Marinus Analytics, Amazon Rekognition을 통한 인신 매매 범죄 예방 사례

Marinus Analytics, Amazon Rekognition을 통한 인신 매매 범죄 예방 사례

Marinus Analytics는 2014년 설립된 여성 지원 기업으로서, 빅 데이터분석을 통한 지능 기반 데이터로 전환하는 AI 도구를 개발합니다. 이 회사는 인신매매 피해자를 찾고 이들이 가족의 품으로 돌아갈 수 있도록 Amazon Rekognition에서 제공되는 얼굴 인식과 같은 인공 지능을 사용한 솔루션을 전문적으로 만들고 있습니다.

Marinus Analytics의 공동 설립자 겸 사장인 Emily Kennedy는 “당사는 인공 지능이 좋은 일에 쓰일 수 있는 경우가 훨씬 많으며 전반적인 효과를 대규모로 확대할 수 있기 때문에 사람들이 인공 지능을 두려워할 필요가 없다고 믿고 있습니다.”라고 밝혔습니다. “Marinus Analytics는 AI 기술이 생명을 구하는 것을 직접 목격할 기회가 있었습니다. 인신매매와 싸우는 사람들이 방대한 데이터와 불가능해 보이던 일들을 AI 기술을 통해 달성할 수 있었던 것입니다.”

Marinus Analytics는 Amazon Rekognition과 같은 인공 지능을 사용하여 관련 기관에 피해자를 식별하고 찾는 일을 돕는 도구를 제공합니다. 예를 들어, Traffic Jam은 인신매매를 조사하는 수사관들의 업무를 보조합니다. Traffic Jam은 Rekognition의 FaceSearch라는 얼굴 인식 기능을 사용합니다. 수사관들은 이제 이 도구의 이미지 분석을 통해 몇 초 만에 수백만 개의 레코드를 자동 검색함으로써 소중한 시간을 절약할 수 있습니다. Traffic Jam이 없었을 때 수사관들이 사용하던 방식에 비하면 이는 상당한 개선 효과를 제공합니다.

“Traffic Jam이 없었을 때에는 수사관들이 수작업으로 수천 개의 온라인 광고를 검토해야 했습니다.”라고 Kennedy는 말합니다. “이는 곧 수사관이 모니터 옆에 피해자 사진을 붙여 놓고 온라인에 뜨는 사진과 일일이 대조하면서 일치 여부를 확인해야 함을 의미합니다. Amazon Rekognition과 같은 AI 기술을 사용하면 이 중요한 작업을 이제 더 정확하게, 그리고 수 일이 아니라 수 초 만에 완료할 수 있습니다. 이는 피해자가 다른 도시로 옮겨지기 전에 피해자를 찾아야 하는, 시간이 급박한 경우에 매우 중요합니다.”

Amazon Rekognition을 활용한 얼굴 인식 기능 활용 (출처: How Emily Kennedy and Cara Jones, Co-Founders of Marinus Analytics, are using AI to battle sex trafficking

Marinus Analytics는 개발 과정에 다양한 컴퓨터 비전 서비스를 검토하면서 어느 기술이 인신매매 사건을 조사하는 담당자에게 도움이 될지를 테스트했습니다. 많은 서비스로 데이터를 테스트해 보았지만, 얼굴이 카메라에서 너무 멀리 있어 분석할 이미지가 너무 흐리거나 조명 상태가 열악하기 때문에 별다른 도움이 되지 않았습니다.

그러나 이 회사는 2017년에 Amazon Rekognition을 발견했으며 이것이 바로 원하던 유형의 AI 도구였음을 알게 되었습니다.

Marinus Analytics의 공동 설립자 겸 CEO인 Cara Jones는 “Amazon Rekognition으로 데이터를 테스트한 결과는 놀라웠습니다. 이것이 바로 당사의 다양한 도구에 통합하고자 했던 유형의 A|I 기술이었습니다.”라고 말합니다. “FaceSearch를 통해 Rekognition을 Traffic Jam 제품군에 통합하자마자 거의 즉각적으로 성공 사례에 대한 소식이 들려오기 시작했습니다. Rekognition은 Marinus Analytics가 피해자를 찾고 이들을 가족의 품으로 돌아갈 수 있도록 돕는 작업에 있어 핵심적인 요소가 되었습니다.”

