딥러닝 기반 방법

컴퓨터 비전은 인공지능의 핵심 하위 분야로, 디지털 이미지나 동영상과 같은 시각 데이터로부터 정보를 자동으로 추출하고 이해하는 기술을 연구한다. 전통적인 이미지 처리 기술과 달리, 딥러닝 기반 컴퓨터 비전은 합성곱 신경망과 같은 인공 신경망 구조를 활용하여 이미지 인식, 객체 탐지, 이미지 분할 등의 복잡한 작업을 높은 정확도로 수행한다.

이 분야의 발전은 지도 학습 방식을 통해 대규모 레이블 데이터 세트로 신경망을 훈련시키는 과정에 크게 의존한다. 이미지넷과 같은 대형 데이터베이스는 객체 분류 모델 학습의 기초가 되어 왔다. 또한 비지도 학습이나 준지도 학습 방법도 레이블이 부족한 데이터를 활용하는 데 점차 중요해지고 있다.

컴퓨터 비전 기술은 자율 주행, 의료 영상 분석, 산업 검사, 증강 현실 등 다양한 응용 분야에서 필수적인 역할을 한다. 예를 들어, 자율주행차는 주변 환경을 실시간으로 인식하고 보행자나 차량을 탐지하기 위해 컴퓨터 비전 시스템을 사용한다. 의료 분야에서는 X선이나 MRI 영상을 분석하여 질병을 조기 진단하는 데 활용된다.

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고, 처리하고, 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 핵심 분야이다. 이는 머신러닝, 특히 딥러닝 기술의 발전과 함께 급격한 성능 향상을 이루었다. 전통적인 규칙 기반 방식에서 벗어나 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 복잡한 패턴과 의미를 스스로 파악하는 방식으로 진화했다.

자연어 처리의 주요 기술은 크게 언어 이해와 언어 생성으로 나눌 수 있다. 언어 이해 기술에는 텍스트의 감정을 분석하는 감성 분석, 문서의 주제를 분류하는 텍스트 분류, 그리고 문장 내 단어나 개체의 관계를 파악하는 개체명 인식 등이 포함된다. 반면 언어 생성 기술에는 주어진 데이터를 바탕으로 자연스러운 문장을 만들어내는 자동 요약이나 기계 번역, 챗봇 대화 시스템 등이 있다.

이러한 기술은 검색 엔진, 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 필터링, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 예를 들어, 이메일의 스팸 메일을 자동으로 걸러내거나, 뉴스 기사를 요약하여 제공하거나, 다국어 간 실시간 번역을 가능하게 하는 데 자연어 처리 기술이 활용된다.

생체 인식은 개인의 고유한 생리적 또는 행동적 특성을 자동으로 인식하고 식별하는 기술 분야이다. 이는 딥러닝의 발전과 함께 정확도와 실용성이 크게 향상되었다. 생체 인식 시스템은 주로 컴퓨터 비전과 신호 처리 기술을 활용하여 생체 데이터를 분석한다. 주요 응용 분야로는 출입 통제, 모바일 기기 잠금 해제, 금융 거래 인증 등이 있으며, 보안과 사용자 편의성을 동시에 증진시킨다.

생체 인식은 크게 생리적 특성 기반과 행동적 특성 기반으로 나눌 수 있다. 생리적 특성에는 지문 인식, 홍채 인식, 얼굴 인식, 정맥 패턴 인식 등이 포함된다. 행동적 특성에는 서명 인식, 보행 분석, 키스트로크 다이나믹스(타이핑 패턴) 등이 있다. 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망은 특히 얼굴이나 지문 이미지에서 복잡한 패턴을 학습하고 추출하는 데 탁월한 성능을 보인다.

이 기술의 구현은 일반적으로 등록(Enrollment)과 검증(Verification) 또는 식별(Identification)의 단계로 이루어진다. 등록 단계에서 사용자의 생체 데이터가 수집되어 템플릿으로 변환되어 저장된다. 이후 인증 시, 새로 입력된 데이터와 저장된 템플릿을 딥러닝 모델이 비교하여 일치 여부를 판단한다. 시스템의 성능은 오인식률과 오거부률 같은 지표로 평가된다.

