통상 지능형 영상분석이나 영상감지로 불리는 Video Analysis는 이제 보안 산업계에서는 누구나 알고 있는 오래된 분야가 되었으며, 누구나 찾는 ‘Must Have’ 아이템이 되었다. 그러나 익히 알려진 회사들을 포함해 시장에 그렇게 많은 플레이어들이 즐비하게 있음에도 불구하고 영상 분석을 동적요소감지(Motion Detection)로만 생각하기에 구매 결정을 해야 할 최종 사용자들은 불만을 갖기도 한다.
성공적인 영상분석 시스템을 좀 더 고찰해 보자면 세 가지 요소가 핵심임을 알 수 있다. 첫째, 영상분석 시스템으로부터 얻고 싶은 정보, 경보는 무엇인가. 둘째, 정의된 목적을 충족하는 올바른 지능형 영상분석 시스템을 선택하는 것. 셋째, 소프트웨어의 성능을 최적화할 수 있는 올바른 카메라 설치. 이 세 요소 중 첫째와 둘째가 우리가 통상 말하는 시방(RFP)라고 한다면, 이 두 요소에 대한 완성도는 적게는 50%, 많아도 85%를 넘지 않는다. 특히, 세 번째의 지능형 영상 감시에 맞는 카메라 설치와 관련해서는 거의 언급이 없거나 연동되는 특성을 전혀 반영하지 않는 시방이 대부분이다. 그러므로 실제 목표로 하는 성능을 충족시키지 못하는 프로젝트가 설치된 수량에 따라 증가를 하는 추세이기도 하고, 무용지물이 되어 있기도 한다.
이러한 시행착오가 여러 해 동안 반복되면서도 왜 똑같이 되풀이 될까? 카메라 부분에 있어서는 이미 많은 제조사들이 비슷한 기능에 약간의 차이를 갖고서 서비스와 가격으로 경쟁을 하고 있는 것은 사실이지만, 영상분석은 그렇지 않다. 지능형 영상분석 산업은 아직 초기 단계이며, 극소수의 플레이어들이 아주 제한된 기능을 갖고 시장에 접근하는 단계이다. 다양한 정보의 부족으로 인해 최종 사용자들은 혼란을 겪고 있으며 어떤 기능을 선택해야 하는지부터 고민에 빠지게 된다.
그렇다면 어떻게 해야 성공적인 영상분석 시스템을 구축할 수 있을까? 우선 분석의 다양한 혹은 단계별 기능 중에서 사용자가 필요한 기능들과 그 기능들의 구현 수준을 명확히 한 시방이 필요하다. 그리고 반드시 구매 결정 전 공정한 시스템 비교 시험을 거쳐 구현 가능한 기능과 그 수준, 오경보율을 파악해 필터링을 해야 한다. 이러한 기본이 지켜지지 않아 납품 결정 후 설치를 취소하거나 확실한 제품으로 교체하는 일이 발생하게 된다. 또한 TCO 관점에서 시스템 비용의 경제성, 확장성, 사용 편리성, 다년간의 유지보수에 들어가는 확정비용을 파악해야 한다. 그리고 쉽게 간과되는 지능형 영상분석과 연동되는 유효한 카메라의 사양과 설치방법을 관련사로부터 파악하여 사전에 명확히 해야 한다. 카메라가 올바르게 설치되어 있지 않고, 사양이 맞지 않는다면 아무리 최고의 지능형 제품을 써도 문제가 발생할 수 있다. 그리고 이러한 노력이 있어야 지능형 영상분석 시장은 신뢰를 얻고 고객과 더불어 발전할 수 있을 것이다.
<글 : 이 영 택 iOmniscient Korea 대표(ytlee@iomniscient.com)>
[월간 시큐리티월드 통권 제162호(info@boannews.com)]
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