증거 식별, 영상 분석 및 범죄 수사 가속화에 대한 컴퓨터 비전의 법 과학에 미치는 영향을 살펴보세요.
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2025년 9월 25일
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증거 식별, 영상 분석 및 범죄 수사 가속화에 대한 컴퓨터 비전의 법 과학에 미치는 영향을 살펴보세요.
수사는 범죄 현장에서 수집된 물리적 증거에 크게 의존하며, 이러한 증거의 상당 부분은 시각적인 것입니다. 전통적으로 이러한 단서를 수집하는 것은 수동으로 이루어졌습니다. 현장 사진 촬영, 레이아웃 스케치, 물체 라벨링, 그리고 미묘한 세부 사항을 찾아내는 수사관의 숙련된 눈에 의존했습니다.
수년에 걸쳐 열화상 카메라 및 지문 스캐너와 같은 도구가 이 작업을 지원했으며 범죄 해결에 중요한 역할을 했습니다. 그러나 이제 AI와 컴퓨터 비전 덕분에 수사가 더욱 발전하고 있습니다. 기계는 시각적 증거를 더 빠르고 정확하게, 그리고 훨씬 더 큰 규모로 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
특히 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오를 보고 이해할 수 있도록 하는 영향력 있는 기술입니다. 이러한 시스템은 많은 양의 시각 데이터를 신속하게 처리하고 분석하여 수사관이 범죄를 더 빨리 해결하도록 돕습니다.
수사에서 AI 기반 도구의 장점은 AI 기반 디지털 포렌식에 대한 글로벌 시장이 2025년에 49억 8천만 달러로 평가되고 2031년까지 177억 달러에 이를 것으로 예상되도록 이끌었습니다.
이번 글에서는 컴퓨터 비전이 법의학 수사에 어떻게 사용될 수 있는지, 그리고 시각적 증거를 식별, 분석 및 해석하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전을 통해 기계는 실제 세계의 시각 정보를 해석하고 그 이해를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 특히 법 과학에서 AI는 무기나 부상과 같은 요소를 감지하고, 차량을 추적하며, 놀라운 속도와 정확성으로 범죄 현장의 3D 모델을 재구성하는 데 사용될 수 있습니다.
법의학 조사는 여전히 수동 관찰과 전문가 지식에 의존하지만, 이 프로세스는 시간이 오래 걸리고 일반적으로 한 번에 한 사건에 집중됩니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 더 빠르고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 모델은 장면을 스캔하고, 주요 객체를 식별하고, 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 Vision AI 작업을 사용하여 증거를 분류할 수 있습니다.
예를 들어, 수백 시간 분량의 감시 영상을 수동으로 검토하는 대신 컴퓨터 비전 모델은 비디오 피드를 자동으로 스캔하여 의심스러운 활동(예: 비정상적인 움직임, 배회 또는 물건이 남겨지는 것)을 감지할 수 있습니다. 조사관이 검토할 특정 시간 프레임과 위치를 표시하여 관련 증거를 찾는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 수사관이 시각적 증거를 수집하고 연구하는 방식을 바꾸고 있습니다. 오늘날 법의학 작업에서 어떻게 사용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
감시에 사용되는 가장 일반적인 컴퓨터 비전 기술 중 하나는 객체 추적입니다. 즉, 비디오 프레임에서 사람, 차량 또는 품목을 따라가는 것입니다. 모든 상황에 대해 수동으로 프로그래밍하는 대신 이러한 시스템은 실제 비디오에서 학습하고 '정상'이 무엇인지 빠르게 파악합니다. 따라서 조용한 지역에서 서성거리는 사람, 제한 구역의 차량 또는 공공 장소의 방치된 가방과 같은 비정상적인 행동을 자동으로 감지할 수 있습니다.