생체 인식 기술은 편리함을 제공하지만 동시에 중요한 개인정보 보호 및 윤리적 문제를 제기한다. 생체 정보는 변경이 불가능한 고유한 데이터이기 때문에 유출될 경우 심각한 위험을 초래할 수 있다. 또한, 학습 데이터의 편향으로 인해 특정 인종이나 성별에 대해 정확도가 낮아지는 등 알고리즘 편향 문제도 발생할 수 있어 공정성에 대한 지속적인 검토가 필요하다.

얼굴 인식은 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술의 대표적인 응용 분야이다. 이 기술은 이미지나 비디오에서 사람의 얼굴을 자동으로 감지하고, 감지된 얼굴의 특징을 추출하여 특정 개인을 식별하거나 검증하는 것을 목표로 한다. 컨볼루션 신경망과 같은 고도화된 인공 신경망 구조가 발전하면서 기존의 전통적인 방법보다 훨씬 높은 정확도와 복잡한 환경(조명 변화, 다양한 각도, 부분적 가림 등)에서의 강건성을 달성하게 되었다.

얼굴 인식 시스템의 주요 단계는 일반적으로 얼굴 검출, 얼굴 정렬, 특징 추출, 매칭 및 식별로 구성된다. 딥러닝은 특히 특징 추출 단계에서 강력한 성능을 발휘하는데, 대량의 얼굴 이미지 데이터를 통해 네트워크가 사람의 시각 피질과 유사한 방식으로 계층적인 얼굴 특징(예: 눈, 코, 입의 상대적 위치와 형태)을 자동으로 학습하도록 한다. 이를 통해 각 개인을 고유하게 표현하는 임베딩 벡터를 생성해낸다.

이 기술은 스마트폰의 얼굴 인식 잠금 해제, 공항 및 국경 통제 시스템의 신원 확인, 범죄 수사를 위한 감시 카메라 영상 분석, 소셜 미디어 플랫폼의 사진 자동 태깅 서비스 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 또한, 생체 인식 기술로서의 정확성과 편리성 덕분에 핀테크와 같은 금융 서비스의 보안 인증 수단으로도 점차 확대 적용되는 추세이다.

그러나 얼굴 인식 기술의 확산은 심각한 개인정보 보호 문제와 윤리적 논란을 동반하고 있다. 데이터 수집과 사용에 대한 동의 절차의 미비, 인종이나 성별에 따른 알고리즘의 편향과 정확도 차이, 그리고 대규모 감시 사회로의 발전 가능성 등이 주요한 사회적 쟁점으로 부상하고 있으며, 이에 대한 법적, 기술적 규제와 논의가 전 세계적으로 활발히 진행 중이다.

동작/행동 분석은 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 사람이나 사물의 움직임을 감지, 추적, 해석하는 기술이다. 이는 단순한 위치 변화를 넘어, 일련의 움직임을 의미 있는 패턴이나 행동으로 분류하는 것을 목표로 한다. 감시 카메라의 영상 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지하거나, 스포츠 경기에서 선수의 동작을 분석하는 등 다양한 분야에 적용된다.

기술적으로는 영상 처리를 통해 연속된 프레임에서 관심 대상을 분리하고, 시계열 데이터로 간주하여 분석한다. 순환 신경망이나 컨볼루션 신경망과 순환 신경망을 결합한 모델이 자주 사용되며, 3차원 인식 기술을 통해 더 정교한 동작 분석이 가능해지고 있다. 키포인트 검출 기술을 통해 관절 위치를 추정하고 이를 기반으로 자세를 인식하는 방법도 널리 쓰인다.

주요 응용 분야로는 보안 시스템에서의 침입 탐지, 낙상 감지와 같은 헬스케어 모니터링, 게임 및 엔터테인먼트 산업의 모션 캡처, 스마트 홈 기기의 제스처 인식, 그리고 자율 주행 차량의 보행자 행동 예측 등이 있다. 재활 치료 과정에서 환자의 운동을 정량적으로 평가하는 데에도 활용된다.

이 기술의 발전은 실시간 처리 성능 향상과 더불어 데이터 세트의 풍부해짐에 힘입어 이루어지고 있다. 그러나 공공 장소에서의 지속적인 감시 가능성, 분석 알고리즘의 편향 문제, 그리고 대규모 개인정보 수집에 따른 윤리적 논란도 함께 제기되고 있다.

