CCTV 속 ‘바바리맨’ 0.5초면 알아낸다
20여년간 범죄자를 붙잡은 공으로 차관급 자리까지 오른 한 검사를 국립과학수사연구원 컴퓨터는 ‘바바리맨’으로 지목했다. 성범죄 현장에서 찍힌 폐쇄회로(CC)TV 속 인물이 해당 검사였는지를 확률적 알고리즘(문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차)을 통해 계산한 결과다. 대로변에서 젊은 여성들을 대상으로 음란 행위를 했다는 혐의를 받는 김수창(52) 전 제주지검장 이야기다. 그동안 검찰과 경찰 간 진실 공방은 결국 유력 검사의 몰락으로 종지부를 찍을 전망이다.
●눈·코·광대뼈 형태·턱선 길이 등 수치화
과거 법정에서 범죄 현장 속 용의자를 지목하는 일은 목격자나 지인들의 몫이었다. 하지만 얼굴 인식 기술이 발달한 최근에는 수학적 계산을 통해 동일인 여부를 가리는 일이 많아졌다. 그만큼 CCTV가 늘어난 데다 주관이 개입되는 인간의 인지력을 넘어서 과학적으로 객관성을 확보할 수 있기 때문이다.
그럼 컴퓨터는 사람의 얼굴을 어떤 방식으로 인식할까. 컴퓨터는 사람 얼굴의 특징적인 부분들에서 추출한 숫자 데이터를 정해진 알고리즘을 통해 비교·분석하는 과정을 진행한다. 얼굴 인식에 필요한 자료는 눈(눈동자) 사이의 거리, 코의 길이와 넓이, 볼과 광대뼈의 형태, 턱선의 길이와 윤곽, 얼굴의 색깔 등이다. 인간의 얼굴은 각자 다른 특징을 갖기 때문에 사람마다 고유의 수치들이 나타나고 이를 종합 분석하면 동일인 여부를 따질 수 있다는 원리다. 언뜻 보면 간단해 보이지만 워낙 변수도 많은 탓에 3차 함수를 기본으로 한 고등수학이 동원된다.
●안면 인식 시스템 공항·항만에 360대 설치 운영
앞서 예를 든 김 전 지검장도 마찬가지지만 대부분 CCTV 영상은 천장같이 높은 곳에서 촬영하기 때문에 화면 속 얼굴의 형태는 일반적인 눈높이에서 본 것과 달라진다. 고개를 숙이거나 돌릴 가능성도 많아 정면 사진만 비교하던 초보적인 얼굴 인식 과정만으로는 동일인 여부를 판별할 수 없다. 이런 이유로 최근 얼굴 인식 시스템은 3차원(3D) 계측 기술 등을 이용해 얼굴의 특징점을 잡아낸 후 상하좌우로 고개를 돌렸을 때 등 경우의수까지 계산해 동일인 여부를 판독해 낸다. 물론 한계는 있다. 영상 속 얼굴이 카메라를 기준으로 좌우 ±40도 이상 돌아가 있는 상태라면 판별이 힘들다. 얼굴이 좌우가 아닌 위아래로 움직인 상태라면 판독은 훨씬 더 어려워진다. 위아래 변화는 단지 ±15도를 넘어도 얼굴 인식 기술을 적용하기 어렵다. 이유는 눈 때문이다.
얼굴 인식 업체인 한비이노베이션 이현재 부사장은 “얼굴 인식에서 일반적인 기준점은 양쪽 눈 사이 거리인데 고개가 상하로 15도 이상 돌아가면 기준점 자체를 잡기 어려워져 통계가 뒤틀린다”며 “너무 높은 곳에서 CCTV 영상이 찍혔거나 선글라스를 썼을 때도 판독이 쉽지 않은데 역시 같은 이유”라고 말했다. 이 밖에 CCTV의 화소 수와 조명의 밝기 등도 큰 영향을 준다. 다행히 이번에 촬영된 제주 CCTV 영상은 100만 화소 이상인 것이 많아 분석이 비교적 쉬웠다는 후문이다. 단 김 전 지검장처럼 범죄자 여부를 가리는 현장 영상은 얼굴 인식 외에도 다른 방법을 동원한다. 3차원 영상에 2차원 영상을 입히는 기술 등을 이용해 사진 속 용의자의 키나 체형, 보폭의 크기, 걸음걸이 등은 따로 분석한다.
●편의점선 고객 성별·나이 인식 구매패턴 분석
생물학적으로 동일인 여부를 가려내는 얼굴 인식 기술은 이미 일상 속의 다양한 부분에서 이용되고 있다. 현재 가장 강세를 보이는 것은 범죄자 식별 같은 감시와 보안 영역이다. 안면 인식 시스템은 현재 전국 공항과 항만 등에서 360여대가 설치돼 운영 중이다. 여행자사전정보확인제도(APIS)에 따라 국제적으로 공유하는 테러리스트나 마약범 등의 사진 데이터베이스를 실제 입국자 얼굴과 비교해 범죄자의 밀입국을 식별하고 있다. 서울 강북구청 등 일부 자치단체에서는 관내 CCTV와 연계해 범죄 용의자를 검색하고 우범지대를 감시하는 치안용으로도 활용 중이다. 노원구청은 같은 원리로 실종 신고자를 찾는 데 첨단 기술을 이용한다. 최근 얼굴 인식 시스템은 보안 인증 분야에서도 상용화되는 사례가 늘고 있다. 주요 시설 출입 시스템과 컴퓨터 사용자 인증, 자동차 운전자 확인, 수험생 인증, 금융 서비스 인증까지 관련 기술 특허들이 쏟아지고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 얼굴로 개인을 식별하는 데 2초 이상 시간이 걸렸지만, 최근에는 이 시간이 0.5초대 이하로 떨어져 지문 인식 등과 비교해도 불편함이 없다.
