檢, ‘딥러닝’ 기반 뇌파분석 모델 개발…범죄자-단순목격자 가려낸다

대검찰청, ‘딥러닝 기반 뇌파 분석 모델 개발’ 연구용역
앞선 연구보다 채널 간소화…“최적 모델 찾아 현장 적용”

▲서울 서초구 대검찰청 앞 국기게양대에 검찰 깃발이 펄럭이고 있다. (연합뉴스)

검찰이 인공지능(AI)의 ‘딥러닝’을 기반으로 한 뇌파 분석 기법을 개발해 강력범죄 수사에 적용할 계획이다. 앞서 개발한 머신러닝 기법보다 더 높은 정확도를 확보해 실제 수사 현장에 활용한다는 취지다.

23일 법조계에 따르면 대검찰청 법과학분석과(박진성 부장검사)는 이날 ‘딥러닝 기반 뇌파 분석 모델 개발’ 연구용역을 발주했다.

검찰은 현재 뇌파분석 기법으로 자극과 무관련 자극의 ‘P300’(자극 제시 후 0.3초 만에 나타나는 뇌파) 반응을 비교해 차이를 판단한다.

이를테면 반지를 훔친 범인에게 관련 없는 4개의 물품(지갑, 시계, 목걸이, 귀걸이)과 반지를 제시해 뇌파 반응의 차이를 비교하는 식이다. 무죄인 사람은 P300 반응이 나타나지 않는다.

단 P300 반응은 실제 범행을 저지르지 않더라도 언론이나 수사 과정에서 관련 범죄 정보를 습득한 경우 반응이 나타날 수 있다는 한계가 있었다.

이에 검찰은 2016년 고려대학교, 2023년 한양대학교 연구용역을 통해 분석 기법 연구에 나선 바 있다. 특히 한양대학교 연구팀은 AI의 머신러닝 기술을 활용해 뇌 영역 간 주고받는 신호의 연결 강도와 횟수 변화 등 분석이 가능한 새로운 뇌파 분석 기법을 개발했다.

하지만 뇌신호를 정밀하게 측정할 수 있는 센서가 64채널로 많을 뿐 아니라 시간이 오래 걸려 실제 현장에 적용하기 어려웠다고 한다. 채널수를 더 간소화하기 위해 이번 딥러닝 기반 뇌파 분석 개발에 나선 것이다.

검찰 관계자는 “현재 대검은 센서를 32채널 쓰고 있는데, 딥러닝을 통해 32채널 혹은 더 줄어들 수 있는 최적의 모델을 개발할 것”이라며 “머신러닝보다 높은 정확도를 보여주는 딥러닝 기반 연구는 보고된 적 없다”고 설명했다.

이번 연구는 100명 정도의 실험자가 참여한다. 모의범죄를 통해 유죄 피검사자, 무죄 피검사자, 정보 노출 피검사자 3분류로 각 30여 명의 뇌파 데이터를 얻는다.

데이터의 뇌파 신호를 기반으로 유죄, 범죄 미실행, 단순 범죄 정보 노출 등 분류가 가능한 딥러닝 알고리즘을 개발한다는 계획이다.