혁신법 제2조(정의) 3. "연구개발기관"이란 다음 각 목의 기관ㆍ단체 중 국가연구개발사업을 수행하는 기관ㆍ단체를 말한다.

가. 국가 또는 지방자치단체가 직접 설치하여 운영하는 연구기관

나. 「고등교육법」 제2조에 따른 학교(이하 "대학"이라 한다)

다. 「정부출연연구기관 등의 설립ㆍ운영 및 육성에 관한 법률」 제2조에 따른 정부출연연구기관

라. 「과학기술분야 정부출연연구기관 등의 설립ㆍ운영 및 육성에 관한 법률」 제2조에 따른 과학기술분야 정부출연연구기관

마. 「지방자치단체출연 연구원의 설립 및 운영에 관한 법률」 제2조에 따른 지방자치단체출연 연구원

바. 「특정연구기관 육성법」 제2조에 따른 특정연구기관

사. 「상법」 제169조에 따른 회사

아. 그 밖에 대통령령으로 정하는 기관ㆍ단체

시행령 제2조(연구개발기관) ① 「국가연구개발혁신법」(이하 "법"이라 한다) 제2조제3호아목에서 "대통령령으로 정하는 기관ㆍ단체"란 다음 각 호의 기관ㆍ단체를 말한다.

1. 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업

2. 「민법」 또는 다른 법률에 따라 설립된 비영리법인

② 연구개발기관의 종류는 다음 각 호로 구분한다.

1. 주관연구개발기관a: 연구개발과제를 주관하여 수행하는 연구개발기관

2. 공동연구개발기관b: 주관연구개발기관과의 연구개발과제협약에 따라 연구개발과제를 분담하여 공동으로 수행하는 연구개발기관

3. 위탁연구개발기관c: 주관연구개발기관으로부터 연구개발과제의 일부(특수한 전문지식 또는 기술이 필요한 부분으로 한정한다)의 위탁을 그 소관 중앙행정기관의 장의 승인을 받아 수행하는 연구개발기관

제64조(연구개발과제 수의 제한) ① 중앙행정기관의 장은 법 제35조제1항에 따라 연구자가 동시에 수행할 수 있는 연구개발과제 수를 최대 5개로, 그 중 연구책임자로서 동시에 수행할 수 있는 연구개발과제 수를 최대 3개로 제한할 수 있다.

② 중앙행정기관의 장은 제1항에 따른 연구개발과제 수를 산정할 경우 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 연구개발과제는 그 수에 포함하지 않고 산정할 수 있다.

1. 제9조제2항 또는 제10조제2항에 따른 연구개발계획서의 제출 마감일부터 6개월 이내에 수행이 종료되는 연구개발과제

2. 사전 조사, 기획ㆍ평가연구 또는 시험ㆍ검사ㆍ분석에 관한 연구개발과제

3. 연구개발과제의 조정 및 관리를 목적으로 하는 연구개발과제

4. 연구개발을 주목적으로 하지 않는 기반 구축 사업, 고등교육재정지원사업, 인력 양성 사업 및 학술활동사업 관련 연구개발과제

5. 법 제4조제1호에 해당하는 사업 관련 연구개발과제

6. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 연구개발기관이 중소기업과 공동으로 수행하는 연구개발과제로서 과학기술정보통신부장관이 관계 중앙행정기관의 장과 협의하여 그 연구개발비를 별도로 정하는 연구개발과제

가. 법 제2조제3호나목부터 바목까지의 규정에 해당하는 연구개발기관

나. 「산업기술혁신 촉진법」 제42조에 따른 전문생산기술연구소

7. 그 밖에 연구개발 촉진 등을 위하여 연구개발과제 수에 포함하지 않고 산정할 필요가 있어 국가과학기술자문회의의 심의를 거친 연구개발과제

[공통 사항] 

