경찰청 통계에 따르면 국내에서 연평균 2만여 건의 실종아동 신고가 접수된다. 이들 중 대부분은 실종 신고 1시간여 만에 부모의 품으로 돌아간다. 특히 만 8세 이하 미취학 아동은 대부분 3시간 이내에 발견된다. 하지만 3시간이 지나면 발견 횟수가 급감하며 6시간 이후부터는 발견 건수가 크게 달라지지 않는다. 통계에 따르면 실종 발생 이후 12시간이 지나면 실종아동을 찾을 확률은 절반 이하인 42%로 급감하며, 24시간 이후에는 32%, 1주일이 지나면 11%로 감소한다. 즉, 골든타임을 넘기면 실종이 장기화할 가능성이 높아진다는 것이다.

신원 확인, 객체 추적 등의 기능을 포함하는 지능형 CCTV 기술 수준의 발달 및 지자체 단위에서의 사회 안전망 구축을 위한 고해상도 CCTV 설치 증대에도 불구하고, 주야간 환경에 따른 신원 대상자 식별, 사각 지역으로 인한 동선 추적 실패, 광학·기하학적 왜곡으로 인한 식별 불가 등에 대한 해결이 여전히 필요한 상황이므로, 기존 CCTV 활용 극대화를 위해 시공간/시점의 동적 변화 등 복합 정보 기반 객체 탐색 및 인식으로의 기술 발전을 통한 신개념의 새로운 플랫폼 기술 개발이 필요하다.

한국과학기술연구원(KIST)은 2018년부터 실종아동 찾기에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 연구를 진행해오고 있다. 실종자의 인상착의를 바탕으로 주변 CCTV와 지자체 통합관제 시스템, 경찰청 실종아동찾기센터 정보를 종합적으로 연결하고 인식하는 ‘복합인지 기술’이 그것이다. 복합인지 기술은 실제 치안현장에서 수집된 정보를 시간, 공간, 정보 특성 등을 고려하여 인지 대상인 실종자에 대한 정확한 인식, 추적, 탐색 등을 가능하도록 하는 기술로, 실종아동과 치매 노인 등 실종자에 대한 신속하고 정확한 신원 확인이 가능하도록 하는 인공지능 기술 기반 사회 안전 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.

또한, 실종 아동 등 장기 실종·미제 사건 해결을 위한 유전 정보와 영상 정보 연계 기반 얼굴 모습 추론 기술 개발을 목표로 하고 있다. 사회적 약자 (실종아동, 치매 노인, 중증 장애인) 공공 치안 및 미제 사건 해결 등 사회 안전망 구축을 위하여 장기 실종자의 과거/현재/미래의 모습을 복원할 수 있는 나이 변환 기술을 개발하고 있으며, 나이 변화 기술의 정확성을 높이기 위하여 부모-자녀의 유전자를 분석하여 얼굴 나이 변화를 예측할 수 있는 지표를 발굴하고, 이를 얼굴 나이 변환 기술과 융합하는 세계 최초의 융합 연구를 진행하고 있다.

연구팀은 이러한 새로운 인공지능 기술 기반 안전 플랫폼 개발을 통해 국민 생활 안전 증대를 위한 실종아동 또는 치매노인 찾기 등 공공성이 높은 사회 문제 해결을 위해 노력하고 있다.

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