최근 몇 년 동안 대학에서는 사소한 위반부터 심각한 범죄 행위까지 다양한 사건을 해결해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 캠퍼스 감시, 휴대폰, 신체 착용 카메라와 같은 소스에서 생성되는 비디오 증거의 양이 계속 증가함에 따라 대학은 이 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데 새로운 과제에 직면하게 되었습니다.
그러나 레버리지를 활용하여 AI 기반 디지털 증거 관리 시스템 이를 통해 대학과 캠퍼스 경찰은 조사를 가속화하고 프로세스를 간소화하며 캠퍼스 커뮤니티 내에서 더 큰 신뢰를 구축할 수 있습니다.
대학 캠퍼스에서 범죄나 중요한 사건이 발생하면 시간이 가장 중요합니다. 지금까지 캠퍼스 보안과 조사관은 몇 시간 분량의 비디오 영상을 수동으로 분류하고, 이미지를 검토하고, 조각난 증거를 모으는 데 의존했습니다. 오늘날 AI의 발전으로 이러한 프로세스를 자동화하여 증거를 분석하고 정리하는 데 걸리는 시간을 며칠 또는 몇 주에서 몇 분 또는 몇 시간으로 줄일 수 있습니다.
대학에서는 지능형 디지털 증거 관리 시스템을 구현하여 비디오와 기타 형태의 증거(휴대폰 영상, 신체 착용 카메라, 대시캠, 건물 감시 등)를 하나의 플랫폼에 중앙 집중화할 수 있습니다. 이를 통해 조사관은 주요 증거를 쉽게 관리, 보관, 구성 및 공유하여 더욱 강력한 사례를 더욱 신속하게 구축할 수 있습니다.
AI 기반 증거 관리의 가장 큰 장점 중 하나는 여러 개의 서로 다른 소스에서 가져오고 모든 것을 하나의 중앙 위치에 보관할 수 있다는 것입니다. 이는 증거 수집을 단순화할 뿐만 아니라 편집, 용의자 식별, 심층 분석, 관심 있는 사람 및 차량 식별을 포함하는 원활한 다운스트림 워크플로우를 제공합니다.
AI 기반 디지털 증거 관리가 캠퍼스 보안을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 5가지 다른 방법은 다음과 같습니다.
1. 자동화된 워크플로우로 조사 간소화
대학에서는 학생의 비행, 절도, 폭행 등 대량의 영상 데이터와 관련된 사건을 자주 처리합니다. 이 증거를 수동으로 검토하는 데 필요한 시간은 캠퍼스 경찰이나 보안 팀에게 부담스러울 수 있지만 AI 기술은 프로세스의 대부분을 자동화하여 작업량을 대폭 줄일 수 있습니다.
AI 도구는 몇 분 만에 몇 시간 분량의 영상을 선별할 수 있습니다.사용 기계 학습 중요한 순간이나 관심 있는 사람을 표시하는 알고리즘. 예를 들어, 수사관이 용의자를 식별하려는 경우 AI는 여러 소스에서 제공되는 모든 비디오 영상을 스캔하고 수동 작업 없이 옷, 신체 유형, 심지어 행동 패턴과 같은 특정 신체적 특성을 기반으로 일치하는 개인을 찾을 수 있습니다. 검토.
특정 AI 솔루션은 PII를 사용하지 않고도 개인을 추적하고 식별하는 기능을 제공하여 학생과 교직원의 신원과 개인정보를 보호합니다.
이를 통해 시간과 자원을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 대학 조사관이 지루한 수동 작업에 얽매이지 않고 더 높은 수준의 의사 결정과 사례 구축에 집중할 수 있습니다. 캠퍼스 경찰서의 경우 이는 조사가 더 빠르게 진행되어 사건이 확대되기 전에 사건을 해결하고 처리하는 데 도움이 된다는 것을 의미합니다.
2. 다중 소스 증거 수집
캠퍼스 환경의 독특한 과제 중 하나는 비디오 증거를 추출할 수 있는 소스가 다양하다는 것입니다. 단일 사건에는 건물 감시 카메라의 영상, 휴대폰 녹음, 캠퍼스 보안에 사용되는 신체 착용 카메라, 심지어 캠퍼스 차량의 대시캠 영상이 포함될 수 있습니다. 이러한 소스를 집계하는 시스템이 없으면 조사관은 영상을 단편적으로 수집하고 검토해야 하므로 지연과 오류가 발생하기 쉽습니다.
AI 기반 시스템을 통해 대학은 이러한 다양한 소스의 증거를 단일 중앙 집중식 플랫폼으로 통합할 수 있습니다. 이 디지털 저장소를 통해 조사관은 다양한 각도, 타임라인 또는 소스의 비디오 클립을 쉽게 찾고 상호 참조하여 사건에 대한 보다 완전하고 정확한 설명을 구축할 수 있습니다. 모든 증거를 한 곳에 모아두면 간과되는 일이 없으며 조사관은 주요 증거를 보다 효율적으로 추적할 수 있습니다.