음성 인식 및 분석은 딥러닝을 활용하여 사람의 음성을 텍스트로 변환하거나, 음성에 담긴 감정, 화자 정보, 의도 등을 파악하는 기술 분야이다. 이는 자연어 처리의 중요한 하위 분야로, 인공 신경망을 기반으로 한 모델이 음성 신호의 복잡한 패턴을 학습하여 높은 정확도의 인식을 가능하게 한다.

초기 음성 인식 시스템은 은닉 마르코프 모델과 같은 통계적 방법에 의존했으나, 딥러닝의 발전, 특히 순환 신경망과 컨볼루션 신경망, 그리고 어텐션 메커니즘을 결합한 트랜스포머 아키텍처의 등장 이후 성능이 비약적으로 향상되었다. 이러한 모델들은 방대한 양의 음성 데이터를 통해 지도 학습 방식으로 훈련되어, 다양한 발음, 억양, 배경 소음 등에서도 강건한 인식 성능을 보인다.

음성 분석은 단순 변환을 넘어 음성의 감정 인식, 화자 식별, 건강 상태 진단 등에 활용된다. 예를 들어, 콜센터에서는 고객의 목소리 톤을 분석하여 감정을 파악하고 서비스 품질을 개선하며, 헬스케어 분야에서는 음성 패턴의 미세한 변화를 통해 파킨슨병이나 우울증과 같은 질환의 초기 징후를 탐지하는 연구가 진행되고 있다.

이 기술은 스마트 스피커, 자동 자막 생성, 음성 비서, 음성 명령 시스템 등 다양한 응용 제품과 서비스의 핵심을 이루고 있다. 그러나 음성 데이터는 민감한 개인정보를 포함할 수 있어, 데이터 수집과 처리 과정에서의 윤리와 개인정보 보호 문제가 중요한 고려사항으로 대두되고 있다.

문서 및 텍스트 기반 분석은 딥러닝 기술을 활용하여 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 이해하는 분야이다. 이는 자연어 처리의 핵심 응용 분야로, 대량의 문서, 보고서, 소셜 미디어 게시글, 이메일, 뉴스 기사 등을 분석 대상으로 한다. 전통적인 규칙 기반 방법론의 한계를 넘어, 순환 신경망이나 트랜스포머와 같은 복잡한 신경망 구조를 통해 언어의 맥락과 의미를 더 정교하게 파악할 수 있게 되었다.

주요 방법론으로는 문서 분류, 감정 분석, 개체명 인식, 주제 모델링, 요약, 기계 번역 등이 있다. 예를 들어, 감정 분석은 고객 리뷰나 소셜 미디어 텍스트를 분석하여 긍정, 부정, 중립적인 감정을 판별한다. 개체명 인식은 텍스트에서 사람, 조직, 장소, 날짜 등의 고유 명사를 자동으로 식별하고 분류하는 기술이다. 또한, BERT나 GPT와 같은 대규모 사전 훈련 언어 모델의 등장으로 문맥을 이해하는 수준이 크게 향상되어 질의 응답, 텍스트 생성 등의 복잡한 작업이 가능해졌다.

이러한 분석은 다양한 산업 분야에 응용된다. 금융 분야에서는 뉴스와 리포트를 분석하여 시장 동향을 예측하고, 법률 분야에서는 방대한 판례 문서를 검토하는 데 활용된다. 고객 서비스에서는 챗봇과 가상 비서의 핵심 기술로 작동하며, 보안 분야에서는 악성 메일이나 이상 행위를 포함한 텍스트를 탐지하는 데 사용된다. 연구 및 학술 분야에서는 논문 데이터베이스를 분석하여 연구 동향을 파악하는 데에도 기여한다.

문서 및 텍스트 기반 분석의 발전은 정보 과부하 시대에 효율적인 지식 추출과 의사 결정을 지원하는 중요한 도구가 되고 있다.