□ 신청과제가 사업목적 및 내용, 지원대상 분야(과제), 기술 분야 등 공고 내용과 부합하지 않는 경우

□ 연구개발과제 신청자격에 부합하지 않는 연구개발기관(단체) 또는 사람이 있는 경우

□ 신청과제가 국가연구개발사업으로 추진하였거나 추진 중인 과제와의 중복되는 경우

□ 의무사항 불이행 여부

◦ 주관연구개발기관, 공동연구개발기관, 연구책임자 등이 접수 마감일 현재 의무사항(각종 보고서 제출, 기술료 납부, 기술료 납부계획서 제출, 정산금 또는 환수금 납부 등)을 불이행하고 있는 경우

□ 참여제한 여부

◦ 참여기관, 참여기관의 장, 연구책임자 및 참여연구자 등이 접수 마감일 기준 국가연구개발사업에 참여제한을 받고 있는 경우 

□ 국가연구개발 동시 수행 연구개발 과제 수 제한 제도 초과 여부

◦ 연구자가 동시에 수행할 수 있는 과제 수가 최대 5개, 연구책임자로서 최대 3과제 수를 초과한 경우

(국가연구개발혁신법 시행령 제59조 제1호부터 제7호에 해당하는 경우 혹은 위탁연구개발기관일 경우 연구개발과제 수에서 제외)

[기업만 해당(접수마감일 기준 아래 어느 하나에 해당하는 경우)]

□ 채무불이행 및 부실위험 여부

◦ 신청과제에 참여하는 기업이 접수마감일 기준 부도 상태에 해당하는 경우

◦ 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우 

(단, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원받은 기업과 중소기업 건강관리시스템 기업구조 개선진단을 통한 정상화 의결 기업은 예외) 

◦ 민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에 등재되거나, 은행연합회 등 신용정보 집중기관에 채무불이행자로 등록된 경우

◦ 파산, 회생절차, 개인회생절차의 개시 신청이 이루어진 경우

(단, 법원의 인가를 받은 회생계획 또는 변제계획에 따른 채무변제를 정상적으로 이행하고 있는 경우는 예외로 함)

◦ 최근 결산 기준 자본전액잠식 상태에 해당하는 경우

◦ 외부감사 기업의 경우 최근년도 결산 감사의견이 ‘의견거절’ 또는 ‘부적정’인 경우

◦ 최근 2개 회계연도 말 결산 재무제표상 부채비율이 연속 500% 이상(자본전액잠식이면 부채비율 500% 이상에 포함되는 것으로 간주)인 기업 또는 유동비율이 연속 50% 이하인 기업(단, ①기업신용평가등급 중 종합신용등급이 ‘BBB’이상인 경우, ②기술신용평가기관(TCB)의 기술신용평가 등급이 ‘BBB’이상인 경우 또는 ③「외국인투자촉진법」에 따른 외국인 투자기업 중 외국인투자비율이 50% 이상이며, 기업설립일로부터 5년이 경과되지 않은 외국인투자기업인 경우, 또는 ④「산업기술혁신사업 공통운영요령」제2조제9의7호의 산업위기지역 소재 기업은 예외로 한다) 이때, 연구개시일로부터 접수마감일까지 5년 미만인 기업의 경우는 적용하지 아니함

◇ 연구책임자 입력 기한: ’23.2.16(목) 14:00, 기관담당자 제출 기한: ’23.2.16(목) 16:00

◇ 접수결과 경쟁률(선정예정기관 수 대비 신청기관 수)이 1:1 이하인 과제 대상으로, 2주간 연장 공고 실시 예정

◇ 연장 공고 후에도 단독‧미응모 과제의 경우, 지원가능 여부를 결정하는 방식으로 선정평가를 운영하거나, 재기획 후 공고 추진 가능(자세한 일정, 평가방식 등은 연장 공고 시 별도 안내)

