[지능형 영상분석③] 딥러닝으로 고도화되는 영상분석 기술
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[지능형 영상분석③] 딥러닝으로 고도화되는 영상분석 기술
  • 김선애 기자
  • 승인 2017.09.14 08:31
  • 댓글 0
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국내 기업, 자체개발 분석 알고리즘으로 기술 발전 이끌어…다양한 고객 사례 확보하며 시장 발전

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>

국내 영상분석 솔루션 기업들은 자체 개발한 분석 알고리즘으로 기술을 고도화하면서 시장 발전을 이끌고 있다. 영상분석 솔루션 전문기업 일리시스의 ‘인텔리빅스’는 자체 개발한 분석 시스템을 탑재해 많은 성공사례를 보유하고 있다. 국내에서 군·경찰과 지자체의 CCTV 관제 시스템, 현대자동차, LG전자, 대규모 항만시스템, 화력발전소 등에 제품을 공급했으며, 인도, 브라질, 영국, 싱가포르, 중국, 러시아 등 해외 각국에도 제품을 공급했다. 인텔리빅스는 오브젝트 기반 사물인식 기술을 채택, 높은 인식률을 제공한다. 딥러닝 기술을 적용한 차세대 기술 개발을 진행하고 있으며, 올해 내 정식 제품으로 출시할 계획이다.

이인규 일리시스 상무는 “딥러닝은 움직임이 아니라 학습된 사물을 인식할 수 있기 때문에 추적하려는 사물이나 사람만을 추적한다. 오인식을 막고 정확하게 대응할 수 있어 다양한 공공/민간 서비스에 사용될 수 있을 것”이라고 말했다.

▲지능형 영상분석을 이용한 차량 번호판 인식 프로세스(자료: 일리시스)

인식률 높이고 오경보 줄여야

영상분석에서 중요하게 봐야 할 요소 중 하나가 인식률을 높이는 것과 오경보를 줄이는 것, 그리고 이 두 가지를 적절하게 조화시켜야 한다는 것이다. 인식률을 높이면 과탐이 많아지는데, 오경보율을 줄이는데에만 초점을 맞추면 실제 사건을 놓칠 수도 있다. 이 문제는 실제 현장 구축 경험이 충분히 쌓여야 해결할 수 있는 문제다.

ADT캡스는 공공·민간 다양한 사업에 CCTV를 구축·운영하면서 쌓인 노하우로 오경보를 줄이고 인식률을 높이는 기술을 개발하고 있다. 향후 딥러닝 기술을 적용해 보다 정확한 탐지를 제공할 계획이다.

ADT캡스 기술을 활용하는 국내 사례 중 이천의 C체육회에는 침입, 화재, 쓰러짐 감시를 할 수 있는 지능형 시스템을 설치해 운영하고 있다. 장애인이 복도나 통로 등을 지나가다가 넘어지면, 모니터링 요원이 현장으로 달려가서 조치를 취할 수 있고, 주출입구에 5분이상 정차된 차량이 있으면 이를 파악해 정차된 차를 이동시켜 다른 차량의 이동을 원활하게 할 수 있다.

천안 D대학교에는 비명 같은 이상 음원이 감지되면, 주변의 카메라가 비명이 발생된 지점을 자동으로 보여주어 모니터링 요원이 확인해 즉시 조치를 취할 수 있는 시스템을 마련했다. 전남 B 캠퍼스는 학교와 바다가 연결되어 있어 해안 사고 위험을 막고자 바닷가 주변을 배회하거나 머무는 사람, 낚시를 하려는 사람을 감지하는 시스템이 설치돼 있다.

새로운 서비스로 ‘ADT 뷰가드 매장관리 서비스’를 출시, NVR 자체적으로 피플카운팅과 히트맵 기능을 제공하여 매장에 방문한 고객의 수를 확인하고, 오래 머무른 구역을 분석하여 매장 운영과 마케팅 활동에 도움을 주는 서비스라고 할 수 있다.

엑시스, ADT캡스와 같은 CCTV 제조사들은 자체적으로 지능형 영상분석 기술을 개발해 카메라에 탑재하거나 ISV와의 협력을 통해 지능형 기술을 제공한다. 한화테크윈도 같은 전략을 선택하고 있다.

자체개발한 기술 중 소리 분석과 감지 기능은 촬영 중 감지되는 음원의 종류를 분류해 발생한 이벤트에 즉각 대응할 수 있도록 해준다. 폭발, 유리창 깨지는 소리, 총성, 비명 소리를 감지할 수 있으며, 해당 소리가 감지될 시 즉시 알람을 발생시켜 상황에 대응할 수 있도록 해준다.

행동분석과 이동 감지 기술은 이벤트 규칙 조건에 해당되는 움직임이나 ▲나타남/사라짐 ▲배회 ▲가상선 들어옴/나감 ▲방향감지 등의 행위가 나타날 때 이벤트를 발생시켜 공항 등의 넓은 지역에서 이상물체를 감지할 수 있다.

외부 환경으로 인해 카메라 렌즈 포커스가 틀어지거나 문제가 생겼을 경우 관리자에게 알려 즉시 문제를 해결할 수 있게 한다. 안개 등으로 인해 영상 촬영이나 모니터링에 문제가 생길 경우에도 카메라가 스스로 이를 감지하여 사용자가 상황에 즉각 대응할 수 있게 한다.

화재·안개도 정확하게 탐지

영상분석 기술의 난제 중 하나가 화재감시이다. 사물놀이 공연 중 옷의 붉은 장식이 움직이는 것을 화재로 인지하거나 크리스마스 트리 장식의 깜박이는 조명, 구급자·경찰차의 사이렌 불빛 등을 화재로 인지하고 경보를 울린다. 화재로 인한 연기인지, 안개인지 구분하는 것도 쉽지 않다. 정탐률을 높이기 위해 영상분석 수준을 높이면 분석에 많은 시간이 걸려 사고 대응을 늦어지게 만든다.

머신비전 기술 전문기업 비젼인은 딥러닝을 이용한 객체인식 알고리즘을 자체 개발해 찾고자 하는 객체를 정확하게 찾아내는 기술을 확보하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 편리한 사회를 만들 수 있도록 돕는다. 빠르게 움직이는 객체는 물론이고, 저조도 영상에서도 탐지가 가능하며, 화재, 연기 등을 찾아낼 수 있다.

김학일 비젼인 대표는 “네트워크 카메라의 성능과 기능이 고도화되고 있는 만큼 영상분석 기술도 한 차원 높은 수준으로 발전해야 한다. 이를 위해서는 로컬 PC·서버에만 의존하지 않고 클라우드를 이용하는 것이 현명하다”며 “클라우드 기반 서비스는 중앙에서 영상데이터를 분석하기 때문에 개인정보보호를 위한 마스킹 등의 기술을 적용하는 것도 용이할 것”이라고 말했다.



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