이 기술은 수사 과정에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 목격자가 오전 11시에서 오후 1시 사이에 빨간색 픽업 트럭을 보았다고 진술한 경우, 컴퓨터 비전은 CCTV 영상에서 빨간색 트럭이 등장하는 모든 장면을 찾아 수사관들이 직접 영상을 검토하는 수고를 덜어줍니다. 컴퓨터 비전은 과거에 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 작업을 자동화하여 실시간 모니터링과 증거 검토를 더욱 빠르고 스마트하며 효과적으로 만들어 줍니다.
화재 관련 사고 발생 후에는 시간이 매우 중요하며 물리적 증거가 손상되거나 파괴되는 경우가 많습니다. 컴퓨터 비전 기술은 위성 이미지, 드론 영상, CCTV 및 열 스캔과 같은 다양한 시각적 데이터 소스를 분석하여 사건의 순서를 재구성함으로써 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.
이러한 도구는 화재의 원인을 감지하고, 잠재적인 촉진제를 식별하고, 현장 근처의 사람 또는 차량 활동을 추적할 수 있습니다. 범죄 데이터베이스 및 사건 보고서와 결합하면 이 시스템은 다양한 지역에서 반복되는 화재 위치, 용의자 행동 또는 조직적인 방화와 같은 패턴을 밝혀낼 수 있습니다.
실제 사례는 호주 뉴사우스웨일스에서 발생했는데, 이곳에서 경찰은 2019~2020년 산불 조사 중 Insights라는 컴퓨터 비전 플랫폼을 사용했습니다. 이 플랫폼은 CCTV 영상, 지리 공간 데이터, 풍향 및 낙뢰 기록과 같은 환경 입력을 분석했습니다. 또한 객체 인식을 사용하여 방대한 양의 감시 영상에서 차량이나 장비와 같은 관련 시각적 요소를 식별했습니다.
수사관들은 이러한 통찰력을 휴대폰 위치 정보 데이터 및 지도와 중첩하여 인간 활동과 특정 화재 사건을 연결하고 공식 심리 중에 이 데이터를 시각적으로 제시할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 조사 프로세스의 속도를 높였습니다.
법의학 분야의 3D 재구성은 사진, 레이저 스캐닝, LiDAR, 컴퓨터 비전과 같은 기술을 결합하여 범죄 현장의 상세하고 실제 크기 모델을 생성합니다. 이러한 재구성은 수사관이 물체 배치, 혈흔 패턴 및 총알 궤적을 기존 2D 사진으로는 제공할 수 없는 수준의 정확성과 상호 작용성으로 시각화하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 가상 둘러보기 및 정확한 측정을 가능하게 하여 분석 및 법정 프레젠테이션을 향상시킵니다.
활발한 조사 외에도 3D 재구성 및 가상 현실(VR)은 법의학 교육을 재구상하고 있습니다. 학업 환경에서 학생들은 VR 헤드셋을 사용하여 모의 범죄 현장을 탐색하고, 증거를 식별하고, 지문 스캔 및 혈흔 분석과 같은 기술을 연습할 수 있습니다. 이러한 몰입형 학습 접근 방식은 안전하고 반복 가능한 환경에서 핵심 조사 기술을 구축합니다.
인도의 케랄라에서 발생한 19년 된 사건이 최근 AI 기반 이미지 개선의 도움으로 해결되었습니다. 수사관들은 범죄 당시의 오래된 사진을 다시 검토하고 이미지 처리 및 인공 지능 기술을 결합하여 용의자의 얼굴 특징을 명확히 하고 업데이트된 몽타주를 생성했습니다. 개선된 이미지 중 하나가 온라인에 공유된 결혼 사진에 나온 사람과 매우 흡사하여 사건 해결의 돌파구를 마련했습니다.
이 사례는 최신 법의학 도구, 특히 AI와 기존 이미지 개선 기술의 통합이 법 집행 기관이 오랫동안 계류 중인 수사를 재검토하고 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 좋은 예입니다. 흐릿한 세부 사항을 밝히거나 시간이 지남에 따라 크게 변한 개인을 식별함으로써 이러한 기술은 디지털 법의학 분야에서 강력한 자산임이 입증되고 있습니다.
