분석을 결합하여 침전조에 관련 증거가 있을 수 있다는 결론을 내렸습니다.철저히 조사하여 마침내 진실을 밝히기로 결심했습니다.

다른 사람들이 범죄를 모방하는 것을 방지하고, 범죄 방지 기술을 더욱 숙달할 수 있도록 돕기 위해 경찰은 더 많은 세부 정보를 공개하지 않았습니다.

하지만 이 사건을 해결하는 데에는 똑똑한 경찰 시스템이 없어서는 안 될 역할을 했습니다. 인공지능과 빅데이터를 기반으로 한 스마트 경찰 시스템의 도움으로그래야만 경찰은 수사 사각지대를 최대한 빨리 해소하고 수사 범위 확대를 가속화할 수 있다.

경찰은 피해자 라이 씨와 어린 딸이 7월 4일 오후 5시 4분경 아파트 엘리베이터를 타고 집으로 돌아간 뒤 공동주택 밖으로 나가지 않은 것을 확인하고, 해당 주택 단지에서 수색에 총력을 기울였다.

현대의 범죄수사 기술이 없었다면 이 사건을 해결하는 데 더 오랜 시간이 걸렸을지도 모릅니다.

최근 몇 년 동안 얼굴 인식, 빅데이터, 사물 인터넷과 같은 기술은 경찰이 사건을 조사하는 데 강력한 보조 수단이 되었습니다.

사례 1: 25년 전 도망자도 똑똑한 경찰의 눈을 피할 수 없었다

작년에 광시 양삭현 공안국 스마트 경찰 플랫폼이25년 전 도망친 범인을 경찰이 잡는 데 성공했습니다.

2019년 2월 27일, 양삭의 거리에서 한 남자가 스마트 경찰 플랫폼의 자동 경보를 울렸습니다.시스템에 따르면 이 남자는 25년 전 도망자 루파청과 90% 이상 유사합니다.

하지만 경찰이 스마트 경찰 시스템을 통해 파악된 용의자를 통제해보니, 그의 이름은 뤼파청이 아니라 천시더였다.

하지만 스마트 경찰 시스템은 오전 11시부터 오후 3시까지 운영되었습니다.이 남자는 모두 다섯 번이나 체포되었는데, 그때마다 그와 루파청의 유사도는 90점이 넘었습니다.

마침내 경찰은 여러 차례의 심문과 지문 대조를 거쳐 천시더가 그 해의 루파청이라는 사실을 확인했습니다. 증거를 접한 천시더는 마침내 자백했다.

이 사례의 어려움:

• 범죄자는 일찍 감옥을 탈출했기 때문에 효과적인 정보가 부족합니다.
• 그는 25년 전 수감 당시 이름, 주민등록번호 등의 정보를 변경해 경찰이 그의 신원을 확인하기 어렵게 만들었다.

스마트 경찰 플랫폼이 사건 해결에 미치는 장점:

이 플랫폼은 Dahua HOC의 스마트 경찰 아키텍처를 기반으로 하며 "온라인 감지, 데이터 컴퓨팅, 조치 구현"의 최상위 계획 기능을 최대한 활용합니다.아무도 놓치지 않고, 아무도 놓치지 않고, 차량도 놓치지 않고, 물건도 놓치지 않고, 경고도 놓치지 않고 있는지 확인하세요.양삭 공안부의 정보 수집 및 운영 역량을 전면적으로 향상시킵니다.

사례 2: 5시간 동안 실종된 아이를 신속하게 찾아내다

올해 3월 15일,유니뷰테크놀로지가 스마트 경찰서(SPS) 시스템을 출시했습니다. 출시 후 반 달 만에 안후이 타이허 청베이 경찰서에서 약 100건의 사건을 해결하는 데 도움이 되었습니다.사람을 찾는 성공률은 100%이며, 소규모 및 미세 사례의 감지율은 50% 증가했습니다.

올해 5월 16일 오후 6시경, 저장성 한 도시의 한 경찰서에는 관할 구역에서 7살짜리 소년이 5시간째 실종됐다는 신고가 접수됐습니다.

