보이스피싱 범죄가 기승을 부리자 정부가 나서 ‘그놈 목소리’를 잡아내는 AI를 개발했다.
행정안전부는 보이스피싱 사기범 검거에 활용할 수 있는 ‘보이스피싱 음성분석 모델’을 개발, 이달 말부터 음성 감정 등 사기범 수사 과정에 활용한다고 22일 밝혔다.
국립과학수사연구원는 그동안 러시아와 영국에서 개발한 음성분석 모델을 활용해 보이스피싱 수사에 필요한 음성감정을 진행했다.
하지만 외국어로 학습된 음성분석이었기에 한국어를 사용하는 범죄자의 동일인 여부를 판별하는 정확도가 30%에 불과했다.
특히 보이스피싱은 범죄그룹이 역할을 나눠 그룹별로 움직이는 만큼 연루된 범죄자들을 군집화(분류)하는 기능이 필요한데 이 기능이 없었다.
이를 보완키위해 행안부 통합데이터분석센터는 국과수와 함께 지난해부터 화자(話者·말하는 사람) 구분 정확도 개선과 범죄연루자 그룹화가 가능한 모델을 개발해왔다.
AI딥러닝 기술이 적용된 이번 모델은 개발과정에서 국내외 약 6000여 명으로부터 추출한 100만개 이상의 외국어와 한국어 음성데이터를 활용했다.
한국어의 경우 약 10만개 이상의 일반인 음성데이터와 국과수가 보유 중인 실제 보이스피싱 사기범 음성데이터가 사용됐다. 학습 과정과 성능 검증과정을 반복 시행함으로써 보이스피싱 화자 구분 등에 필요한 최적의 알고리즘을 만들어 냈다고 행안부는 설명했다.
성능 검증 결과 범죄자의 음성을 정확하게 판별해내는 판독률이 기존 외국 모델 대비 약 77% 향상된 것으로 나타났다. 예를 들어 100개 범죄자 음성 감정 시 기존 모델에서는 28개 정도만 판별했는데 국내 모델은 51개까지 판별했다. 분석 모델에서 범죄가담자 그룹화 기능도 세계 최초로 구현해냈다.
국과수는 이달 말부터 보이스피싱 사기범 목소리 감정에 활용한다. 아울러 새로 도입된 모델로 분석한 보이스피싱범의 음성은 금융감독원 누리집에도 공개해 사전 예방에도 힘쓰기로했다.
한창섭 행정안전부 차관은 “새로 개발된 보이스피싱 음성분석모델은 데이터 분석을 통해 사회현안을 해결하는 디지털플랫폼정부의 구체적 성과물에 해당한다”며 “앞으로도, 데이터기반으로 국민이 필요로 하는 과제를 발굴하고, 분석된 결과를 현장에 적극 활용하겠다”고 말했다.