3. 수정, 식별 및 심층 분석
증거 수집 및 정리 외에도 일부 AI 기반 시스템은 전통적인 수동 방법으로는 불가능했던 방식으로 증거를 분석하고 처리할 수 있는 정교한 도구를 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 자동 편집 도구를 사용하면 영상에서 개인 정보를 모호하게 하거나 얼굴을 흐리게 처리하여 특히 외부 당사자와 증거를 공유할 때 개인 정보 보호법 및 규정을 준수할 수 있습니다.
관심 있는 사람을 식별하는 AI의 능력 캠퍼스 조사에도 중요한 기능입니다. AI는 고급 패턴 인식을 사용하여 여러 비디오 피드에서 사람이나 차량을 일치시켜 눈에 띄지 않았을 수 있는 다양한 증거를 연결할 수 있습니다.
이는 용의자나 주요 증인이 서로 다른 지역 간에 이동할 수 있는 대규모 다중 위치 캠퍼스에서 특히 유용합니다. 그리고 앞서 언급했듯이 일부는 개인 정보 보호 문제를 위반하지 않고 이를 수행할 수 있습니다.
AI 도구는 단순한 식별을 넘어 활동 패턴의 히트맵, 행동 분석, 예측 통찰력과 같은 심층적인 분석을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석은 캠퍼스 조사관에게 미래의 위협이나 잠재적인 위험 영역을 나타낼 수 있는 패턴에 대한 통찰력을 제공하여 대학이 캠퍼스 안전을 보장하기 위한 선제적인 조치를 취할 수 있도록 합니다.
4. 캠퍼스 안전 및 투명성 강화
AI 기반 디지털 증거 관리 시스템 더 빠르고 효율적이며 대학 캠퍼스의 안전성과 투명성을 높이는 데 기여합니다. 워크플로우를 자동화함으로써 대학은 철저한 조사를 신속하게 수행하여 학생, 교직원 및 대중에게 명확성과 종결성을 제공할 수 있습니다.
기관에 대한 신뢰가 중요한 시대에 조사 중에 신속하고 효율적으로 행동할 수 있는 능력은 대학이 커뮤니티를 보호할 수 있는 능력에 대한 신뢰를 구축합니다. 폭행이나 안전 위반 등 세간의 이목을 끄는 사건이 발생한 경우 캠퍼스 경찰은 이러한 도구를 통해 신속하게 증거를 수집하고 분석하며 조사 진행 상황에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다.
또한 디지털 증거 관리 플랫폼은 사건의 무결성을 손상시키지 않으면서 현지 법 집행 기관이나 법무팀과 같은 외부 기관과 증거를 안전하게 공유할 수 있도록 해줍니다. 이러한 투명성은 특히 광범위한 관심을 끄는 사건에서 대중의 신뢰를 유지하고 책임을 입증하는 데 매우 중요합니다.
5. 조사 속도 향상과 동시에 개인정보 보호
조사에 AI 사용이 증가함에 따라 주요 관심사 중 하나는 개인 정보 보호입니다. 대학은 조사가 효율적으로 수행되도록 보장하면서 학생과 교직원의 개인 식별 정보(PII)를 보호할 의무가 있습니다.
다행히 공공 안전을 위해 설계된 AI 시스템은 PII 보호를 우선시합니다. 수정 및 익명화와 같은 기능을 사용하면 관련 데이터만 공유할 수 있으며, 개인 정보 보호를 더욱 고려하는 대안을 위해 얼굴 인식 기술을 피할 수 있습니다.
AI 도구는 의복, 보행, 사람이 들고 다니는 물건 등 주요 물리적 특성에 초점을 맞춰 얼굴 인식에 의존하지 않고도 개인을 식별할 수 있으므로 개인 정보를 보호하는 동시에 증거를 신속하게 분석할 수 있습니다.
이를 통해 AI 기반 시스템이 효율적이고 윤리적 표준을 준수하게 되므로 대학이 개인 정보 보호와 공공 안전 사이의 미세한 경계를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
결론: 캠퍼스 안전에 대한 보다 현명한 접근 방식
대학 캠퍼스에서 점점 더 많은 양의 디지털 증거를 관리해야 하는 수요가 증가함에 따라 AI 기반 디지털 증거 관리 시스템은 필수적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 시스템을 통해 조사관은 서로 다른 소스로부터 증거를 빠르고 효율적으로 수집, 구성 및 분석할 수 있으므로 철저한 조사를 수행하는 데 걸리는 시간이 대폭 단축됩니다.
이를 통해 대학은 사고를 신속하게 해결하고, 자원을 보다 효과적으로 할당하며, 캠퍼스 커뮤니티 내에서 더 큰 신뢰를 구축할 수 있습니다. AI를 주도함으로써 캠퍼스 보안은 더 이상 단순히 반응만 하는 것이 아니라 사전 대응적이고 지능적이며 가장 중요한 것, 즉 캠퍼스에서 안전하다고 느낄 자격이 있는 사람들을 보호할 수 있습니다.
게시물 대학이 AI 기반 디지털 증거 관리 시스템을 통해 캠퍼스 내 조사를 가속화할 수 있는 방법 처음 등장한 Unite.AI.
