‘5年間 外國人 犯罪者 2000件 身元 特定’ 얼굴 認識 體驗해 보니
12日 仁川國際空港 內에 있는 法務部 인천공항 出入國·外國人靑 鑑識課에서 專門 分析官들이 本報 記者의 얼굴 寫眞을 ‘바이오 情報 分析 시스템’에 入力해 分析하고 있다. 鑑識과는 犯行 現場에서 捕捉된 外國人 容疑者의 얼굴 寫眞을 國內 滯留 外國人의 入國審査 當時 寫眞과 對照해 身元을 밝히고 있다. 이날 法務部의 얼굴 認識 알고리즘은 記者가 假짜 콧鬚髥과 선글라스 等으로 扮裝한 모습도 척척 잡아냈다. 仁川=전영한 記者 scoopjyh@donga.com
올 10月 25日 서울 江南區 역삼동의 한 物品保管函 隣近. 閉鎖回路(CC)TV에 한 外國人 男性의 얼굴이 잡혔다. 보이스피싱 組織이 犯罪로 챙긴 돈을 옮기는 傳達責이었다. 한 달 사이에만 이 組織에 10名의 韓國人이 속아 넘어가 2億 원을 뺏겼다. 警察은 資金 흐름을 쫓던 中 이 男性이 撮影된 CCTV 畵面을 確保했지만 30代로 推定된다는 것 말고는 다른 端緖가 없었다. 끝내 잡지 못한 外國人 犯罪者 中 한 名으로 남을 狀況이었다.
하지만 이 다음부터 諜報映畫 ‘미션 임파서블’에서 자주 봤던 모습이 펼쳐졌다. 警察은 CCTV에서 오려낸 흐릿한 얼굴 寫眞을 法務部 인천공항 出入國·外國人靑 鑑識課로 보냈다. 이를 專門 分析官이 ‘바이오 情報 分析 시스템’에 入力했다. 그 瞬間 모니터 오른쪽에는 말레이시아 出身 T 氏(31)의 寫眞이 나타났다. 얼굴 認識 알고리즘이 國內 滯留 外國人들의 入國審査 當時 寫眞 1億5000萬 腸을 檢索해 그中 보이스피싱 組織 傳達責과 생김새가 가장 닮은 사람을 보여준 것이다. 이 作業엔 1秒도 걸리지 않았다.
情報를 넘겨받은 警察은 T 氏를 追跡했다. 警察의 追跡이 턱밑까지 온 것을 몰랐던 T 氏는 지난달 20日 午前 말레이시아로 돌아가려고 仁川國際空港에 나타났다. 그때 潛伏해 있던 서울 水西警察署 刑事들이 T 氏의 손목에 手匣을 채웠다.
○ 콧鬚髥 붙인 記者, 알고리즘이 알아볼까
法務部 인천공항 出入國·外國人靑 鑑識課가 警察 等 搜査機關이 보낸 얼굴 寫眞을 土臺로 外國人 犯罪者의 身元을 특정한 事例는 2015年부터 올 6月까지 總 2089件이다. 같은 期間 法務部에 依賴된 全體 分析 對象이 8435件이었다. 單純히 比率로만 따지면 成功率이 24.8%인 셈이다. 다만 分析 對象 中엔 畫質이 나빠 사람 얼굴인지 알아보기도 어려운 CCTV 畵面이 相當數 섞여 있고, 外國人이 아닌 境遇도 包含된 點을 勘案하면 나쁘지 않은 成跡이다.
그렇다면 法務部 얼굴 認識 알고리즘의 限界는 어디일까. 記者는 12日 午前 10時 仁川國際空港 第2合同廳舍 3層에 있는 鑑識課를 찾아 挑戰狀을 내밀었다. 記者가 準備한 武器는 前날 서울 종로구 창신동 玩具市場에서 購入한 扮裝 小品이었다. ‘뽀로로’가 낄 법한 두꺼운 뿔테 眼鏡과 假짜 콧鬚髥 等, 着用한 채 거리를 闊步하면 걱정 어린 視線을 한 몸에 받을 만한 것들이었다.
于先 34歲 男性 記者가 表情 없이 正面에서 寫眞을 찍었다. 이를 試驗 삼아 大韓民國 見本 旅券에 실린 女性 모델의 寫眞과 對照했다. 一致度가 0%로 나타났다. 눈 2個, 코 1個, 입 1個인 건 똑같은데 一致度가 0%라니 뭔가 잘못된 게 아닐까. 鑑識課에서 勤務하는 40代 男性 職員을 急히 카메라 앞에 앉혔다. 記者와 該當 職員의 생김새 一致度는 1%로 나타났다. 구성림 鑑識課 總括팀長은 “얼굴 생김새의 微細한 差異를 分析하기 때문에 아무리 人種과 國籍, 性別이 같아도 一致度는 낮게 나올 수 있다”고 말했다.
