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서울 강남에서 한 60대 남성이 접근금지 명령을 어기고 과거 교제했던 50대 여성을 찾아가 납치했다가 경찰에 붙잡혔습니다.
2023년 6월 18일 서울 서초구 한 다세대 주택에 침입해 이 집에 살던 50대 여성 B씨를 납치한 60대 남성 A씨가 검거됐다고 19일 KBS가 보도했습니다. A씨는 전 연인이었던 B씨를 폭행해 접근금지 명령을 받은 상태였는데 다시 만나 달라며 찾아간 것이었습니다.
KBS
보도에 따르면 A씨는 창문을 통해 B씨의 집에 무단으로 들어갔고, 이후 약 8시간 동안 B씨를 집에서 나가지 못하게 흉기로 위협하기도 한 것으로 조사됐습니다. 이후 그는 미리 준비한 차에 B씨를 강제로 태우고 40㎞가량 도주했습니다.
차량에 감금돼 있던 B씨는 새벽 2시쯤 스마트워치로 경찰에 신고했습니다. 지난 3월 A씨에 대한 접근금지를 신청하면서 받아둔 보호 장비였습니다. 경찰은 긴급 출동 단계인 ‘코드 제로’를 발령하고 위치 추적을 한 끝에 피해자 위치가 용인휴게소 인근이란 사실을 확인했습니다.
스마트워치로 신고한 납치 피해 여성/ KBS
피해자 B씨는 경찰차를 발견하고는 차량에서 탈출해 살려달라며 달려간 것으로 전해졌습니다. 납치 피의자 A씨는 현장에서 체포됐습니다. A씨의 차량 안에서는 밧줄과 전기 충격기 등이 발견됐다고 합니다.
경찰은 남성을 특수주거침입, 특수폭행 등의 혐의로 입건하고 구속영장 신청을 검토 중입니다.
해당 소식을 접한 누리꾼들은 "스토킹범죄네ㅠㅠ남은여생 감옥에서..." ,"납치남은 반드시 얼굴공개해야한다" ,"요새 왜케 고령 스토커들 많냐;; 징그럽고 추하다 진짜" ,"모든 스토킹 범죄 머그샷 공개하고 최소 10년이상 감방에 처박아야" 등의 반응이 이어졌습니다.
‘강남 납치·살해 사건’ 주범, 법정서 “살인할 의도는 없었다
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한편 강남에서의 납치는 이번만이 아닙니다. 2023년 3월 서울 강남 한복판에서 40대 여성을 납치해 살인한 사건도 있었습니다.
이 사건의 주범인 이경우등 3인조는 3월 29일 오후 11시46분께 서울 강남구 역삼동에서 A씨를 차로 납치한 뒤 이튿날 오전 살해하고 대전 대청댐 인근 야산에 암매장한 혐의(강도살인·강도예비·사체유기)로 지난달 28일 구속기소 됐습니다.
역시 구속 상태로 재판에 넘겨진 유상원·황은희 부부는 가상화폐 투자 실패로 A씨와 갈등을 빚다가 작년 9월 A씨를 납치해 가상화폐를 빼앗고 살해하자는 이경우의 제안에 따라 7천만원을 범죄자금으로 건넨 것으로 조사됐습니다.
이후 이경우는 대학 친구인 황대한과, 황대한이 운영했던 배달대행업체의 직원 연지호와 역할을 나눠 A씨를 감시·미행하며 범행을 계획한 것으로 파악됐습니다.
이경우의 부인인 허씨는 간호조무사로 일하던 병원에서 살인에 쓰인 향정신성의약품을 빼돌려 3인조에 제공한 것으로 조사됐습니다. 지난 9일에는 이들 일당에 대한 재판이 시작됐는데, 3명 중 1명만 살인 혐의를 인정했습니다.
1시간 걸렸던 ‘강남 납치살해’ 번호판 식별…정확도 높인다
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강남 납치살인 사건에서 번호판이 식별되지 않아 범행 차량 특정에만 1시간이 걸렸던 경찰이 인공지능(AI)을 기반으로 차량번호판 분석시스템을 고도화하기로 했습니다. 열악한 사진·영상의 화질 개선 시스템을 개발하는 한편, 차종·연식·색상 등도 차적조회 시스템과 연동시켜 번호판 분석의 정확도를 높이겠다는 구상입니다.
경찰대학 치안정책연구소는 ‘AI기반 차량번호판 분석시스템 고도화 사업’을 진행한다고 15일 밝혔습니다. 2016년부터 차량번호 분석시스템(NPDR)을 개발해 2021년부터 시범 운영하고 있는 연구소가 9500만원의 예산을 들여 시스템 고도화에 나서기로 한 것입니다. 입찰과 개발 단계를 거쳐 내년 초 현장에 도입한다는 계획입니다.
경찰은 지난 3월 발생한 강남 납치살인 사건에서 신고 직후 현장 인근 불법 주정차 단속용 카메라에서 차량을 찾았지만, 밤이라 어두운 데다 저화질로 번호판이 식별되지 않았습니다. 또 차량 번호 확인 뒤에도 신고자가 범행 차종을 오인하면서 차량조회 시스템에는 나오지 않는 차종 확인 작업이 추가로 필요해 차량 특정에만 1시간이 걸렸습니다.
이에 경찰은 열악한 사진이나 영상 캡처본에서도 사이즈를 키우고 화질을 개선할 수 있는 시스템을 개발해 차량번호 추출 정확도를 높이기로 했습니다. 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합해 분석하는 ‘딥러닝’ 기술을 활용한다는 방침입니다.
차적조회 시스템에서 그동안 활용되지 못했던 차종, 연식, 색상, 차량등록지역 등 추가 차량 정보를 연계 적용할 수 있는 시스템도 구축할 계획입니다. 화물차나 새로 도입된 건설기계 번호판 등 그동안 차량번호 분석시스템에서 지원하지 않았던 차량번호판도 인식할 수 있는 시스템도 만들기로 했습니다.
장광호 경찰대 치안정책연구소 스마트치안지능센터장은 "강남 납치살인 사건과 마찬가지로 현장에서 경찰이 수집하는 차량 번호판의 조건은 좋지 않은 경우가 많기 때문에, 아주 열악한 차량 사진들을 모아 번호판 분석을 고도화하는 작업을 진행하려는 것"이라며 "그동안 빠르게 기술 발전도 이뤄진 만큼 인공지능을 활용해, 번호판 번호 추출 정확도 확률 자체를 높이는 게 목표"라고 했습니다.
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