●작년 475억서 2017년 945억대로 2배 성장할 듯
최신 기술은 동일인 여부를 넘어 사람의 성별과 나이 등을 자동으로 알 수 있을 정도에 이르렀다. 이는 광고와 마케팅 분야에서 새로운 비즈니스를 만들어 내고 있다. 실제 편의점 브랜드인 CU는 최근 전국 1700여개 점포(전체 편의점의 약 20%)에서 흥미로운 실험을 진행하고 있다. 편의점 앞 포스단말기(계산대)에 고객의 얼굴을 자동 인식하는 장치를 장착해 나이와 성별 등에 따라 누가 어떤 시간대에 어떤 물건을 주로 사는지 구매 패턴을 정리 중이다.
예를 들어 부산 해운대 매장은 8월 30대 남성 고객이 가장 많고 맥주는 A, 안주는 B브랜드가 가장 많이 팔린다는 등의 조사가 가능하다. 이 같은 빅데이터를 재가공하면 상품 재고 관리, 신상품 출시, 매장 전시 등 마케팅과 유통의 새로운 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. CU 관계자는 “과거 계산원이 포스단말기 버튼을 눌러 남녀와 연령대별 매출을 정리하기도 했지만 일일이 고객 나이를 물어볼 수 없어 오류가 너무 많았고 계산도 번거로웠다”며 “현재는 얼굴 인식 기술을 응용한 덕에 유의미한 통계를 쉽게 정리하는 중”이라고 밝혔다. 실제 컴퓨터가 읽어 낸 사람의 나이는 사람이 눈대중으로 판단하는 것보다 정확도가 훨씬 높은 것으로 알려졌다. 응용 분야도 다양하다. 예를 들어 TV나 PC 등에 적용하면 별도의 비밀번호 등을 걸어 놓지 않아도 자녀들이 성인 콘텐츠에 노출되는 것을 막을 수 있다.
얼굴 인식 기술을 이용한 맞춤형 광고도 도입 단계다. 전자 광고판 앞에 서면 얼굴 인식 기계가 나이와 성별을 자동 인식해 적당한 광고를 틀어 주는 식이다. 10대 학생에게는 여드름약이나 음원 광고를, 40대에겐 아파트 분양이나 대출 광고를 보여 준다. 또 남자에겐 면도기 광고를, 여자에겐 화장품 광고를 노출할 수 있다. 반대로 이런 광고는 누가 언제 몇 초 동안 집중해 보는지 등도 자동으로 조사할 수 있다. 실제 LG유플러스는 이러한 방식을 도입한 타깃 광고를 지난 2월 스페인에서 열린 모바일월드콩그레스(MWC)에서 선보였다.
글로벌 경쟁도 치열하다. 선도 업체로 일본의 모르포와 NEC, 미국 3M 코젠트, 구글, 모토로라솔루션 등이 각축을 벌이고 있다. 국내 대기업도 최근 하나둘 시장 진출을 하고 있지만 정작 주요 기술은 꾸준히 사업을 진행한 중소업체가 쥐고 있는 것으로 알려졌다. 한국인터넷진흥원 등에 따르면 2012년을 기준으로 58억 달러 규모인 세계 생체 인식 시스템(지문, 홍채, 정맥, 음성 등 포함) 시장에서 얼굴 인식이 차지하는 비중은 13%가량(8억 달러)이다. 하지만 최근 연평균 성장률이 20%를 넘어서는 등 성장세도 빨라 오는 2017년에는 전체 시장에서 얼굴 인식 시스템의 비중은 19%까지 늘어날 전망이다. 지난해 475억원 정도인 국내 시장도 2017년까지 945억원대로 2배가량 증가할 것으로 보인다.
●사생활 침해 논란 커 제도적 개선 시급
하지만 사생활 침해 논란 등 산적한 문제도 적지 않다. 얼굴 인식 시스템은 지문 등과 달리 비접촉식으로 정보를 습득하기 때문에 비교적 거부감이 덜한 편이지만 여전히 인간의 생체 정보를 기반으로 운영된다. 이를 범죄 예방이나 상업적 활동에 이용하기 위해선 불특정 다수의 일반인 얼굴을 촬영하고 저장하는 일이 불가피하다. 하지만 정작 이런 사생활 침해를 견제할 법적인 제도는 없다. 실제 대부분 업체는 물론 공공기관까지 촬영자료를 고스란히 보관하는 경우가 많다. 한 생체 인식 업체 관계자는 “외국의 경우 불특정 다수의 얼굴 정보를 얻더라도 자동으로 모자이크 처리해 외부로 노출되는 일을 막고 있지만 국내에선 공공기관조차 비용 문제 등을 이유로 도입을 꺼리는 상황”이라며 “더 늦기 전에 사생활 침해를 막는 제도적 개선이 필요한 시기”라고 말했다.
유영규 기자 whoami@seoul.co.kr