本格的인 테스트의 첫 小品은 턱 아래까지 兩 갈래로 뻗은 콧鬚髥이었다. 왁스를 발라 兩옆으로 올리면 ‘슈퍼마리오’처럼 보일 模樣새였다. 콧鬚髥을 붙이니 입 模樣이 完全히 가려졌다. 그런데도 콧鬚髥을 붙인 얼굴과 맨 얼굴의 一致度는 78%로 나타났다. 얼굴 認識 알고리즘은 通常 一致度가 50%만 넘어도 同一人일 可能性이 높다고 본다. 78%라면 同一人이나 다름없다는 뜻이라는 게 分析官의 說明이었다. 이보다 숱이 적은 콧鬚髥을 턱鬚髥과 함께 붙였을 땐 一致度가 無慮 91%로 計算됐다. 입 模樣이 그대로 보였기 때문이다.
다음은 度數가 높고 테가 굵은 뽀로로 眼鏡이었다. 着用한 채 寫眞을 찍으니 눈瞳子가 平素보다 훨씬 작아보였고 눈썹은 거의 全部 가려진 狀態였다. 하지만 얼굴 認識 알고리즘은 一致度가 77%라고 評價했다. 검은 선글라스를 꼈을 땐 一致度가 이보다 높은 88%로 計算됐다. 肉眼으로는 검은 렌즈 뒤에 있는 눈이 제대로 보이지 않았지만 알고리즘은 이를 잡아낸 것이다.
고개를 45度 程度로 돌린 옆얼굴度 一致度가 77%로 높게 나왔다. 이는 얼굴 認識 알고리즘이 正面에서 撮影한 얼굴을 3次元(3D)으로 입체화한 뒤 兩옆이나 위아래 等 다른 角度에서 찍은 얼굴까지 스스로 類推하기 때문이다. 現金自動入出金機(ATM)의 監視 카메라로 비스듬하게 찍은 寫眞도 正面 寫眞과 對照할 수 있는 理由다. 얼굴 認識 알고리즘이 記者의 얼굴을 알아맞히지 못한 境遇는 얼굴 大部分을 가리거나 고개를 90度로 돌렸을 때뿐이었다.
○ ‘탈레반도 마구 出入國’ 論難에 2011年 導入
國內에서 얼굴 認識 技術을 外國人 犯罪者 檢擧에 活用한 건 2011年 7月부터다. 그 前에도 國內에 들어오는 外國人의 指紋과 얼굴 寫眞을 保管해 管理해야 한다는 指摘은 있었지만 人權 侵害 論難 탓에 關聯 法案이 國會 門턱을 넘지 못했다. 그러다 2010年 11月 主要 20個國(G20) 頂上會議의 서울 開催를 앞두고 같은 해 2月 이슬람 武裝團體 ‘탈레반’ 所屬인 파키스탄 男性이 17次例나 남의 旅券으로 韓國을 드나든 事實이 밝혀졌다. 以後 論議가 急물살을 탔고, 같은 해 5月 外國人의 얼굴 寫眞 等을 蒐集해 旅券 盜用 防止나 犯罪者 檢擧 等에 活用할 수 있도록 出入國管理法이 改正됐다.
얼굴 認識의 正確한 作動 原理는 祕密이다. 原理를 알면 그에 對應한 變裝術을 쓸 수 있기 때문이다. 다만 두 눈 사이의 距離와 눈꺼풀의 두께, 코의 생김새, 眉間이나 입술의 길이, 귀의 陰影, 목주름의 個數 等을 土臺로 同一人 與否를 判斷하는 것으로 알려졌다. 法務部에 얼굴 認識 알고리즘人 ‘네오페이스’를 供給하는 生體認證 業體 韓國NEC 側은 “分析 對象者가 나이가 들어 주름이 늘거나 照明의 位置가 달라 얼굴에 그림자가 져도 이를 自動으로 補正해 同一人임을 밝혀낼 수 있다”고 說明했다.
分析 對象이 되는 寫眞의 出處는 多樣하다. 올 7月 釜山과 京畿 안산시 等에서 新種 痲藥을 팔아온 外國人 一黨 3名은 스스로 소셜네트워크서비스(SNS)에 올려둔 寫眞에 꼬리가 밟혔다. 같은 달 韓國人들로부터 7億 원이 넘는 돈을 받아 챙기고 潛跡한 詐欺 事件의 容疑者는 僞造 與圈 속 寫眞으로 追跡해냈다. 被害者들로부터 信賴를 얻기 위해 假짜 美國 旅券을 들고 다닌 이 外國人은 실은 라이베리아人이었다. 搜査機關이 이 與圈 寫眞을 確保하면서 該當 容疑者를 特定할 수 있게 된 것이다.
韓國에서 犯罪를 저질러 이미 追放된 外國人이 身分을 洗濯한 뒤 또다시 入國을 試圖하면 이를 아예 空港 入國審査 段階에서 걸러낼 수 있다. 入國審査 땐 國家 頂上 等 貴賓이나 應急 患者를 除外하곤 누구나 얼굴 寫眞을 찍고 손가락 指紋을 入力해야 하는데, 이를 追放 犯罪者의 生體情報 데이터베이스(DB)와 實時間으로 對照하기 때문이다. 法務部가 이 같은 方式으로 入國을 막는 外國人은 每年 1000名이 넘는다.