◇ 신청방법 : www.iris.go.kr → 회원가입 → 로그인 → QUICK LINK → R&D업무포털 → 과제접수 → 신청공고 목록에서 ‘치안현장맞춤형 연구개발사업(폴리스랩2.0)’ 검색 후 시스템 내 정보 입력 및 구비서류 등록

-  로그인 이후 기관등록이 필요하며, 기관대표자 및 모든 참여연구원이 ‘국가연구자정보시스템- 연구자정보 전환동의’를 통해 연구자 번호를 부여받아야 과제신청 가능

-  이외 과제접수 사전 유의사항은 www.iris.go.kr → QUICK LINK → R&D업무포털 → 과제접수 → 신청안내에서 확인

◇ 신청서류 : www.iris.go.kr → 사업정보 → 사업공지 → 사업공고 → 2023년 치안현장 맞춤형 연구개발사업(폴리스랩2.0) 신규과제 공고에서 확인

◇ 온라인 시스템 작성 후 ‘최종확인’ 후 유효성 여부를 점검 → 오류 발생 시 해당 안내에 따라 수정 가능하며, 이후 ‘최종확인’ → ‘제출’을 클릭하면 연구개발 계획서 제출이 완료됨(제출 이후 수정 삭제 불가)

◇ 신청방법 : www.iris.go.kr → 회원가입 → 로그인 → QUICK LINK → R&D업무포털 → 과제접수 → 신청공고 목록에서 ‘치안현장맞춤형 연구개발사업(폴리스랩2.0)’ 검색 후 시스템 내 정보 입력 및 구비서류 등록

-  로그인 이후 기관등록이 필요하며, 기관대표자 및 모든 참여연구원이 ‘국가연구자정보시스템- 연구자정보 전환동의’를 통해 연구자 번호를 부여받아야 과제신청 가능

-  이외 과제접수 사전 유의사항은 www.iris.go.kr → QUICK LINK → R&D업무포털 → 과제접수 → 신청안내에서 확인

◇ 필수제출서류 : www.iris.go.kr → 사업정보 → 사업공지 → 사업공고 → 2023년 치안현장 맞춤형 연구개발사업(폴리스랩2.0) 신규과제 공고에서 확인

◇ 온라인 시스템 작성 후 ‘최종확인’ 후 유효성 여부를 점검 → 오류 발생 시 해당 안내에 따라 수정 가능하며, 이후 ‘최종확인’ → ‘제출’을 클릭하면 연구개발 계획서 제출이 완료됨(제출 이후 수정 삭제 불가)

<참고> 선정평가 결과 이의신청 가능 범위(국가연구개발 과제평가 표준지침 p.17)

-  평가결과 의견 중 평가자의 결정적 오류가 발견되어 재검토가 필요한 경우

-  연구개발과제(연구업적 등)의 내용을 명백히 잘못 해석하여 평가한 경우

-  전문기관의 명백한 행정오류의 경우

-  기타 이의신청의 타당성이 높은 경우

※ 연구개발과제평가단･평가위원 선정, 연구비 결정, 평가규정 및 절차, 평가방식(상대･절대･혼합, 서면 토론･발표, 블라인드, 평가단계 등)에 대해서는 이의신청 불가

<참고> 선정평가 결과 이의신청 가능 범위(국가연구개발 과제평가 표준지침 p.17)

-  평가결과 의견 중 평가자의 결정적 오류가 발견되어 재검토가 필요한 경우

-  연구개발과제(연구업적 등)의 내용을 명백히 잘못 해석하여 평가한 경우

-  전문기관의 명백한 행정오류의 경우

-  기타 이의신청의 타당성이 높은 경우

※ 연구개발과제평가단･평가위원 선정, 연구비 결정, 평가규정 및 절차, 평가방식(상대･절대･혼합, 서면 토론･발표, 블라인드, 평가단계 등)에 대해서는 이의신청 불가

