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어린이집 CCTV 60일치를 사람이 돌려보느라 석 달 걸리던 아동 학대 수사가, 올 하반기 도입될 ‘AI 영상 분석 시스템’ 덕분에 20일 안팎으로 단축될 전망이다. AI가 표정·행동을 픽셀 단위로 분석해 학대 의심 장면을 자동 추출한다. 경찰은 배우를 동원해 촬영한 200시간 분량의 가상 학대 영상을 학습시켜 정확도 80% 이상을 확보했다.

또 ‘겹친 지문 분리 시스템’이 개발돼 서로 겹치거나 복잡한 배경에 묻힌 지문을 2~10초 만에 분리·감식한다. 기존 외국 기기(1억2000만 원)보다 훨씬 저렴한 2000만 원대로 구축 가능하다.

이 밖에 실내 층수·지하 위치까지 찾아내는 구조용 위치 AI, 딥페이크·딥보이스 판별 시스템, 드론·로봇 순찰 등 ‘AI 치안’ 프로젝트가 잇따라 추진된다.

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@생각해볼만한 점 @

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1. 학교·학원 CCTV까지 AI 분석이 확대되면, 영상 속 아동·교사 얼굴·행동 데이터를 보호하려면 어떤 기술·제도 장치가 필요할까?

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- ‘블러·마스킹·암호화 저장·접근 통제 로그’ 같은 기술과 ‘보관 기간 제한·열람 사전 동의·독립 감시 기구’ 같은 제도를 국내·외 사례로 찾아 정리해 보세요.

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2. AI가 수사에 쓰일 때 알고리즘 오류로 무고한 사람이 의심받을 위험을 줄이려면 무엇이 필요할까?

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- ‘휴먼 인 더 루프, 설명 가능성, 정확도 공개, 감사 절차’ 등을 해외(EU AI Act 등)와 비교해 체크리스트를 만들어 보세요.

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@탐구해볼만한 주제@

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1. 무료 오픈소스 행동 인식 모델(OpenPose, YOLOv8 Pose 등)을 설치해 짧은 체육 수업 영상을 분석하고 오탐 사례를 기록해보세요.

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2. 잉크 패드로 손가락 두 개 이상 지문을 겹쳐 찍은 뒤 이미지 편집 프로그램(GIMP·포토피아) 필터로 분리 가능성을 탐색해보세요.

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3. 경찰청·EU AI Act·미국 NIST AI Risk Framework의 ‘안전·책임’ 항목을 표로 정리하고 국내 도입 시 추가할 요소를 메모해보세요.

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