CCTV가 똑똑해지고 있다. 방범, 범죄예방, 소매점 매출 증대 등 다양한 분야에 활용되는 CCTV는 지능형 영상분석 솔루션이 더해지면서 사회를 더욱 더 안전하고 편리하게 만들어주고 있다. 딥러닝 기술이 결합되면 더 발전된 지능형 영상 분석 기술을 이용하게 되며, 클라우드를 이용해 대량의 컴퓨팅 리소스를 사용하면 더 빠르고 정확하게 탐지하고 대응할 수 있게 된다. 지능형 영상분석 솔루션 시장의 현재와 미래를 살펴본다.<편집자>
최근 범죄 수사에는 CCTV와 블랙박스가 결정적인 증거 자료로 활용된다. CCTV 영상에서 피해자 또는 용의자의 동선을 쫓고 범죄현장 영상을 분석해 범죄 상황을 알아본다. CCTV와 같은 영상 정보는 이미 일상생활에 널리 사용되고 있다.
거리의 CCTV에서 범죄 상황이나 사고 상황을 지능적으로 인지해 경찰이 출동하게 만들고 주정차 금지구역에 일정시간 이상 정차한 차량을 비춰 주정차 단속을 한다. 범죄 용의자가 타고 달아난 차량의 번호를 CCTV를 통해 추적해 용의자를 검거하고, 도로에 물체가 떨어져 사고 위험이 있는지 보고 처리하도록 한다. 건물, 상가, 혹은 일정한 경계 내에 불법 침입자가 오는지 감시하고 경찰이나 경비요원을 출동하게 하거나 화재와 연기를 감지해 인력이 즉시 대응하도록 한다.
안전하고 편리한 사회 만드는 CCTV
CCTV가 점점 더 똑똑해지고 있다. 단순히 영상을 녹화하는 것이 아니라 녹화되는 영상에서 나타나는 행위와 소리를 인지해 위험한 상황이나 의심스러운 상황에 대해 경고하거나 경찰, 경비 요원 등이 출동하도록 한다.
최근 빈번하게 발생하는 테러 위험에도 대응할 수 있는데, 폭탄·총기 등의 무기를 가진 것으로 의심되는 사람, 정상적이지 않은 속도로 달려드는 차량 등을 인지해 인근의 사람들을 즉시 대피하도록 하고 경찰을 출동시켜 용의자를 검거하게 만든다.
CCTV 영상 분석을 통한 실종자, 노인 어린이를 찾는 서비스는 이미 사용되고 있으며, 한강 영상감시 출동 솔루션을 이용해 자살을 시도하려는 사람을 인지하고 경찰을 출동시켜 자살을 막거나 수난구조대를 출동시켜 수색해 투신자를 구출하고 있다.
사람을 납치하거나 폭력사건이 발생 했을 때, 거리를 목적 없이 배회하는 등 수상한 행동을 하는 사람이 있을 때, 행인이 갑자기 쓰러지는 등의 응급상황이 발생하는 것도 탐지해 경찰이나 구급대원이 출동하도록 해당 관제 시스템에 알려줄 수 있다.
도로 교통량 분석으로 교통 흐름을 원활하게 하고, 도로에 낙하물이 있는지, 연기나 불꽃과 같은 위험한 사고가 있는지, 교차로 주정차한 차량이 있는지 등을 감지한다. 차량 번호판을 인식해 사고차량, 도난차량, 범죄자 차량 등을 추적하는 것도 가능하다.
드론과 같이 자유롭게 움직이는 기기에 영상 촬영 기능을 탑재하면 일상생활을 보다 안전하고 편리하게 만들 수 있다. 예를 들어 범죄자의 얼굴과 신체 특징 데이터를 드론에 입력하면 드론이 비행하면서 탐색하고 범인을 찾아 종합 상황실에 검거를 요청하면 경찰이 출동해 검거할 수 있다.
물리적인 보안이나 안보 분야에서 뿐만 아니라 소매점의 피플카운팅, 고객 동선 파악으로 매장 상품을 재배치 할 근거 자료를 제공받을 수 있다. 공항에서 입국자의 열을 감지해 전염병 이상징후를 보이는 사람을 격리, 추적해 전염병을 예방하고, 원전·발전소 등 사람이 진입하기 어려운 지점에 CCTV를 설치해 내부에서 일어나는 일을 눈으로 보고 모니터링 할 수 있다.
똑똑한 CCTV는 영상분석 기술이 딥러닝과 머신러닝을 적용해 진화하고 있다. 카메라에서 직접 지능적으로 영상을 분석하며, 리소스가 많이 필요한 정밀한 분석은 NVR, VMS 등에서 분석한다. 또한 기본 카메라에 고객이 원하는 기능을 탑재할 수 있도록 마켓플레이스를 제공하는 것도 제안된다.
VMS에서는 카메라에서 분석된 데이터를 집합하고 표출하는 기술이 개발될 것이며, 저장된 영상데이터를 지능형분석 기술을 이용해 분산 저장하고, 저장된 데이터를 검색할 때도 사용자가 지정한 환경에 맞는 데이터를 빠르게 검색하는 지능형 검색기술도 빠르게 발전할 것으로 예측된다.
최용일 ADT캡스 보안기술연구소장은 “지능형 영상분석은 딥러닝 기술과 컴퓨팅 능력 향상으로 급속한 변화를 맞고 있다”며 “영상 변화를 인지하고 분석해 사람, 차량 등을 검출하고 검출된 객체의 행위, 행태를 분석하는 방식에서 딥러닝 기반 학습기법이 영상 분석 기술에도 적용되기 시작했다. 또한 대용량 그래픽 데이터만 전문적으로 처리하는 GPU 성능이 향상돼 수학적 이론으로만 존재했던 영상처리 및 알고리즘 연산을 실제로 빠른 시간 내에 구현할 수 있게 됐다”고 설명했다.