<참고> 참여기업 연구비 부담기준(국가연구개발혁신법 시행령 제19조 제1항, 제3항 관련

ㅇ 참여기업 연구비 부담기준은 코로나19 위기 대응을 위한 ｢감염병 대응 국가연구개발사업 지원지침」에 따라, 2023년도 정부지원연구개발비 지원 기준을 현행 지원기준이 아닌, 한시적으로 아래와 같이 지원기준을 적용하며, 추후 코로나19의 영향 등을 고려하여 일몰 추진

< 1차년도 총 연구개발비 중, 정부지원연구개발비 지원기준 >

* 초기 중견기업의 기관부담 연구개발비 가이드라인(2021, 과기부)

< 1차년도 총 연구개발비 중, 기관부담연구개발비 현금부담 비율 >

현장상황

(문제정의)

‧ 경찰수사관 업무가 확대됨에 따라 신규충원되는 수사인력(수사관 1554명, 임기제 공무원 269명) 대상 교육에 대한 시급성‧중요성이 대두되나, 

-  수사업무 과중으로 인해 신임수사관의 역량 강화를 위한 충분한 교육기간 확보가 어려운 상황

‧ 한편, 현장경찰 대상 교육콘텐츠(집단폭력, 흉기난동 대응 훈련 등) 및 테러 대응 교육프로그램 개발은 꾸준히 추진되어 왔으나, 수사업무 보조를 위한 교육 관련 투자는 저조한 상황

요구사항

‧ 범죄 수사(사이버, 마약 등) 분류 및 각 수사별 업무 프로세스, 세부내용 분석 기반으로 시나리오 및 스토리라인 개발

(예) 사이버수사 업무 프로세스 및 세부내용(치안정책연구소, 2017)

‧ 학습자가 각 수사 단계별 수사장비를 적절히 사용하고, 수집증거를 통해 결론을 도출하는 과정을 채점‧평가하는 게임 형태의 교육 시스템 개발

-  학습자의 몰입도를 높이기 위해, 실제 수사환경과 유사하게 화면을 설계하고, 일정점수 이상을(예: 100점 만점 중 80점 이상) 받는 경우 통과할 수 있도록 평가 모듈 설계

‧ 경찰사이버교육포털 등 기존 경찰 교육시스템상 탑재되어 전국 경찰관들이 손쉽게 활용이 가능하도록 프로그램 개발

기대효과 및 활용방안 

‧ 신임수사관 대상 효율적 교육시스템 개발로, 현장 신속 투입 및 사건 처리일수 단축에 기여

현장상황

(문제정의)

‧ 공무집행방해 검거 인원은 2017년 10,774명에서 2020년 9,029명, 2021년 7,629명으로 코로나19로 인해 일부 감소하였지만, 매월 600명 이상의 경찰관들이 공무집행방해 사건으로 피해

-  경찰 바디캠의 영상 증거는 공무집행방해 사건에서 법정 진술시 중요한 자료로 활용됨

※ 경찰청도 웨어러블 폴리스 캠 시범 운영함(2015～2019년, 100대)

‧ 경찰의 정당한 공무집행을 위하여 폴리스캠이 제작 보급되었음에도 사용상 불편 등의 이유로 현장에서는 개인 바디캠을 사용

-  ‘버닝썬 클럽사건’, ‘암사역 흉기 난동’ 사건에서 촬영되어 공개된 영상들은 경찰관이 개인 사비를 들여 바디캠 촬영물임

·「출동현장서 블랙박스 역할.. 경찰들 ‘나도 보디캠 달라’」(한국일보, ’19.2)

· 안양 某지구대의 경우, 1개 팀 10명중 7명이 사제 바디캠을 착용하고 근무중

요구사항

‧ (기본 방침) 기존 폴리스캠 운영규정(웨어러블 폴리스캠 운영규칙)을 준수하되, 선제적·예방적 기능을 강화한 차세대 폴리스캠 개발

‧ (요구 사양<案>) 