Marinus Analytics에서 Amazon Rekognition을 사용하여 인신매매와의 전쟁을 돕는 또 다른 방법은 DetectText API를 사용하는 것입니다. 이 기능은 이미지에서 텍스트를 탐지하고 이를 추출하여 기계 판독형 텍스트로 변환할 수 있습니다. 인터넷에 있는 수백만 개의 인신매매 광고에는 이미지 위에 텍스트가 표시되어 있으므로 이 기능은 그러한 텍스트를 모두 추출한 다음 수사관이 더 쉽게 검색할 수 있도록 수집 및 정리할 수 있습니다.

인신매매와의 전쟁은 힘겨운 싸움이지만 Marinus Analytics는 이미 성공 사례를 목격하고 있습니다. 예를 들어, 북 캘리포니아 지방의 수사관들은 이 기술을 사용하여 성적 착취를 위해 온라인에서 인신매매를 당했던 한 16세 아동을 찾아낼 수 있었습니다.

Kennedy는 “수사관은 가족이 제공한 피해자 사진을 업로드하고 Traffic Jam FaceSearch를 사용하여 수 초 만에 신뢰도 점수가 높은 일치 결과를 찾을 수 있었습니다.”라고 말합니다. “수사관은 장소와 시간을 확인한 후, 찾고 있던 실종자가 맞다는 결론을 내렸습니다. 단 며칠 만에 피해자는 가족의 품으로 돌아갈 수 있었습니다.”

최근의 또 다른 사례에서는 수사간이 여러 명의 피해자를 찾고 있었으며 그 중 한 명은 실종된 지 2년이 지난 경우였습니다. 조사에 사용된 사진은 적어도 2년이 넘은 사진이었으므로 수사관은 쓸만한 실마리를 찾기 어려울 것이라고 생각했습니다. 그러나 이 수사관은 FaceSearch을 사용하여 2년이 지난 사진으로 피해자와 일치하는 결과를 찾을 수 있었으며 인신 매매범을 성공적으로 기소할 수 있었습니다.

이 사건에는 실종된 지 1년이 지난 또 다른 피해자가 있었습니다. 수사관은 수색을 계속하면서 막다른 골목에 도달한 느낌을 받았습니다. 그러나, FaceSearch 결과를 검토하던 중 상위 일치 결과 중 하나에 피해자의 실명으로 등록되었던 전화 번호가 있는 것이 발견되었습니다. 실종자의 외모가 바뀌었기 때문에 처음에는 수사관이 그녀를 알아보지 못했습니다. 그러나, Traffic Jam FaceSearch는 여전히 성공적인 일치 결과를 찾아냈습니다. 결국 이 수사관은 극도로 악랄한 인신 매매범으로부터 20명의 피해자를 찾아내는 성과를 거두었습니다. AI의 도움을 통해 이 인신 매매범은 일반적으로 소요되는 2년이 아닌 단 3개월 만에 기소되어 성공적으로 감옥에 보내졌습니다.

Kennedy는 “이 기술은 매우 강력하므로 반드시 세상을 더 좋게 만드는 긍정적인 일에 사용되어야 합니다.”라고 말합니다. “Amazon Rekognition과 같은 기술을 통해 우리는 인신매매와 같은 범죄에 효과적으로 대응하고, 그 영향력을 대규모로 확대하여, 가치 있는 결과를 얻어낼 수 있습니다. 바로 피해자를 가족의 품으로 돌려보내 자유롭고 풍족한 삶을 살 기회를 선사하는 것입니다.”

– Kaiser Larsen, AWS AI/ML 제품 마케팅 매니저

이 글은 AWS Machine Learrning 블로그의 Marinus Analytics fights human trafficking using Amazon Rekognition의 한국어 번역입니다.

Source: Marinus Analytics, Amazon Rekognition을 통한 인신 매매 범죄 예방 사례