개체 인스턴스 분할은 이미지에서 개별 객체를 식별하고 각 객체를 상세한 픽셀 수준 마스크로 윤곽을 그릴 수 있는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이를 통해 수사관은 복잡하거나 지저분한 환경에서도 주요 증거를 정확하게 분리할 수 있습니다.
범죄 현장에 여러 세트의 발자국이나 겹치는 타이어 자국이 흙이나 눈 위에 보이는 경우, 인스턴스 분할은 각각을 구별하고 윤곽을 그릴 수 있습니다. 이를 통해 배경의 방해 없이 이동 패턴, 차량 경로 또는 용의자 궤적을 더 쉽게 분석할 수 있습니다.
장면 분석 외에도 인스턴스 분할은 법의학 이미지에도 적용되고 있습니다. 취리히 법의학 연구소의 연구에 따르면 연구원들은 이 기술을 사용하여 다양한 유형의 상처를 식별했습니다. 그들은 4,666개의 상처가 포함된 1,753개의 법의학 이미지에 대해 비전 모델을 훈련했습니다.
학습된 모델은 자상과 화상을 포함한 7가지 유형의 부상을 탐지하고 분류할 수 있었습니다. 이는 Vision AI가 부상 패턴을 빠르고 정확하게 분석하여 수사관을 지원하고 시간을 절약하며 법의학 이미지 평가의 일관성을 향상시키는 방법을 보여주었습니다.
자동 번호판 인식(ANPR) 또는 번호판 인식(LPR)은 이미지 또는 비디오 영상에서 번호판 번호를 자동으로 감지, 읽기 및 추출하는 데 중점을 둔 컴퓨터 비전 애플리케이션입니다. 여기에는 일반적으로 프레임 내에서 번호판의 위치를 찾기 위해 객체 감지를 위한 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하는 것이 포함됩니다.
번호판이 식별되면 OCR(광학 문자 인식)이 적용되어 영숫자 문자를 추출합니다. 그런 다음 이 정보를 데이터베이스와 상호 참조하여 차량 소유자를 식별하거나 과거 이동 경로를 추적할 수 있습니다. ANPR은 실종자, 차량 절도, 교통 위반 또는 뺑소니 사건과 관련된 조사에서 특히 유용합니다.
예를 들어, 실종자 사건에서 법 집행 기관은 LPR 시스템에 차량 번호판을 입력할 수 있습니다. 해당 차량이 감시 카메라에 나타나면 시스템은 자동으로 해당 위치를 표시하여 경찰관이 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. LPR은 또한 통합 감시 네트워크를 통해 빠르고 정확한 추적을 제공하여 도난 차량이나 뺑소니와 같은 사건에서도 중요한 역할을 합니다.
AI와 컴퓨터 비전은 법의학 수사의 효율성, 접근성 및 신뢰성을 향상시키는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 고려해야 할 주요 이점은 다음과 같습니다.
잠재력에도 불구하고 법의학에서의 컴퓨터 비전은 몇 가지 과제가 있습니다. 다음은 주요 과제 중 일부입니다.
컴퓨터 비전은 여전히 발전하고 있지만, 이미 법과학 운영 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 인스턴스 분할을 통해 작은 증거 조각을 탐지하고 윤곽을 표시하는 것부터 3D 범죄 현장 모델 구축 및 문서 개선에 이르기까지, 컴퓨터 비전은 수사관의 모든 작업 단계를 지원합니다.
미래에는 컴퓨터 비전이 AI 및 머신 러닝과 더욱 긴밀하게 협력하여 패턴을 더 빠르게 발견하고 과거 사례 데이터를 사용하여 더 나은 예측을 할 수 있을 것입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 범죄를 해결하는 새롭고 더 나은 방법이 계속 제공될 것입니다.
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