수사는 범죄 현장에서 수집한 물리적 증거에 크게 의존하며, 이러한 증거의 대부분은 시각적 증거입니다. 전통적으로 이러한 단서를 수집하는 방법은 현장을 촬영하고, 레이아웃을 스케치하고, 사물에 라벨을 붙이고, 수사관의 훈련된 눈에 의존하여 미묘한 디테일을 찾아내는 등 수작업으로 이루어졌습니다.
수년 동안 열화상 카메라와 지문 스캐너와 같은 도구가 이러한 작업을 지원하며 범죄를 해결하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 하지만 이제 AI와 컴퓨터 비전 덕분에 수사는 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 동영상을 보고 이해할 수 있게 해주는 영향력 있는 기술입니다. 이러한 시스템은 대량의 시각적 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있어 수사관이 범죄를 더 빨리 해결하는 데 도움이 됩니다.
조사에서 AI 기반 도구의 장점으로 인해 2025년 AI 기반 디지털 포렌식 도구 의 글로벌 시장 규모는 49억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상되며 2031년에는 177억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
이 글에서는 컴퓨터 비전을 법의학 조사에 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 시각적 증거를 식별, 분석 및 해석하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.
컴퓨터 비전은 기계가 현실 세계의 시각 정보를 해석하고 그 이해를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 특히 법의학에서는 AI를 사용하여 무기나 부상과 같은 요소를 감지하고, 차량을 추적하고, 범죄 현장의 3D 모델을 놀라운 속도와 정확도로 재구성할 수 있습니다.
포렌식 조사는 여전히 수동 관찰과 전문 지식에 의존하지만, 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 일반적으로 한 번에 하나의 사례에 집중할 수 있습니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 더 빠르고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 모델은 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 비전 AI 작업을 사용하여 장면을 스캔하고, 주요 객체를 식별하고, 증거를 분류할 수 있습니다.
예를 들어, 수백 시간의 감시 영상을 수동으로 검토하는 대신 컴퓨터 비전 모델이 비디오 피드를 자동으로 스캔하여 비정상적인 움직임, 배회, 물건 방치 등 의심스러운 활동을 감지할 수 있습니다. 조사자가 검토할 수 있도록 특정 시간대와 위치를 표시하여 관련 증거를 찾는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 수사관이 시각적 증거를 수집하고 연구하는 방식을 바꾸고 있습니다. 오늘날 포렌식 작업에서 컴퓨터 비전이 어떻게 사용되고 있는지 자세히 살펴보세요.
영상 감시에 사용되는 가장 일반적인 컴퓨터 비전 기술 중 하나는 비디오 프레임에서 사람, 차량 또는 물체를 따라가는 객체 추적입니다. 이러한 시스템은 모든 상황에 대해 수동으로 프로그래밍하는 대신 실제 비디오에서 학습하여 '정상'의 모습을 빠르게 포착합니다. 따라서 조용한 지역에서 배회하는 사람, 제한 구역에 있는 차량, 공공장소에 방치된 가방과 같은 비정상적인 행동을 자동으로 포착할 수 있습니다.
이 기술은 수사 시 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어 목격자가 오전 11시에서 오후 1시 사이에 교차로에서 빨간색 픽업트럭을 봤다고 말하는 경우, 컴퓨터 비전은 수 시간 분량의 CCTV 영상을 스캔하여 빨간색 트럭의 모든 사례를 찾아내고 수사관이 일일이 검토하는 수고를 덜어줄 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 작업을 자동화함으로써 실시간 모니터링과 증거 검토를 더 빠르고 스마트하며 효과적으로 수행할 수 있게 해줍니다.
화재 관련 사고가 발생하면 시간이 매우 중요하며, 물리적 증거가 손상되거나 파괴되는 경우가 많습니다. 컴퓨터 비전 기술은 위성 이미지, 드론 영상, CCTV, 열화상 스캔 등 다양한 시각적 데이터 소스를 분석하여 사건의 순서를 재구성함으로써 이러한 공백을 메우는 데 도움을 줍니다.
이러한 도구는 화재의 원인을 감지하고, 잠재적인 발화 요인을 식별하며, 현장 근처의 사람이나 차량 활동을 추적할 수 있습니다. 범죄 데이터베이스 및 사건 보고서와 결합하면 여러 지역에서 반복되는 화재 위치, 용의자 행동 또는 조직적인 방화와 같은 패턴을 발견할 수 있습니다.
실제 사례로 호주 뉴사우스웨일스주에서는 경찰이 2019~2020년 산불을 조사하는 과정에서 Insights라는 컴퓨터 비전 플랫폼을 사용했습니다. 이 플랫폼은 CCTV 영상, 지리 공간 데이터, 풍향 및 낙뢰 기록과 같은 환경 정보를 분석했습니다. 또한 객체 인식을 사용하여 방대한 양의 감시 영상에서 차량이나 장비와 같은 관련 시각적 요소를 식별했습니다.
조사관은 이러한 인사이트를 휴대폰 위치 데이터 및 지도와 오버레이하여 사람의 활동을 특정 화재 사건과 연결하고 공식 조사 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 실제와 같은 상세한 모델을 만듭니다. 이러한 재구성을 통해 수사관은 기존의 2D 사진으로는 제공할 수 없는 수준의 정확성과 상호 작용을 통해 물체 배치, 혈흔 패턴, 총알 궤적을 시각화할 수 있습니다. 이 기술은 가상 워크스루와 정밀한 측정을 가능하게 하여 분석과 법정 프레젠테이션을 향상시킵니다.
