- 딥페이크(Deepfake) 불법 콘텐츠 분석, 산재 장해등급 예측 분석 등 국민 체감도 높은 5개 분야 12개 데이터 분석 과제 추진

 - 내년 2월까지 데이터를 분석해 마련된 모델 등은 실제 업무 현장에서 활용

 그간 딥페이크 기술을 활용한 불법 영상이 증가해 국민의 피해가 커지고 있었으나, 고도의 합성 기술로 어느 영상이 가짜 영상인지 판별하는 데 어려움을 겪었다. 이에, 행정안전부는 국립과학수사연구원과 함께 영상물 조작 여부를 영상 및 음성 종합 분석으로 탐지하는 모델을 개발한다. 개발된 모델로 관련 범죄에 신속하게 대응할 수 있게 되어 불법 콘텐츠에 대한 국민의 우려를 해소할 전망이다.

  산업재해로 인한 장해등급을 판정할 때 주치의 진단과 최종 판정 결과의 차이가 발생하는 경우가 많아 재해자는 민원을 제기하고, 장해등급 관련 브로커가 개입하는 등 부작용이 지속됐다. 앞으로 이러한 부작용을 예방하기 위해 재해자와 유사한 과거 사례를 학습한 인공지능 모델을 개발한다. 해당 모델은 주치의 진단 및 장해 판정에 활용해 신속한 판정에 기여하고 재해자 불편을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

□ 행정안전부(장관 이상민)는 국민생활과 밀접한 사회문제를 해결하고, 정부 정책결정과 일하는 방식을 개선하기 위해 5개 분야 12건의 데이터 분석과제를 선정해 데이터 분석을 추진한다고 밝혔다.

 ○ 데이터 분석은 ▲국민안전(2개 과제), ▲근로·복지(3개 과제), ▲국민건강(2개 과제), ▲국민편의(2개 과제), ▲일하는 방식 개선(3개 과제) 5개 분야로 나뉘어 이뤄진다.

 ○ 올해 과제는 중앙부처, 지자체, 공공기관 대상 수요조사와 전문가 평가를 거쳐 국민안전, 근로․복지, 국민건강 등 국민 생활과 밀접한 주제를 우선 고려해 선정됐다.

 ○ 지난 8월부터 시작된 사전 준비 과정을 거쳐 내년 2월까지 심도 있는 데이터 분석과 AI 모델 개발을 진행할 예정이다.

□ 분야별 과제는 다음과 같다.

□ 먼저, 국민안전 분야에서 ‘인공지능을 활용한 딥페이크 불법 콘텐츠 분석모델’과 ‘사업장 굴뚝 대기오염 배출 자동 탐지 지원 모델’ 개발이 이뤄진다.

 ○ 가짜뉴스, 디지털 성범죄 등 불법 합성 콘텐츠로 인한 피해 확산을 차단하고 사회적 손실을 최소화하기 위해 동영상의 딥페이크 적용 여부를 분석할 수 있는 모델을 개발한다.

 ○ 또한, 약 9억 개 주요 사업장 굴뚝의 대기오염물질 항목별 측정값과 유량, 온도 등의 데이터를 활용한 탐지 모델을 만들어, 그간 육안으로 식별하던 대기오염 발생물질 배출 여부를 자동으로 선별할 수 있게 된다.

□ 근로·복지 분야에서는 ‘상병 및 요양데이터 등을 활용한 장해등급 예측 분석’과 ‘AI기반 재해조사 분류 모델’ 개발, ‘에너지 바우처 사용 사각지대 발굴을 위한 빅데이터 분석’을 추진한다.

 ○ 증가하고 있는 산재 신청을 효율적으로 처리하기 위해 그간의 데이터를 바탕으로 산재신청을 자동 분류하고, 신속한 처리를 지원하는 AI 기반 분류 모델을 만들어 업무에 활용할 계획이다.

 ○ 에너지 취약계층에 제공되는 에너지 바우처(구매이용권)를 잘 활용하지 못하는 국민들을 위해 수급세대 정보 등의 빅데이터를 분석해 실질적이고 효과적인 에너지 바우처 지원방안을 찾는다.

□ 국민건강 분야에서는 ‘농작물 병해충 발생 및 위험도 예측’과 ‘식품안전 사각지대의 체계적 관리를 위한 점검대상 자동 추천 모델’, ‘주요 질병별 의약품 품절 예측 지원모델’ 개발이 진행된다.

 ○ 농작물 병해충 발생 위험도 예측이 이뤄지면 10년간의 병해충 발생 및 피해정보, 작물생육정보, 지역별 온도, 습도, 강우 등을 토대로 기상변화에 따른 병해충 발생 가능성과 그에 따른 위험도를 미리 알 수 있게 된다.

 ○ 또한, 해썹(HACCP)* 인증 업체의 불시 점검을 위해 행정처분 이력 등을 기반으로 위생 점검대상을 자동 추천하는 분석 모델을 개발한다.

     * 원료에서 최종제품까지 위해요소를 중점 관리하는 위생관리 체계

 ○ 한편, 의약품 수급 위험을 사전 예측해 의약품 공급 안정성을 확보하기 위한 주요 질병별 의약품 품절 예측 지원 모델도 개발하게 된다.

□ 국민편의 분야에서는 ‘보훈대상자의 등록심사 의사결정 지원모델’ 개발과 ‘천안시 불법 주정차 최적 단속 경로 및 공영주차장 입지선정 분석’이 이뤄진다.

 ○ 특히, 보훈심사 지원모델은 국가유공자 등록 및 보훈심사에 대한 불만족 민원과 보훈심사 결과서를 토대로 보훈대상자 등록심사 체계를 개선하는 내용이다.

□ 마지막으로 일하는 방식 개선 분야에서는 ‘인구감소지역 맞춤형 정책수립 지원을 위한 빅데이터 분석’과 ‘범정부 행정정보시스템 장애예측 모델’ 개발이 진행될 예정이다.

□ 한편, 행정안전부는 그간 ‘보이스피싱 음성분석 모델’, ‘대중교통 하차승객 인원추정’ 등 158종의 데이터 분석을 수행해 실제 분석 모델을 보이스피싱 조직 검거에 활용하는 등 국민불편과 사회이슈를 해결한 바 있다.

 ○ 이번 12개 분석과제도 각 기관 및 전문가와 협업해 실효성 높은 분석 모델 개발을 지원하며, 이 모델들이 다양한 기관에서 활용될 수 있도록 지속적으로 관리할 계획이다.

□ 배일권 공공데이터국장은 “앞으로도 국민 생활과 밀접한 다양한 분야에서 AI 기반의 과학적 데이터 분석을 확대해 나갈 예정”이라며, “데이터 분석의 질을 높여 국민이 체감할 수 있는 공공서비스 개선이 이뤄질 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.