   -   <①자동작동> △일정 수준 이상의 소음 (예: 80데시벨↑) △욕설 등 간단 음성 인식(예: 욕설, 비하용어 등) △낙상, 밀침 등 이상행동 감지(가속계 활용 모션 감지) 시 자동 작동^*

* 사용자의 실시간 위치정보를 파악 및 스마트 앱 연계도 가능

   -   <②작동고지> 시작과 종료시, 자동으로 녹화 시작과 종료 사실을 고지(LED 방식의 “녹화중” 고지도 병행)

   -   <③기술개선> 탈부착 배터리(최소 8시간 이상 사용), 방수방진 및 떨림 보정, 야간 가시성 확보(적외선 IR등) 무선 통신기능(전송시 사용자 편의성 확보) 등

   -   <④암호화> 성능 검증을 위해 한국산업규격(KS) 인증 및 암호화(‘PRIVACY- I’ 등) 적용 후 영상 업로드^*

* 자동 업로드 및 충전 기기인 보관 장비(BodyCam Locker) 제작

기대효과 및 활용방안

‧ 장비 성능 고도화를 통한 현장 대응역량 강화 기대

‧ 소방, 지자체 등 바디캠 수요 부처 및 해외 유관기관 수출 기대 

현장상황

(문제정의)

‧ 현재 활용 중인 3D 얼굴인식 시스템은 용의자 안면 정면, 양 측면 위주로 분석하여, COVID- 19 및 신원확인 회피 목적으로 선글라스 및 마스크를 착용한 경우 동일인 여부 판단 곤란

-  반면, CCTV 영상으로 귀 영역 정보 획득 시 용의자 대조‧식별 용이

※ 귀 영역은 사람마다 고유한 모양이나 구조를 지니고 있어(Jain, 2011) 차세대 식별 방법으로 간주되어 다양한 연구가 소개되고 있음(Deniz et al, 2011 / Ahmad, 2018 / Emersic, 2019 등) 

요구사항

‧ AI 기반 귀 이미지 인식, 특징점 추출 및 유사도 검출이 가능한 웹 기반 시스템 개발

-  저화질의 CCTV 영상에서도 귀 정보‧특징을 잘 인식할 수 있는 영상처리 기술 개발

-  좌‧우측 귀 정면 이미지, 귀 수직 상·하 15도, 좌/우 30도 이내 귀 이미지 정보를 인식‧분석(특징점 추출 및 유사도 검출 등) 하는 기술

기대효과 및 활용방안

‧ 대조감정 시 특징점 추출에 있어 자동 거리·각도 측정기능 및 접합기능을 개발하여 감정 발견율 향상 및 감정 시간 단축 

현장상황

(문제정의)

‧ 인장 대신 서명 문화가 보편화됨에 따라 필적 분석기술(서명 진위여부 등)에 대한 수요가 지속적으로 증가

‧ 現 필적분석은 국내 일부 연구소에서 시행되고 있으나 개인의 경험, 노하우 등에 의존한 비과학적 분석으로 신뢰성·재현성이 검증된 분석 기술이 필요한 실정

요구사항

‧ (위‧변조 감정) 머신러닝 학습을 통해 문서 이미지 및 필적분석(자필 여부, 문서 동일성, 서명 진위 확인 등)에 대한 위‧변조 결과를 확률로 도출하는 프로그램 개발

‧ (작성시기 추정 기술) 다양한 과학 분석기기(광원 성분분석 등) 이용, 문서 작성 시기를 추정하는 프로그램 개발

기대효과 및 활용방안

‧ 수사관별 주관적 분석에서 벗어나 작성 일치율, 작성 시기까지 분석하고 객관적인 자료를 제시할 수 있는 인공지능 프로그램 개발

‧ 영어 등에 특화된 외국 프로그램과 달리 한글에 특화되어 있어 한국어 필적 감정‧분석에 대한 정확도 제고 가능 

현장상황

(문제정의)

