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title: "경찰, 성착취물 증거 분석 320시간을 3시간으로 줄이는 AI 도구 배포"
published: 2026-07-09T08:15:01.912Z
canonical: https://jeff.news/article/4818
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# 경찰, 성착취물 증거 분석 320시간을 3시간으로 줄이는 AI 도구 배포

경찰청이 AI 기반 성착취물 탐지 및 증거서류 자동 작성 프로그램을 전국 수사관에게 배포했다. 403시간 분량의 동영상 4215개, 890GB를 분석하던 작업이 기존 약 320시간에서 약 3시간으로 줄었다는 실증 결과가 핵심이다.

- 경찰청이 AI 기반 성착취물 탐지 프로그램을 전국 수사 현장에 배포함
  - 이름 그대로 이미지·영상에서 성착취물 의심 장면을 찾아내고, 증거서류 작성까지 자동화하는 도구임
  - 개발 계기는 IP 카메라 해킹 및 영상 유포 사건 수사였고, 당시 압수물에서 불법촬영물 등 핵심 증거를 빠르게 선별하려고 시작됨

- 숫자가 꽤 세다. 기존 320시간짜리 작업이 약 3시간으로 줄었다고 함
  - 실증 대상은 총재생 시간 403시간짜리 동영상 4215개, 용량으로는 890GB
  - 기존에는 성착취물 여부 판별과 증거서류 작성에 약 320시간이 걸렸는데, 자동화 프로그램을 쓰면 약 3시간 만에 끝나는 걸 확인했다고 함

> [!IMPORTANT]
> 320시간에서 3시간이면 단순 효율 개선 수준이 아니라 수사 대응 속도 자체가 바뀌는 수치임. 특히 추가 유포 차단이 시간 싸움인 디지털 성범죄에서는 꽤 큰 차이임.

- 기술적으로는 AI 객체 탐지와 초고속 파일 검색을 섞은 구조임
  - 객체 탐지는 이미지와 영상 안에서 ‘무엇이 어디에 있는지’를 찾는 기술이고, 여기서는 신체 노출 여부를 식별하는 데 쓰임
  - 초고속 파일 검색은 원하는 파일을 밀리초 단위로 찾아내는 방식으로, 대용량 압수물에서 후보 파일을 빠르게 좁히는 역할을 함

- 프로그램이 모든 걸 자동 판정하는 건 아니고, 최종 판단은 수사관이 하도록 설계됨
  - 탐지 결과는 확률값으로 제공되고, 수사관이 성착취물 여부를 최종 확인하는 방식임
  - 이 구조는 오탐이나 맥락 판단 문제를 줄이는 데 중요함. AI가 후보를 좁히고, 법적 판단은 사람이 하는 흐름임

- 자동화 범위가 탐지에서 끝나지 않는 것도 포인트임
  - 판독 결과를 증거서류 형태로 자동 작성하는 기능이 들어감
  - 디지털 수사에서 실제로 시간을 잡아먹는 건 ‘찾기’뿐 아니라 ‘증거로 정리하기’라서, 이 부분까지 묶은 게 현장 체감에 더 클 수 있음

- 경찰청은 내부 업무망을 통해 전국 디지털 성범죄 수사관에게 배포 중임
  - 사용자 안내서도 같이 보급하고 있고, 현장 의견을 받아 탐지 정확도와 기능을 계속 개선할 계획이라고 함
  - 현장 수사관들은 시급한 업무에서 증거 확보 시간을 지키는 데 도움이 될 거라고 기대하고 있음

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## 기술 맥락

- 이 사례에서 핵심 선택은 ‘AI가 최종 판정한다’가 아니라 ‘AI가 대용량 증거에서 의심 구간을 먼저 좁힌다’예요. 성착취물 수사는 법적·윤리적 판단이 걸려 있어서, 모델이 후보를 뽑고 사람이 확정하는 구조가 더 현실적이거든요.

- 객체 탐지가 중요한 이유는 영상 전체를 사람이 순차 재생하는 방식이 너무 느리기 때문이에요. 403시간 분량 영상을 다 보는 대신, 모델이 신체 노출 가능성이 있는 프레임이나 구간을 찾아주면 수사관의 검토 시간이 크게 줄어요.

- 증거서류 자동 작성까지 붙인 것도 실무적으로 의미가 커요. 탐지 결과가 있어도 문서화가 느리면 사건 처리 속도가 안 나거든요. 그래서 탐지, 판독, 서류화가 한 흐름으로 이어져야 실제 수사 병목이 줄어들어요.

## 핵심 포인트

- AI 객체 탐지와 초고속 파일 검색을 결합해 디지털 증거에서 신체 노출 장면을 빠르게 식별
- 탐지 결과를 확률값으로 보여주고 최종 판단은 수사관이 하도록 설계
- 판독 결과를 증거서류 형태로 자동 작성해 디지털 성범죄 수사 병목을 줄임

## 인사이트

이건 단순히 ‘AI로 수사한다’는 얘기보다, 디지털 포렌식에서 제일 시간이 많이 잡아먹히는 선별·문서화 과정을 자동화했다는 점이 큼. 다만 최종 판단을 사람이 한다는 구조가 유지돼야 오탐이나 과잉 자동화 리스크를 줄일 수 있음.