[보안뉴스 한세희 기자] 2022년 헬로윈데이에 발생한 이태원 참사는 좁은 구역에 갑자기 과도하게 많은 사람이 밀집하며 발생했다. 대형 집회나 시위, 대규모 콘서트와 스포츠 이벤트 등이 자주 열리는 대도시에선 제한된 영역에 갑작스럽게 사람이 늘어나면서 큰 사고로 이어질 위험이 늘 있다.
서울에서 가장 유동인구가 많은 지역인 강남역을 관내에 둔 서울 서초구청은 AI를 활용해 이런 참사를 막을 방법을 고민했다. 그 결과, AI 인식 기술로 거리를 지나는 보행자 흐름 상태와 밀집 정도를 실시간으로 검출하고, 밀집 구간에 진입할 경우 대형 LED 전광판 등을 통해 알려주는 시스템을 구축했다. 이 정보는 서울시 재난 상황실과 경찰 등 유관 기관과 공유된다.
19일 일산 킨텍스에서 개막한 SECON & eGIESEC 2025에서 행정안전부 주최, 한국지역정보개발원 주관으로 함께 열린 ‘2025년 CCTV 통합관제 컨퍼런스’에서 ‘CCTV 통합관제 우수 사례 경연대회’ 대상을 받은 서울 서초구 사례다.
지자체 주민 안전 지키는 AI CCTV
이같이 AI 기반의 지능형 CCTV는 지자체가 사고 및 재난 상황을 미리 예측하고 빠르게 대응할 수 있게 해 국민 안전에 기여한다.
전북 군산시는 CCTV에 이상 음원을 식별하는 장치를 AI와 결합해 사고나 범죄 대응 시간을 줄였다. 카메라 반경 30m 안에서 큰 소음이나 굉음, “도와주세요” “사람 살려!” 등의 소리가 나면 이를 감지해 관제요원에게 알림을 보낸다.
제주도는 실종자 찾기에 지능형 CCTV를 활용했고, 경기도는 IoT 기기에서 나오는 데이터를 분석해 화재나 침수 등 재난 상황을 미리 파악하는 시스템을 구축했다. 행정적 어려움을 뚫고 다른 기관의 여러 데이터베이스 연계를 성사시킨 점도 눈길을 끌었다.
특이 사항을 자동 감지해 알려주는 AI 기반 CCTV는 관제 요원의 과중한 업무 부담을 줄이는 효과도 기대된다. 지자체에서 1명당 500대 이상의 CCTV를 관제해야 하는 경우도 흔해 관제 효율을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다.
AI 데이터 확보, 정확도 개선은 숙제
AI 기반 지능형 CCTV에 대한 관심이 커지고 있으나 오탐률이 높고 고품질 학습 데이터 확보가 어려워 활용에 한계가 있다는 목소리가 높다. 정확도를 높이기 위해 데이터 가공 처리 등에 많은 인력과 물적 자원이 필요해 부담이 크다. 지자체에서 범죄 예방이나 교통 안전과 함께 지능형 CCTV 주요 활용처로 꼽는 화재나 침수 등 재난 피해 방지를 위한 학습 데이터를 구하기도 어렵다.
한국지역정보개발원은 생성형 AI를 활용해 부족한 학습 데이터를 보강하는 기술 개발에 나섰다. 현재 추진 중인 ‘AI 기반 지자체 CCTV 관제지원 시스템 구축 사업’의 일환이다. 지자체가 보유한 재난 영상을 바탕으로 생성형 AI가 실제 재난 상황과 비슷한 영상을 생성한 후 이를 다시 재난 상황을 인식하는 AI 모델의 학습 데이터로 활용하는 것이다.
AI를 활용해 영상 품질을 높여 분석 효율을 높이는 기술 개발도 한창이다. 조도가 낮거나 거리가 멀어 제대로 찍히지 않은 객체를 정확히 인식할 수 있는 AI 알고리즘 개발이나 최적화가 관건이다.
산업계에서도 이 같은 수요에 대응하기 위해 AI 기능이 강화된 CCTV 개발에 나서고 있다. 온 디바이스 에지 기기에서 AI 처리 성능을 높이고, 전체 영상 스트리밍과 베스트샷 영상의 해상도를 다르게 설정해 저장 공간 활용 효율을 올리는 등의 기법을 활용한다.
