군중밀집 특화 지능형 CCTV 솔루션 개발 및 확산 유도
지자체 등에 설치된 지능형 CCTV의 성능향상 기대
2024년 지자체 및 공공기관과 협업해 안전분야 시나리오 실증 및 시험 분야 확산 추진
지능형 CCTV 솔루션 성능시험, 인파사고 영상분석 성능평가 기술기반 마련
[보안뉴스 김경애 기자] 최근 지능형 CCTV가 범죄예방, 실종자 수색 등 국민 안전 및 사고 예방과 관련된 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 세밀한 성능 평가 체계 마련이 필요하다. 이러한 가운데 지능형 CCTV 솔루션 기반의 군중밀집 신속탐지 기준이 마련돼 관심이 모아지고 있다.
과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 과기정통부)는 한국인터넷진흥원(원장 이상중, 이하 KISA)과 함께 지능형 CCTV 솔루션 기반의 군중밀집 신속탐지 기준 마련 및 실증을 추진했다고 밝혔다.
지능형 CCTV 솔루션은 CCTV 카메라를 이용해 영상 기반 행동 등을 분석하고, 이상행위를 탐지해 특정 상황(배회, 침입 등)을 자동으로 인식하고 처리하는 인공지능 기반 시스템이다.
‘지능형 CCTV(솔루션) 성능시험 제도’는 지능형 CCTV에 설치된 솔루션이 영상을 정확하게 탐지하는지 성능을 확인해 성적서를 제공하는 제도(운영 및 시험기관 KISA, 무료)로, 특정 분야별로 마련된 시나리오 및 성능기준에 따라 총 90% 이상 성능이 인정될 시 성적서를 발급하고 있다. 특정 분야 탐지는 배회, 침입, 유기, 쓰러짐, 싸움, 방화, 마케팅, 익수자, 실종자, 화재 등 일반분야 10종이다.
특히, 인공지능 기술을 기반으로 하는 지능형 CCTV 솔루션의 특성을 반영해 방대한 학습 데이터를 구축하고, 성능 시험 등에 활용하는 한편, 산업계에 적극 개방함으로써 지능형 CCTV 성능 향상에도 기여하고 있다.
산업계에 개방하는 학습 데이터는 사회안전(싸움, 침입 등), 차량 불법행위, 재난 등 분야의 영상 데이터 총 11만 여 건(약 4,500GB 규모) 구축으로 그중 10만 건 이상을 기업에 개방한다.
과기정통부와 KISA는 지난해 8월 지능형 CCTV 성능시험 분야를 ‘재난 및 안전관리 기본법’상 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병 등 6대 안전지수 체계를 반영해 ‘일반 분야’와 ‘안전 분야’로 개편했다. 국민 안전에 직결된 신규 분야 발굴에 박차를 가하기로 했으며, 이번 군중밀집 등 인파사고 성능평가 기술기반 마련은 안전 분야 시험 확대 정책의 일환으로 추진된 것이다.
최근 군중밀집 사고 예방을 위해 다수 지자체 및 공공기관 등에서 지능형 CCTV 기반 인파사고 대응시스템이 구축·도입되고 있으나, 지능형 CCTV를 활용한 군중밀집 관련 성능을 측정하는 기준과 제도는 부재한 상황이었다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 과기정통부와 KISA는 국내 지능형 CCTV 표준화 그룹(TTA PG427)에 참여해 산·학·연의 다양한 의견을 수렴하고, 지능형 CCTV 인파사고 위험 탐지 성능을 평가할 수 있는 기술개발을 진행하고 있으며, 상황 유형별로 시나리오를 도출하고 실제 적용 가능한지 지자체 등과 협업을 통해 시범적으로 현장 실증을 추진했다.
이 실증과정에서 KISA는 마련된 시나리오를 바탕으로 시험이 가능한 수준의 실사례 기반의 영상데이터를 다수 확보했으며, 협업 기관들은 기존에 설치된 지능형 CCTV가 인파 밀집 상황을 적절하게 탐지하고 관제센터에 제대로 알려주는지를 확인하는 등 의미 있는 성과를 거뒀다.
이러한 실증결과를 바탕으로 올해에는 시험용 데이터를 구축한 후 산업계 의견을 수렴해 군중밀집 성능평가 기준(안)을 마련할 예정이다. 더불어 국가철도공단과는 철도 승객 안전사고 예방, 경남도청과는 계곡 물놀이 등 협력체계를 구축해 사고 예방에 대해 다양한 시나리오 개발과 실증도 적극 추진할 계획이다.