딥러닝 기반 방법은 보안 및 감시 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔다. 기존의 규칙 기반 시스템이나 단순한 머신러닝 알고리즘보다 훨씬 높은 정확도로 복잡한 패턴을 인식하고 분석할 수 있기 때문이다. 특히 컴퓨터 비전 기술이 이 분야의 핵심을 이루며, 실시간 영상 분석을 통해 위협을 사전에 탐지하고 대응하는 데 기여한다.

주요 응용 사례로는 얼굴 인식을 통한 출입 통제 및 수배자 검색, 동작 인식을 이용한 이상 행동 탐지, 그리고 객체 탐지 기술을 활용한 위험 물체(예: 무기, 유기체) 식별 등이 있다. 이러한 시스템은 공항, 역, 은행, 스마트 시티의 공공 장소 등 다양한 환경에 배치되어 범죄 예방과 공공 안전 강화에 사용된다.

또한, 음성 인식 및 자연어 처리 기술도 보안 분야에 적용된다. 대화 내용을 실시간으로 분석하여 위협적인 발언이나 키워드를 감지하거나, 사이버 보안 영역에서 정상적인 네트워크 트래픽 패턴과 이상 징후를 구분하는 이상 탐지 시스템에도 딥러닝이 활용된다. 이는 지도 학습과 비지도 학습 방식을 결합하여 새로운 형태의 위협에도 대응할 수 있도록 한다.

이처럼 딥러닝은 보안 및 감시 시스템의 자동화와 지능화를 가능하게 하여, 인간의 모니터링 부담을 줄이고 효율성을 극대화한다. 그러나 이러한 기술의 확산은 개인정보 보호와 감시 사회에 대한 우려를 동반하며, 이에 대한 사회적 논의와 규제 마련이 함께 진행되고 있다.

딥러닝 기반 방법은 헬스케어 및 의료 분야에서 혁신적인 변화를 주도하고 있다. 특히 의료 영상 분석 분야에서 두각을 나타내며, 엑스레이, 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT) 스캔과 같은 영상 데이터를 자동으로 분석하여 질병을 조기에 진단하는 데 활용된다. 예를 들어, 폐암이나 유방암을 탐지하거나 뇌졸중 위험을 평가하는 데 딥러닝 알고리즘이 사용된다. 이는 의사의 판단을 보조하고, 진단의 정확성과 속도를 높이는 데 기여한다.

또한, 생체 인식 기술과 결합된 딥러닝은 환자 모니터링과 맞춤형 치료 계획 수립에 적용된다. 웨어러블 기기나 원격 센서를 통해 수집된 심박수, 뇌파(EEG), 수면 패턴 등의 실시간 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 지속적으로 추적하고 이상 징후를 조기에 발견할 수 있다. 개인 맞춤형 의학의 실현을 위해 유전체 데이터나 임상 기록과 같은 복잡한 다중 빅데이터를 처리하여 최적의 치료법을 예측하는 연구도 활발히 진행 중이다.

이러한 기술 발전은 의료 서비스의 효율성을 극대화하고 환자 결과를 개선하는 잠재력을 지니고 있지만, 동시에 데이터 프라이버시, 알고리즘의 투명성, 그리고 의료 윤리에 관한 새로운 도전 과제를 제기하기도 한다.

딥러닝 기반 방법은 엔터테인먼트 및 미디어 산업의 콘텐츠 제작, 추천, 소비 방식에 혁신을 가져왔다. 컴퓨터 비전 기술을 활용한 영상 처리는 영화와 게임의 시각 효과를 고도화하고, 자동화된 영상 편집 및 색보정을 가능하게 한다. 또한 생성형 인공지능 모델은 새로운 이미지, 음악, 대본을 창작하는 데 활용되며, 가상 현실과 증강 현실 콘텐츠 제작의 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

콘텐츠 추천 분야에서는 딥러닝이 핵심 역할을 한다. 넷플릭스, 유튜브, 스포티파이와 같은 플랫폼은 사용자의 시청 및 청취 이력, 검색 패턴, 상호작용 데이터를 분석하는 복잡한 신경망 기반 추천 시스템을 운영한다. 이 시스템은 개별 사용자의 취향을 실시간으로 학습하여 맞춤형 영화, 음악, 동영상 목록을 제공함으로써 사용자 참여도와 만족도를 극대화한다.