얼굴 認識 알고리즘과 專門 分析官은 서로의 빈틈을 채워준다. 올 10月 한 外國人이 캐나다 旅券을 들고 入國審査臺에 섰을 때 얼굴 認識 알고리즘은 이 外國人이 旅券 主人과 同一人이 아니라고 判定했다. 하지만 分析官은 이 結果를 받아들고도 强制追放을 한참 망설일 수밖에 없었다. 생김새가 너무나 똑같았기 때문이다. 結局 이 外國人의 與圈은 남의 것으로 最終 判定됐다.
反面 얼굴 認識 알고리즘이 생김새 一致度가 50% 以上인 外國人을 찾지 못할 땐 專門 分析官이 나서야 한다. 搜査機關이 類推한 犯罪者의 나이나 國籍, 入國 時期 等 다른 情報를 綜合해 가장 類似한 사람을 찾아내는 게 分析官의 몫이다. 每日 모니터를 뚫어져라 보다가 白內障이 發病했다는 分析官도 있다.
○ 日本은 應急患者 身元 確認에도 活用
中國은 얼굴 認識 技法을 가장 폭넓고 强力하게 施行하는 나라로 알려져 있다. 中國 工業情報化部는 이달 1日 携帶電話에 加入할 때 實名 與否를 確認하기 위해 加入者의 얼굴 寫眞을 撮影해 登錄하도록 하는 새 規定을 施行했다. 아르헨티나도 一部 地域에서 鐵道驛이나 港灣 旅客 터미널에 設置한 監視 카메라로 行人의 얼굴을 찍어 이를 犯罪者나 失踪者와 對照한다.
이처럼 政府가 主導하는 얼굴 認識 技術엔 ‘빅브러더(巨大 監視者)’ 論難이 뒤따른다. 政府가 國民의 生體 情報를 틀어쥐고 監視할 수 있다는 不安感 때문이다. 이 때문에 우리나라 法務部의 얼굴 認識 알고리즘은 外國人 犯罪者만을 對象으로 한다. 韓國人이 海外로 나갔다 歸國할 때도 自動出入國審査臺에서 얼굴 寫眞을 撮影하고 指紋을 찍긴 하지만 法務部는 이 情報를 旅券 情報와 對照하는 데에만 쓸 뿐 따로 保管하지는 않는다.
警察廳도 마찬가지다. 住民登錄證이나 運轉免許證을 만들 때 撮影한 寫眞은 犯罪者 檢擧를 위한 얼굴 認識 技術에 活用할 수 없다. 그 代身 警察廳은 2016年부터 强盜나 强姦, 放火 等 犯罪를 저질러 拘束된 被疑者의 얼굴을 3D 寫眞으로 撮影한 뒤 DB로 만들어 追後 犯罪 現場에서 蒐集되는 寫眞과 對照하고 있다. 一線 警察署가 犯行 現場에서 찍힌 容疑者의 寫眞을 警察廳에 보내면 DB에 登錄된 旣存 犯罪者와 同一人인지 判斷하는 方式이다. 다만 DB 登錄 對象 犯罪者가 制限的이라서 實際 檢擧까지 이어지는 事例는 매우 적다.
얼굴 認識 技術은 이미 生活 속에서 널리 쓰이고 있다. 携帶電話 잠금 裝置가 代表的이다. 애플은 아이폰X부터 3D 스캔을 利用한 얼굴 認識 시스템 ‘페이스ID’를 製品에 搭載했다. 使用者 얼굴에 赤外線을 쏘아 3萬 個의 點을 標示한 뒤 人工知能(AI) 칩을 거쳐 사람마다 各其 다른 얼굴 構造를 認識해내는 시스템이다. 모바일 메신저 라인의 決濟 및 送金 서비스인 ‘라인페이’에 이어 카카오톡의 ‘카카오페이’에도 얼굴認識 技術이 쓰인다. 印度 뉴델리시의 델리에어로시티 호텔은 프런트데스크에 設置된 카메라로 投宿客의 얼굴을 찍어 블랙리스트와 對照한다.
日本도 얼굴 認識 技術 活用에 積極的이다. 來年 도쿄 올림픽에서는 觀衆이 競技場에 入場할 때 ID 카드 代身 얼굴 ID를 活用할 豫定이다. 旣存에 登錄한 얼굴과 立場 觀衆의 얼굴을 對照하는 方式이다. 日本 하치오지視 기타하라 病院에선 意識을 잃은 患者가 應急室에 到着했을 때 얼굴 認識 技術로 身元을 밝혀 過去 兵力 等을 確認하는 技術을 導入했다.
이상달 法務部 移民情報課長은 “僞造 旅券 使用者나 外國人 犯罪者를 더 正確히 判別해내기 위해 얼굴 認識 알고리즘을 每年 업그레이드하고 專門 分析官 敎育도 하고 있다”고 말했다.
※法務部 인천공항 出入國·外國人廳과 協議해 犯罪者가 惡用할 可能性이 있는 細部的인 內容은 記事에 담지 않았습니다.
한성희 chef@donga.com / 仁川=조건희 記者
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