정부가 보이스피싱범의 목소리를 기존 범죄자 음성 데이터와 비교해 검거 속도를 높이는 인공지능(AI) 모델을 자체 개발했다. 기존 외국어로 학습된 음성분석 모델보다 한국어 사용 범죄자의 동일인 여부를 판별하는 정확도가 높아질 것으로 보인다.

행정안전부는 새 음성분석 모델을 이달 말부터 음성 감정 등 사기범 수사 과정에 활용하기로 했다고 22일 밝혔다.

국립과학수사연구원(이하 국과수)은 그동안 러시아와 영국에서 개발한 음성분석 모델을 활용해 보이스피싱 수사에 필요한 음성감정을 해왔다.

하지만 외국어로 학습된 모델 특성상 한국어를 사용하는 범죄자를 기존 범죄자 집단에서 특정하는 정확도는 약 30%에 불과해 한계가 있었다.

또 보이스피싱 범죄조직은 수사관, 검사 등 사칭하는 역할별로 그룹을 지어 활동하고 있는데, 기존 모델에는 범죄에 연루된 사람들을 분류하는 기능이 없었다.

이에 행안부 통합데이터분석센터는 국과수와 함께 지난해부터 보이스피싱 화자(話者) 구분 정확도를 높이고 범죄연루자 그룹화가 가능한 모델 개발에 착수했다.

최신 AI 딥러닝 기술이 적용된 이번 모델 개발에는 국내외 일반인 및 보이스피싱 사기범 6천여 명으로부터 추출된 100만 개 이상의 외국어와 한국어 음성데이터가 활용됐다.

성능 검증 결과 범죄자의 음성을 기존 범죄자와 옳게 매칭하는 비율이 기존 외국산 분석모델보다 약 77% 향상됐다고 행안부는 설명했다.

100개의 범죄자 음성을 감정했을 경우, 기존모델에서는 목소리 동일성 여부를 28개만 판별해낼 수 있었지만, 새로운 모델에서는 51개까지 판별 가능했다. 나머지 49개에 대해서는 ‘알 수 없음’이라는 답을 내놨다.

범죄 가담자 그룹화도 가능해졌다.

예컨대 범죄 1에서는 가담자 A가 수사관 역, B가 검사 역을 맡고, 범죄 2에서는 B가 수사관 역, C가 검사 역, 범죄 3에서는 C가 수사관 역, D가 검사 역을 맡을 경우, 분석을 거쳐 A∼D가 같은 범죄조직에 소속돼있다는 것을 확인할 수 있게 된 것이다.

국과수는 새 모델을 이달 말부터 보이스피싱 사기범 목소리 감정에 활용한다.

보유하고 있는 약 1만 개의 보이스피싱범 음성데이터를 분석해 범죄조직을 그룹화하고, 검거된 범죄자의 음성과 이미 확보한 범죄 음성데이터를 비교해 일치 여부에 따라 여죄를 확인한다.

경찰청과도 모델을 공유해 보이스피싱 범죄 초동수사의 속도와 검거율을 높인다. 기관사칭, 전세사기 등 여러 음성 관련 범죄 수사 전반에도 적용해 나갈 예정이다.

새 모델로 분석한 보이스피싱범의 음성은 금융감독원 사이트에도 공개하고, 올해 하반기 국제 행사 등을 통해 이 모델을 해외에도 확산할 방침이다.