자연어 처리 기술은 미디어 산업에서도 광범위하게 적용된다. 뉴스 기사 자동 생성, 스크립트 요약, 대본 번역 서비스는 언어 모델의 발전 덕분에 가능해졌다. 또한 음성 인식 및 음성 합성 기술은 가상 비서와 인터랙티브 미디어의 자연스러운 상호작용을 구현하는 데 기여하며, 팟캐스트나 오디오북 제작 과정에도 활용되고 있다.

딥러닝 기반 방법은 고객 서비스의 효율성과 개인화 수준을 획기적으로 높이고 있다. 챗봇과 가상 비서는 자연어 처리 기술을 활용하여 24시간 고객 문의에 즉각적으로 응답하고, 복잡한 문제 해결을 지원한다. 이는 콜센터의 업무 부담을 줄이고 고객 대기 시간을 단축시키는 효과를 가져온다. 또한, 음성 인식 기술을 접목한 음성 비서는 전화 상담 과정을 자동화하여 보다 직관적인 서비스 경험을 제공한다.

고객 데이터를 분석한 개인화 추천은 전자 상거래와 콘텐츠 산업의 핵심 응용 분야이다. 딥러닝 모델은 사용자의 과거 구매 이력, 검색 패턴, 페이지 체류 시간 등 방대한 행동 데이터를 학습한다. 이를 바탕으로 개별 사용자에게 가장 관심 있을 만한 상품, 영화, 음악, 뉴스를 예측하여 추천함으로써 전환율과 고객 충성도를 향상시킨다.

감정 분석은 텍스트나 음성 데이터에서 고객의 감정 상태를 파악하는 데 사용된다. 고객 피드백, 소셜 미디어 게시글, 상담 녹취록을 분석하여 고객의 만족도, 불만, 당황스러움 등의 감정을 식별한다. 기업은 이를 통해 서비스 품질 문제를 조기에 발견하고, 위험에 처한 고객 관계를 사전에 관리하며, 전반적인 고객 경험을 최적화할 수 있다.

더 나아가, 딥러닝은 예측형 유지보수와 맞춤형 금융 서비스에도 적용된다. 제품 사용 데이터를 분석하여 고장 가능성을 사전에 예측하거나, 개인의 금융 행동 패턴을 학습하여 맞춤형 금융 상품을 제안하는 등 보다 능동적이고 정교한 서비스 모델의 기반이 되고 있다.

딥러닝 기반 방법의 광범위한 적용, 특히 얼굴 인식이나 행동 분석과 같은 개인 식별이 가능한 기술은 개인정보 보호에 중대한 도전 과제를 제기한다. 이러한 시스템은 방대한 양의 개인 데이터, 예를 들어 생체 정보, 위치 정보, 온라인 활동 기록 등을 수집하고 처리한다. 데이터 수집 과정에서 명시적인 동의 없이 이루어지는 경우가 많으며, 수집된 데이터가 어떻게 저장, 사용, 공유되는지에 대한 투명성이 부족할 수 있다. 이는 사생활 침해로 이어질 수 있는 중요한 문제이다.

더욱이, 딥러닝 모델의 복잡성과 블랙박스 특성은 개인정보 보호를 위한 책임 원칙을 실현하기 어렵게 만든다. 데이터 주체가 자신의 정보가 어떻게 활용되었는지 이해하거나, 오류가 발생했을 때 그 원인을 추적하고 시정을 요구하는 것을 어렵게 한다. 맞춤형 광고나 콘텐츠 추천과 같은 서비스에서도 사용자의 상세한 프로파일링이 이루어지며, 이 과정에서 의도치 않게 민감한 정보가 유출되거나 악용될 위험이 상존한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 차등 프라이버시나 연합 학습과 같은 기술적 접근법이 연구되고 도입되고 있다. 또한, 유럽 연합의 일반 개인정보 보호법(GDPR)과 같은 강력한 법적 규제는 데이터 처리의 투명성, 목적 제한, 데이터 최소화 원칙을 요구하며, 기업과 기관에 대한 감독과 책임을 강화하고 있다. 궁극적으로, 기술의 발전과 함께 사용자의 프라이버시 권리를 보호하는 윤리적 프레임워크와 법적 장치의 정교화가 지속적으로 필요하다.