과기정통부 정창림 정보보호네트워크정책관은 “그간 과기정통부는 지능형 CCTV 솔루션 성능시험을 통해 더 똑똑하고 안전한 CCTV를 만드는데 기여해 왔다”며, “향후 군중밀집은 물론 철도 및 물놀이 사고 등 국민 안전과 밀접히 연관된 분야의 성능시험 체계를 적극 발굴하고, 영상보안 산업계의 경쟁력을 강화하기 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
지자체 등에 설치된 지능형 CCTV의 성능향상 기대
2024년 지자체 및 공공기관과 협업해 안전분야 시나리오 실증 및 시험 분야 확산 추진
지능형 CCTV 솔루션 성능시험, 인파사고 영상분석 성능평가 기술기반 마련
[보안뉴스 김경애 기자] 최근 지능형 CCTV가 범죄예방, 실종자 수색 등 국민 안전 및 사고 예방과 관련된 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 세밀한 성능 평가 체계 마련이 필요하다. 이러한 가운데 지능형 CCTV 솔루션 기반의 군중밀집 신속탐지 기준이 마련돼 관심이 모아지고 있다.
[사진=과학기술정보통신부]
과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 과기정통부)는 한국인터넷진흥원(원장 이상중, 이하 KISA)과 함께 지능형 CCTV 솔루션 기반의 군중밀집 신속탐지 기준 마련 및 실증을 추진했다고 밝혔다.
지능형 CCTV 솔루션은 CCTV 카메라를 이용해 영상 기반 행동 등을 분석하고, 이상행위를 탐지해 특정 상황(배회, 침입 등)을 자동으로 인식하고 처리하는 인공지능 기반 시스템이다.
‘지능형 CCTV(솔루션) 성능시험 제도’는 지능형 CCTV에 설치된 솔루션이 영상을 정확하게 탐지하는지 성능을 확인해 성적서를 제공하는 제도(운영 및 시험기관 KISA, 무료)로, 특정 분야별로 마련된 시나리오 및 성능기준에 따라 총 90% 이상 성능이 인정될 시 성적서를 발급하고 있다. 특정 분야 탐지는 배회, 침입, 유기, 쓰러짐, 싸움, 방화, 마케팅, 익수자, 실종자, 화재 등 일반분야 10종이다.
특히, 인공지능 기술을 기반으로 하는 지능형 CCTV 솔루션의 특성을 반영해 방대한 학습 데이터를 구축하고, 성능 시험 등에 활용하는 한편, 산업계에 적극 개방함으로써 지능형 CCTV 성능 향상에도 기여하고 있다.
산업계에 개방하는 학습 데이터는 사회안전(싸움, 침입 등), 차량 불법행위, 재난 등 분야의 영상 데이터 총 11만 여 건(약 4,500GB 규모) 구축으로 그중 10만 건 이상을 기업에 개방한다.
과기정통부와 KISA는 지난해 8월 지능형 CCTV 성능시험 분야를 ‘재난 및 안전관리 기본법’상 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병 등 6대 안전지수 체계를 반영해 ‘일반 분야’와 ‘안전 분야’로 개편했다. 국민 안전에 직결된 신규 분야 발굴에 박차를 가하기로 했으며, 이번 군중밀집 등 인파사고 성능평가 기술기반 마련은 안전 분야 시험 확대 정책의 일환으로 추진된 것이다.
최근 군중밀집 사고 예방을 위해 다수 지자체 및 공공기관 등에서 지능형 CCTV 기반 인파사고 대응시스템이 구축·도입되고 있으나, 지능형 CCTV를 활용한 군중밀집 관련 성능을 측정하는 기준과 제도는 부재한 상황이었다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 과기정통부와 KISA는 국내 지능형 CCTV 표준화 그룹(TTA PG427)에 참여해 산·학·연의 다양한 의견을 수렴하고, 지능형 CCTV 인파사고 위험 탐지 성능을 평가할 수 있는 기술개발을 진행하고 있으며, 상황 유형별로 시나리오를 도출하고 실제 적용 가능한지 지자체 등과 협업을 통해 시범적으로 현장 실증을 추진했다.
이 실증과정에서 KISA는 마련된 시나리오를 바탕으로 시험이 가능한 수준의 실사례 기반의 영상데이터를 다수 확보했으며, 협업 기관들은 기존에 설치된 지능형 CCTV가 인파 밀집 상황을 적절하게 탐지하고 관제센터에 제대로 알려주는지를 확인하는 등 의미 있는 성과를 거뒀다.
이러한 실증결과를 바탕으로 올해에는 시험용 데이터를 구축한 후 산업계 의견을 수렴해 군중밀집 성능평가 기준(안)을 마련할 예정이다. 더불어 국가철도공단과는 철도 승객 안전사고 예방, 경남도청과는 계곡 물놀이 등 협력체계를 구축해 사고 예방에 대해 다양한 시나리오 개발과 실증도 적극 추진할 계획이다.
과기정통부 정창림 정보보호네트워크정책관은 “그간 과기정통부는 지능형 CCTV 솔루션 성능시험을 통해 더 똑똑하고 안전한 CCTV를 만드는데 기여해 왔다”며, “향후 군중밀집은 물론 철도 및 물놀이 사고 등 국민 안전과 밀접히 연관된 분야의 성능시험 체계를 적극 발굴하고, 영상보안 산업계의 경쟁력을 강화하기 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]
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[2024-12-25] 