[한세희 기자(boan@boannews.com)]
서울에서 가장 유동인구가 많은 지역인 강남역을 관내에 둔 서울 서초구청은 AI를 활용해 이런 참사를 막을 방법을 고민했다. 그 결과, AI 인식 기술로 거리를 지나는 보행자 흐름 상태와 밀집 정도를 실시간으로 검출하고, 밀집 구간에 진입할 경우 대형 LED 전광판 등을 통해 알려주는 시스템을 구축했다. 이 정보는 서울시 재난 상황실과 경찰 등 유관 기관과 공유된다.
19일 일산 킨텍스에서 개막한 SECON & eGIESEC 2025에서 행정안전부 주최, 한국지역정보개발원 주관으로 함께 열린 ‘2025년 CCTV 통합관제 컨퍼런스’에서 ‘CCTV 통합관제 우수 사례 경연대회’ 대상을 받은 서울 서초구 사례다.
▲19일 열린 2025년 CCTV 통합관제 컨퍼런스에서 ‘CCTV 통합관제 우수 사례 경연대회’ 수상자들이 기념촬영을 하고 있다. [자료: 보안뉴스]
지자체 주민 안전 지키는 AI CCTV
이같이 AI 기반의 지능형 CCTV는 지자체가 사고 및 재난 상황을 미리 예측하고 빠르게 대응할 수 있게 해 국민 안전에 기여한다.
전북 군산시는 CCTV에 이상 음원을 식별하는 장치를 AI와 결합해 사고나 범죄 대응 시간을 줄였다. 카메라 반경 30m 안에서 큰 소음이나 굉음, “도와주세요” “사람 살려!” 등의 소리가 나면 이를 감지해 관제요원에게 알림을 보낸다.
제주도는 실종자 찾기에 지능형 CCTV를 활용했고, 경기도는 IoT 기기에서 나오는 데이터를 분석해 화재나 침수 등 재난 상황을 미리 파악하는 시스템을 구축했다. 행정적 어려움을 뚫고 다른 기관의 여러 데이터베이스 연계를 성사시킨 점도 눈길을 끌었다.
특이 사항을 자동 감지해 알려주는 AI 기반 CCTV는 관제 요원의 과중한 업무 부담을 줄이는 효과도 기대된다. 지자체에서 1명당 500대 이상의 CCTV를 관제해야 하는 경우도 흔해 관제 효율을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다.
▲19일 일산 킨텍스에서 열린 2025년 CCTV 통합관제 컨퍼런스 전경 [자료: 보안뉴스]
AI 데이터 확보, 정확도 개선은 숙제
AI 기반 지능형 CCTV에 대한 관심이 커지고 있으나 오탐률이 높고 고품질 학습 데이터 확보가 어려워 활용에 한계가 있다는 목소리가 높다. 정확도를 높이기 위해 데이터 가공 처리 등에 많은 인력과 물적 자원이 필요해 부담이 크다. 지자체에서 범죄 예방이나 교통 안전과 함께 지능형 CCTV 주요 활용처로 꼽는 화재나 침수 등 재난 피해 방지를 위한 학습 데이터를 구하기도 어렵다.
한국지역정보개발원은 생성형 AI를 활용해 부족한 학습 데이터를 보강하는 기술 개발에 나섰다. 현재 추진 중인 ‘AI 기반 지자체 CCTV 관제지원 시스템 구축 사업’의 일환이다. 지자체가 보유한 재난 영상을 바탕으로 생성형 AI가 실제 재난 상황과 비슷한 영상을 생성한 후 이를 다시 재난 상황을 인식하는 AI 모델의 학습 데이터로 활용하는 것이다.
AI를 활용해 영상 품질을 높여 분석 효율을 높이는 기술 개발도 한창이다. 조도가 낮거나 거리가 멀어 제대로 찍히지 않은 객체를 정확히 인식할 수 있는 AI 알고리즘 개발이나 최적화가 관건이다.
산업계에서도 이 같은 수요에 대응하기 위해 AI 기능이 강화된 CCTV 개발에 나서고 있다. 온 디바이스 에지 기기에서 AI 처리 성능을 높이고, 전체 영상 스트리밍과 베스트샷 영상의 해상도를 다르게 설정해 저장 공간 활용 효율을 올리는 등의 기법을 활용한다.
[한세희 기자(boan@boannews.com)]
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[2025-03-18] 
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