딥러닝 시스템, 특히 얼굴 인식이나 채용 지원자 선별과 같은 사회적 결정에 사용되는 모델은 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 학습할 위험이 있다. 이는 인공지능의 공정성을 심각하게 훼손하는 문제로 이어진다. 예를 들어, 주로 특정 인종이나 성별의 데이터로 훈련된 얼굴 인식 시스템은 다른 집단에 대해 정확도가 현저히 떨어지는 결과를 보일 수 있다. 이러한 편향은 모델의 설계나 알고리즘 자체보다는 데이터 수집 및 라벨링 과정에서 비롯되는 경우가 많다.

편향 문제를 완화하기 위한 방법론적 접근이 활발히 연구되고 있다. 대표적으로 공정성 인지 학습 알고리즘을 개발하거나, 데이터 세트의 균형을 재조정하는 리샘플링 기법, 모델의 결정 과정을 투명하게 해석하는 설명 가능한 인공지능 기술 등이 있다. 또한, 모델을 배포하기 전에 다양한 하위 집단에 대해 공정성 메트릭을 측정하고 평가하는 것이 표준 실무로 자리 잡고 있다.

이러한 기술적 노력과 더불어, 윤리적 인공지능을 위한 정책 및 가이드라인 수립이 필수적이다. 개발 단계부터 다양한 배경을 가진 이해관계자들이 참여하고, 시스템의 의사결정 기준을 정기적으로 감사하며, 편향 발생 시 시정 조치를 취할 수 있는 거버넌스 체계가 마련되어야 한다. 궁극적으로 공정한 인공지능 시스템은 기술적 해결책과 사회적 책임을 아우르는 종합적인 접근을 통해 실현될 수 있다.

딥러닝 기반 감시 기술의 확산은 사회 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미치고 있다. 이 기술은 공공 안전과 범죄 예방에 기여할 수 있지만, 동시에 대규모 감시 체계를 구축할 가능성을 내포하고 있다. 특히 얼굴 인식 기술이 공공장소에 광범위하게 도입되면, 시민들의 일상적 이동과 활동이 지속적으로 추적 및 기록될 수 있다. 이는 사생활 침해에 대한 우려를 불러일으키며, 표현의 자유와 집회의 자유와 같은 기본권을 위축시킬 수 있는 사회적 냉각 효과를 초래할 수 있다.

감시 기술의 사회적 영향은 권력 구조와도 밀접하게 연결되어 있다. 정부나 대기업이 방대한 양의 개인 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되면, 이는 사회 통제의 강력한 도구로 작용할 수 있다. 특정 집단을 대상으로 한 차별적 감시나 정치적 반대자에 대한 감시와 같은 남용 가능성은 민주주의 사회의 근간을 훼손할 위험이 있다. 또한, 이러한 기술이 주로 사회적 약자나 소수 집단에 집중 적용될 경우, 기존의 사회적 불평등을 심화시킬 수 있다.

딥러닝 감시 시스템의 투명성 부족과 편향 문제는 사회적 영향의 또 다른 측면이다. 알고리즘이 어떻게 결정을 내리는지 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제는 시민이 감시의 정당성에 대해 의문을 제기하거나 이의를 제기하는 것을 어렵게 만든다. 더불어 학습 데이터에 내재된 편향이 시스템의 판단에 그대로 반영되어, 특정 인종이나 성별에 대한 부당한 감시나 오인식을 초래할 수 있다. 이는 법 집행 과정에서의 불공정으로 이어질 수 있으며, 사회적 신뢰를 저해한다.

이러한 사회적 영향에 대응하기 위해 전 세계적으로 법적, 제도적 장치 마련에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 유럽 연합의 인공지능법(AI Act)과 같은 규제 프레임워크는 고위험 인공지능 시스템에 대한 엄격한 규제를 제안하며, 공공장소에서의 실시간 생체 인식 감시 사용을 제한하는 방안을 포함하고 있다. 기술의 발전 속도에 맞춰 사회적 합의를 도출하고, 감시의 목적, 범위, 기간을 명확히 규정하는 투명한 가이드라인과 감독 체계의 필요성이 강조되고 있다.