‧ 현 경찰청 족윤적감정시스템은 감정관이 신발·타이어 바닥 문양 이미지를 수집하여 시스템에 수동 입력한 후, 범죄현장에서 채취한 족·윤적을 시스템에 수동 입력하고 대조 감정하는 방식으로 운영

-  동일한 문양이라도 입력자의 주관적인 판단에 따라 입력한 패턴이 달라질 우려가 존재하며, 입력에 많은 시간 소요(건당 30분)

요구사항

‧ 현 SCAS(Scientific Crime Analysis System)에서 활용 가능하고, 현장에서 채취한 족‧윤적 파일 입력 시, 자동 검색이 가능한 시스템 개발 

-  범죄현장에서 채취한 족적 파일을 입력, 패턴 이미지를 자동으로 분석하여 DB에서 유사도가 높은 순으로 동일문양 검색 

기대효과 및 활용방안

‧ 족‧윤적 대조감정 시 자동으로 거리·각도 측정이 가능하고, 접합된 이미지에 대한 분석이 가능하여 감정 발견율 및 정확도 향상

현장상황

(문제정의)

‧ 최근 5년간(2017년∼2021년) 국내 교통사고 사망자를 분석한 결과 전체 교통사고 사망자 중 38%가 보행자이며, 특히 시각장애인 보행자는 일반인 대비 교통사고에 취약함

-  신호등 없는 횡단보도, 인도 장애물 등으로부터 시각장애인 보행자의 보호를 강화하기 위한 방안 마련 필요

요구사항

‧ 스마트폰 카메라로 다양한 보행 위협요인(인도 위 장애물, 불법 주정차량, 신호위반 차량 등)을 인식하여 사용자에게 실시간 음성알람을 제공하여 안전보행을 지원하는 모바일 시스템(예. 앱) 개발

-  스마트폰 카메라 기반 실시간 인도 위 이미지 처리 기술 개발 

-  다양한 객체(보행자, 신호등, 차량) 사진 및 영상데이터 확보 및 분류 

-  딥러닝 기반 다양한 위협요인(인도 위 장애물, 불법 주정차량, 신호위반 차량 등) 인식 알고리즘 개발

-  위협요인 인식 시, 결과를 음성으로 송출하는 모바일시스템 개발

* 사용자 실시간 위치정보를 파악하여 앱을 자동 실행시키는 등 시각장애인의 사용 용이성을 강화하기 위한 다양한 기능 고려

기대효과 및 활용방안

‧ 시각장애인 등 교통사고 취약계층의 보행사고를 줄임으로써, 경찰법 제3조 6호에 따른 “교통의 단속과 위해의 방지 업무” 이행 강화에 기여 

연구 배경 및 필요성

□ 국내 동향 

ㅇ 이태원 사고(10.29) 등 다중운집 행사로 인한 치안 위험이 증가하나, 군중 내 범죄, 재난 관리가 아닌 운집 자체에 대한 위험도 예측 및 관리 방안 부재

-  효과적 군중 관리를 위해서는 단순 군중 밀집도 뿐 아니라, 군중 종류 및 특성(노인/여성/아동 비율 등)을 반영한 세부 분석 연구 필요

ㅇ 과기부에서는 “AI 융합 국민안전 확보 및 신속대응 지원” 사업을 통해, 지능형 CCTV 기반으로 사회적약자(미아 등) 식별/추적 및 동선 추적 결과 송수신(지자체→경찰청) 기술을 개발 중이나, 군중 관리에 특화되어 있지 않음

□ 국외 동향 

ㅇ Mounir B. 등은 효율적 군중 관리를 위해서는 군중 통계뿐 아니라, 운집 상황 분석(군중 행동 인식, 행동추적 및 예측, 집단 행동 인식)이 중요함을 강조(Recent Trends in crowd analysis: A review, 2021)

ㅇ ‘국제경찰장협회(IACP)’이 발간한 “군중 관리(Crowd Management) 모델” 가이드라인은 집회, 행사 중 발생 가능한 여러 사건/사고를 예상하고 경찰, 행사 관계자들이 시민의 기본권리를 보호하면서 행사를 잘 운영하기 위한 기본절차를 제시

