AI 학교폭력 예방 시스템 도입

AI 학교폭력 예방 시스템 도입

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AI 학교폭력 예방 시스템 도입, 실시간 감지로 학생 안전 강화

학교 내 CCTV 영상을 인공지능(AI)으로 실시간 분석해 폭력 의심 행동을 자동으로 감지하는 시스템이 국내 교육 현장에 순차적으로 도입되고 있다. 물리적 폭력뿐 아니라 특정 학생을 고립시키는 은밀한 따돌림 정황까지 포착하는 것을 목표로 하는 이 시스템은 사후 처벌 위주였던 학교폭력 대응 방식을 사전 예방으로 전환하려는 시도로 평가받는다.

충청북도교육청은 행정안전부가 주관한 정책현안 데이터 분석 및 기술지원 공모사업에 선정돼 CCTV 영상 인식을 통한 학교폭력 의심 감지 모델 개발에 착수했다. 전문 민간 사업자와 함께 약 3개월간 시범 모델을 개발하고, 실제 학교 현장에 적용할 수 있는지를 검증하는 절차를 거친다. 이 모델은 학교 환경에 맞춰 AI를 추가로 학습시키는 파인튜닝 기술을 적용해 폭력 의심 행동을 감지하는 정확도를 높이는 방식으로 설계됐다.

서울을 비롯한 일부 학교에서는 이미 비슷한 형태의 AI CCTV가 설치돼 운영되고 있다. 학생들이 서로 밀치는 듯한 움직임이 포착되면 관제 모니터에 싸움 상황 발생을 알리는 화면이 뜨고, 동시에 학교 관리자의 휴대전화로도 알림이 전송돼 교사가 즉각 현장에 개입할 수 있도록 하는 방식이다. 국내 한 연구에서는 이 같은 CCTV 기반 감지 기술이 폭력 상황을 10초 이내에 자동으로 인식했고, 인식률은 91.5%에 이르렀다는 결과가 발표되기도 했다.

이 같은 흐름은 그동안 학교폭력 대응이 사건 발생 이후의 신고와 조사, 징계 절차에 치중돼 있었다는 반성에서 출발한다. 교육 현장에서는 담임교사나 학생부 담당 교사가 수십 명의 학생을 동시에 관찰하기 어렵고, CCTV가 설치돼 있어도 사람이 모든 화면을 실시간으로 지켜보는 데는 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 감지 기술은 이런 한계를 보완해 이상 행동이 발생한 순간을 놓치지 않고 담당자에게 곧바로 전달하는 데 초점을 맞추고 있다.

사각지대 없는 감지와 개인정보 보호 사이

교육 현장이 AI 감지 시스템에 주목하는 이유는 기존 CCTV 관제 인력만으로는 복도와 계단, 사각지대 등에서 벌어지는 학교폭력을 실시간으로 포착하기 어려웠기 때문이다. 담당 인력이 수십, 수백 대의 화면을 동시에 감시하는 데는 한계가 있는 만큼, AI가 이상 행동을 먼저 걸러내고 최종 판단은 사람이 내리는 방식으로 대응 체계를 보완하려는 취지다.

다만 관련 기술이 확산되는 과정에서 개인정보 침해 우려도 함께 제기되고 있다. 학교에 설치된 관제 시스템이 학생들의 일상적인 행동까지 지나치게 상세하게 기록하고 분석할 수 있다는 지적이다. 이 때문에 각 교육청은 폭력 의심 정황이 포착된 경우에 한해 관련 영상만 선별적으로 보관하고, 그 외 일반 영상은 일정 기간이 지나면 자동 삭제하는 방식의 운영 지침을 마련하는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.

전국 확대는 아직 시범 단계

현재 추진되는 사업들은 대부분 특정 지역이나 일부 학교를 대상으로 한 시범 단계에 머물러 있으며, 전국 단위로 일괄 도입하는 것이 확정된 계획은 아직 공식화되지 않았다. 교육 당국과 각 지방자치단체는 시범 운영 결과와 감지 정확도, 오탐지 문제, 개인정보 보호 방안 등을 종합적으로 검토한 뒤 확대 여부를 결정할 방침인 것으로 전해졌다.

교육 전문가들은 기술이 학교폭력을 원천적으로 없앨 수는 없지만, 교사와 상담 인력이 미처 발견하지 못하는 사각지대를 보완하는 역할을 할 수 있다는 점에서 신중한 제도 설계가 필요하다고 지적한다. 향후 시범 사업 결과가 축적되면 정확도와 개인정보 보호 수준을 함께 검증한 뒤 단계적으로 적용 범위를 넓혀가는 방향이 될 것으로 전망된다.

다만 AI가 폭력 상황을 오탐지하거나 반대로 놓치는 경우에 대한 검증도 함께 이뤄져야 한다는 목소리도 나온다. 단순한 몸싸움 놀이와 실제 폭력을 구분하는 것은 사람에게도 쉽지 않은 판단인 만큼, AI의 알림은 어디까지나 참고 자료로 활용하고 최종 판단과 조치는 교사와 학교폭력 전담 기구가 맡아야 한다는 원칙이 함께 강조되고 있다. 교육청 관계자들은 시범 사업 과정에서 나타나는 오탐지 사례와 개선점을 지속적으로 수집해 모델을 보완해 나갈 계획인 것으로 전해졌다.

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