3D 재구성과 가상현실(VR)은 실제 수사를 넘어 법의학 교육에도 새로운 변화를 불러일으키고 있습니다. 교육 환경에서 학생들은 VR 헤드셋을 사용하여 시뮬레이션 범죄 현장을 탐색하고, 증거를 식별하고, 지문 스캔 및 혈흔 분석과 같은 기술을 연습할 수 있습니다. 이러한 몰입형 학습 방식은 안전하고 반복 가능한 환경에서 핵심 수사 기술을 쌓을 수 있습니다.
최근 인도 케랄라주에서 발생한 19세 소년 살인 사건은 AI 기반 이미지 향상 기술을 통해 해결되었습니다. 수사관들은 범죄 당시의 오래된 사진을 다시 살펴보고 이미지 처리와 인공 지능을 결합하여 얼굴 특징을 명확히 하고 용의자의 최신 닮은꼴을 생성했습니다. 강화된 이미지 중 하나는 온라인에 공유된 결혼식 사진 속 인물과 매우 흡사했고, 결국 사건의 돌파구를 마련할 수 있었습니다.
이 사례는 최신 포렌식 도구, 특히 AI와 기존 이미지 향상 기술의 통합이 법 집행 기관이 오랫동안 미결된 수사를 재검토하고 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 좋은 예입니다. 이러한 기술은 가려진 세부 사항을 밝혀내거나 시간이 지남에 따라 크게 변한 개인을 식별함으로써 디지털 포렌식 분야에서 강력한 자산이 되고 있음을 입증하고 있습니다.
인스턴스 분할은 이미지에서 개별 개체를 식별하고 픽셀 수준의 상세한 마스크로 각 개체의 윤곽을 그릴 수 있는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이를 통해 수사관은 지저분하거나 복잡한 환경에서도 핵심 증거를 정확하게 분리할 수 있습니다.
흙이나 눈에 여러 개의 발자국이나 겹쳐진 타이어 자국이 보이는 범죄 현장이 있다고 가정해 보겠습니다. 인스턴스 세분화를 사용하면 각 발자국을 개별적으로 구분하고 윤곽을 그릴 수 있습니다. 이렇게 하면 배경의 혼란으로 인한 방해 없이 이동 패턴, 차량 경로 또는 용의자 궤적을 더 쉽게 분석할 수 있습니다.
장면 분석 외에도 인스턴스 분할은 포렌식 이미지에도 적용되고 있습니다. 취리히 법의학 연구소의 연구에서 연구원들은 이 기술을 사용하여 다양한 유형의 상처를 식별했습니다. 연구진은 4,666개의 상처가 포함된 1,753개의 포렌식 이미지로 비전 모델을 학습시켰습니다.
훈련된 모델은 자상과 화상을 포함한 7가지 유형의 부상을 감지하고 분류할 수 있었습니다. 이 연구는 부상 패턴을 빠르고 정확하게 분석하여 시간을 절약하고 법의학 이미지 평가의 일관성을 개선함으로써 Vision AI가 수사관을 어떻게 지원할 수 있는지 보여주었습니다.
자동 번호판 인식 (ANPR) 또는 번호판 인식(LPR)은 이미지 또는 동영상에서 번호판 번호를 자동으로 감지, 판독, 추출하는 데 중점을 둔 컴퓨터 비전 애플리케이션입니다. 여기에는 일반적으로 프레임 내에서 번호판의 위치를 찾기 위해 물체 감지를 위해 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하는 것이 포함됩니다.
번호판이 식별되면 광학 문자 인식(OCR) 을 적용하여 영숫자 문자를 추출합니다. 그런 다음 이 정보를 데이터베이스와 상호 참조하여 차량의 소유자를 식별하거나 과거 이동 경로를 추적할 수 있습니다. ANPR은 실종자, 차량 도난, 교통 위반 또는 뺑소니 사건과 관련된 조사에 특히 유용합니다.
예를 들어, 실종 사건이 발생하면 경찰이 차량 번호판을 LPR 시스템에 입력할 수 있습니다. 차량이 감시 카메라에 포착되면 시스템이 자동으로 위치를 표시하여 경찰관이 신속하게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 LPR은 통합 감시 네트워크를 통해 빠르고 정확한 추적을 제공함으로써 도난 차량이나 뺑소니와 같은 사건에서 중요한 역할을 합니다.
AI와 컴퓨터 비전은 포렌식 조사의 효율성, 접근성, 신뢰성을 향상시키는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 주요 이점입니다:
포렌식에서의 컴퓨터 비전은 그 잠재력에도 불구하고 몇 가지 유의해야 할 과제를 안고 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 과제입니다:
컴퓨터 비전은 여전히 진화 중이지만 이미 법과학의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 인스턴스 분할을 통해 작은 증거 조각을 감지하고 윤곽을 그리는 것부터 3D 범죄 현장 모델을 구축하고 문서를 개선하는 것까지, 컴퓨터 비전은 모든 작업 단계에서 수사관을 지원합니다.
앞으로 컴퓨터 비전은 AI 및 머신러닝과 더욱 긴밀하게 협력하여 패턴을 더 빨리 발견하고 과거 사건 데이터를 사용하여 더 나은 예측을 할 수 있을 것입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 범죄를 해결할 수 있는 새롭고 더 나은 방법이 계속 등장할 것입니다.
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