□ 지원 필요성

ㅇ 국내 제도적(경찰의 집회관리 권한), 공간적‧교통적 상황을 고려한 맞춤형 다중운집 행사 관리방안 도출 시 근거자료를 제시하기 위한 군중 위험도 관련 연구 필요

연구 내용

□ 연구개발 목표

ㅇ 군중 위험도 분석 및 실시간 모니터링/관리를 위한 지자체 CCTV 획득 영상 기반 자동 군중 밀집도/흐름 분석 및 분석 내용 기반 위험도 판별 알고리즘 개발

□ 연구개발 내용

ㅇ 지자체 CCTV 획득 영상 분석 표준화 기술(해상도 강화/보강, 코덱 변환 등) 개발

-  CCTV 영상(해상도 240~1080p, 24~60fps, 다양한 코덱 및 저장 방식(mp4, avi 등), 조명/날씨 등의 환경적 요인 고려)의 형태 및 종류에 관계 없이 영상분석이 가능한 형태로 변환/표준화하는 기술 개발

※ 개인정보보호법에 따라 연구개발을 위한 별도의 CCTV 영상 제공이 이루어지지 못하기 때문에 원활한 연구개발 수행을 위하여 다양한 조건 하의 CCTV 영상을 연구개발용으로 확보할 수 있는 방안 제시 필요 (예 : 지자체와의 업무 협약 등)

-  지자체의 CCTV 관제센터와의 연계 방안 모색(유무선 연계 기술 확인 등)

ㅇ 영상 내 객체(사람) 인식 기반 밀집도 및 유동 흐름 자동 분석 기술 개발

-  CCTV 영상 분석 기반 밀집도 및 유동 흐름 자동 분석 알고리즘 개발

-  개별 CCTV 위치 및 다중 CCTV 영상 분석 기반 CCTV 사각지대 군중 밀집도 및 유동 흐름 예측 알고리즘 개발

ㅇ 군중 집결목적, 군중 내 객체특성 등에 따른 군중 밀집도/흐름과 위험도의 상관관계 분석 기술 개발

-  CCTV 영상 기반 군중 내 객체 특성(여성/노인/아동 비율, 평균신장, 이상행동 등) 파악 기술

-  기존 다중운집 행사 사례(이태원 축제, 광화문 집회, 용산 거리 행진 등) 등을 참고하여 군중 분류체계 마련 및 취약성 지표 등 개발

ㅇ 위험도에 따른 CCTV 관제센터 내 자동 알람 시스템 및 관할 경찰서, 소방서 등 유관기관 자동 통보 시스템 개발 

-  CCTV 영상 분석 결과, 특정 위험도를 초과하는 경우, 관제센터 내 자동 알림 및 경찰서/소방서 등 관련 유관기관에 자동 알림‧전달 시스템 개발

ㅇ 군중 혼잡도^*(이통사 유동인구 데이터 등) 예측 모델, 취약성 산정 연구와의 연구 내용 공유

* 과학치안 공공연구성과 실용화사업 연구와 반드시 협력하여 연구 추진 필요 

□ 연구개발결과의 활용방안 

ㅇ 경찰법 제4조 1항 2호에 따른 지역 내 다중운집행사 대응 업무 이행 시 활용

-  다중운집 행사 관리 매뉴얼 제작 시 참고자료로 활용 

ㅇ 지자체별 CCTV 관제센터에 개발 솔루션 활용 지원

기타 지원조건

-  기업 참여 필수

-  과제 수행기관은 경찰청 관련부서와 상시 협력(협조)하여 연구 추진 필요

-  과학치안 공공연구성과 실용화 사업을 통해 추진 예정인 이통사 유동인구 데이터와 공간데이터 결합 밀집도 분석 연구와 협력 추진 필요