경찰은 SPS 시스템을 이용해 소년의 활동 기록 10개 이상을 확보하고, 30분 만에 그를 찾아내 안전하게 부모에게 돌려보냈습니다.

이 사례의 어려움:

• 경찰이 불려왔을 때는 이미 저녁이었다. 납치나 교통사고 등의 사고가 발생할 수 있습니다. 아이를 찾는 데 1분 늦어질수록 위험은 1분 더 커졌습니다.
• 어린이의 특성 차이는 성인의 특성 차이만큼 뚜렷하지 않기 때문에 기술의 정확성에 대한 시험이 더 많습니다.

SPS 범죄 해결의 장점:

소년의 옷차림, 체형, 사진 등의 정보를 종합하여유니뷰의 SPS 시스템은 단 몇 초 만에 방대한 비디오 데이터를 검색하고 소년의 위치를 빠르게 파악했습니다.

클라우드 엔진 컴퓨팅을 탑재하여SPS 시스템은 단 3초 만에 수억 개의 이미지에 대한 비교 검색을 완료할 수 있습니다.컴퓨팅 효율성이 크게 향상되어 경찰이 사건을 처리하는 데 걸리는 시간이 크게 단축되었습니다.

10년의 변화, '땀 흘리는 경찰'이 '스마트 경찰'로

과거에는 경찰이 사건을 조사할 때 범죄 현장에서 흔적과 물리적 증거를 수집, 검사하고 식별해야 했습니다.일반적으로 많은 양의 사건 파일을 검토하고 정리하고, 영상을 검토하고, 많은 관련 인력을 방문하여 단서를 찾고 사건을 분석하는 것이 필요합니다.

쓰촨성의 어느 경찰서장은 이렇게 말한 적이 있다. "사건을 처리할 때는 용의자를 체포하는 것부터 구금하는 것까지 쉴 틈이 없다."

그러므로 모든 성공적인 사건은 경찰의 노고의 결과입니다.

2010년부터 우리나라는 점차 스마트 경찰 시스템을 구축하기 시작했습니다. 각지의 공안기관에서는 다음과 같은 제안을 내놓았습니다.빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 핵심으로 하는 차세대 정보기술이 경찰 지휘, 종합적 정보 분석, 영상 감시 및 수사에 적용됩니다.

인공지능 경찰 플랫폼의 도움으로 경찰관은 다양한 비즈니스 시나리오나 다양한 유형의 사건의 주요 특징에 따라 드래그 앤 드롭 방식으로 셀프 서비스 모델링을 수행할 수도 있습니다. 이는 사업의 진전을 촉진할 뿐만 아니라, 경찰관들이 '땀 흘리는 타입'에서 '똑똑한 타입'으로 바뀌는 데에도 도움이 됩니다.

스마트 경찰 활동은 경찰력이 분산되어 있고 각 경찰력이 독립적으로 운영되던 과거 상황을 바꾸어 놓았습니다. 이를 통해 범죄 해결이 더 정확하고 빨라졌으며, 최근 몇 년 동안 많은 승리를 거두었습니다.

AI가 유명 탐정으로 변신해 난해한 사건을 해결한다

AI 범죄 해결 기술이 대중의 관심을 처음 끈 것은 아마도 2018년이었을 겁니다. 당시 장학우 콘서트에서 얼굴 인식 기술을 이용해 여러 차례 연속으로 범죄 용의자를 체포한 적이 있습니다.

AI 경찰 시스템의 도움으로 한때 경찰이 해결하기 어려웠던 미제 사건도 더 이상 해결하기 어렵지 않습니다.

지능 감시 체계가 끊임없이 개선되고, 영상 인식 기술과 AI 데이터 처리 능력이 향상되고, AI 탐지 시스템에 대한 경험이 끊임없이 축적됨에 따라 범죄자들은 숨을 곳이 없게 될 것이며, 그때는 정말로 "하늘의 그물은 넓고 넓어서 아무것도 벗어날 수 없다"는 말이 나올 것입니다.

참고문헌:

https://cn.uniview.com/About_Us/News/News_Media/202006/806068_140493_0.htm

http://www.xinhuanet.com/tech/2018-07/26/c_1123180878.htm

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