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| ▲ <출처=Pixabay> |
미국에서 자동 번호판 인식 카메라(ALPR) 오류가 무고한 운전자에 대한 단속과 체포로 이어지는 사례가 잇따르면서 논란이 커지고 있다. 특히 경찰이 카메라가 제공한 정보를 충분히 확인하지 않은 채 현장 대응에 나서면서 피해가 커질 수 있다는 지적이 나온다.
논란의 중심은 미국의 자동 번호판 인식 시스템인 플록(Flock)이다. 플록은 차량 번호판을 자동으로 인식해 경찰이 수배·도난 차량 등을 확인할 수 있도록 돕는다. 플록 측에 따르면 시스템 정확도는 93~99% 수준이다.
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| ▲ <출처=Pixabay> |
문제는 아무리 높은 정확도를 내세워도 시스템이 처리하는 데이터가 워낙 많다는 점이다. 플록이 매달 약 200억 건의 번호판을 스캔한다는 점을 감안하면, 정확도가 99%라고 가정해도 적지 않은 오류 가능성이 생긴다.
특히 최근엔 실제 사례로 이어져 논란이 됐다. 콜로라도에서 운전 중이던 차량의 번호판이 체포영장 대상 차량과 잘못 연결되면서 경찰의 단속을 반복적으로 받게 된 것이다. 번호판에 알파벳 ‘O’와 숫자 ‘0’이 함께 사용되는 과정에서 데이터가 잘못 등록된 것이 원인으로 지목됐다.
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| ▲ <출처=Pixabay> |
더 큰 피해를 입은 사건도 있다. 오하이오에서는 한 운전자가 경찰의 총기 위협을 받으며 체포됐다. 경찰이 차량 번호판을 도난 번호판으로 오인했지만, 이후 플록 카메라가 번호판의 숫자 ‘7’을 ‘2’로 잘못 읽은 사실이 확인됐다.
해당 운전자는 당시 경찰견에게 공격당해 부상을 입었고 병원 치료와 구금까지 겪었다. 이후 혐의가 취소됐지만 부상으로 일을 하지 못하면서 경제적 어려움까지 겪은 것으로 전해졌다.
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| ▲ <출처=Pixabay> |
경찰의 과도한 시스템 의존도 문제로 꼽힌다. 특히 번호판 인식 결과가 실제 차량과 일치하는지, 도난 차량의 차종이나 외관이 맞는지만이라도 현장에서 확인했다면 막을 수 있었다는 의견도 나온다.
2020년에도 비슷한 사례가 있었다. 경찰이 도난 차량으로 판단된 차량을 세운 뒤 여성과 아이들에게 수갑을 채우고 바닥에 엎드리게 했지만, 확인 결과 도난 차량은 해당 차량과 전혀 다른 오토바이로 밝혀져 비판이 일었다.
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인종에 따른 대응 차이도 논란이 됐다. 일부에서는 백인 운전자에게 시스템 오류 가능성을 설명하고 확인할 기회가 주어진 반면, 흑인 운전자와 가족에게는 경찰이 강경하게 대응했다는 지적이 제기됐다.
자동 번호판 인식 카메라는 도난 차량이나 수배 차량을 찾는 데 유용한 기술이지만, 결국 시스템이 제공하는 정보 역시 오류 가능성을 가진 데이터다. 이를 확정된 정보처럼 받아들이고 경찰의 현장 판단까지 대체한다면 단순한 번호판 인식 오류가 무고한 사람의 신체적·경제적 피해로 이어질 수 있다는 우려가 나온다.
잘못된 데이터가 입력되는 과정부터 경찰이 경보를 확인하고 대응하는 단계까지, 사람이 한 번 더 검증하는 절차가 제대로 필요하다는 지적이다.
더드라이브 / 조윤주 기자 auto@thedrive.co.kr
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