[보안뉴스 원병철·김영민] 지능형 영상분석이 다시 수면위로 등장하기 시작했다. 통합관제센터와 재난재해용 솔루션이 지능형을 표방하고, 시장을 리딩하는 CCTV 제조사가 카메라의 지능형 영상분석 기능을 강화하고 나섰기 때문이다. 하지만 아직 일각에서는 대중화되기에는 멀었다는 이야기도 흘러나오고 있다. 그렇다면 지능형 영상분석의 진실은 무엇일까?
영상감시, 특히 CCTV는 이미 보안에서 없어서는 안 될 큰 중심이 된지 오래다. 하지만 만능이라는 것이 있을 수 없듯 CCTV 역시 많은 문제들을 안고 있다. 그중에 한 가지가 바로 수많은 CCTV의 관제다. CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만, 사람이 그 영상을 24시간 관제한다는 것은 불가능에 가깝다. 게다가 통합화 추세에 따라 적게는 수십 대에서 많게는 수천대의 CCTV가 한 장소에서 통합되어 관제되고 있는데, 이 많은 수의 카메라를 사람이 일일이 관제하기란 사실상 불가능하다.
지난 2013년 국정감사에서 안전행정부가 제출한 자료를 보면 전국 79개 통합관제센터가 관리하는 CCTV는 총 56,569대이며, 이를 관제하는 인력은 1,750명에 불과하다. 2교대로 운영하면 1명이 12시간 동안 64대를 감시해야 한다는 결과다. 게다가 CCTV 수요는 지속적으로 늘어날 전망이지만, 관제인력의 전문성이나 증원은 아직 요원하기만 한 게 현실이다
정부의 지능형 영상분석 시스템 지원
이런 상황에서 안전행정부(당시 행정안전부)가 빼든 카드가 바로 지능형 통합관제 시범사업이다. 안전행정부는 지난 12년 6월, 사람 눈에만 의지하는 기존 관제로는 국민의 안전을 지키는 데 어려움이 있다며 이를 해결하기 위해 지능형 통합관제 시범사업을 추진한다고 밝혔다.
안전행정부는 통합관제센터를 구축·운영 중인 시군구를 대상으로 지능형 통합관제 시범사업 과제를 공모했고, 서울시 노원구와 관악구를 각각 선정한 후, 사업비 7억 원(각 3억 5만원)을 국비로 지원했다. 노원구는 학교 주 변의 울타리 침입이나 배회, 불법 주정차 등 어린이를 위 해하는 위험행동을 CCTV를 통해 감지한 후 대응할 수 있도록 사업을 구성했으며, 관악구는 도난·수배·체납 등 문제차량의 자동차번호 DB를 통해 CCTV가 이를 감지하면 경보 등을 통해 경찰과 관련기관 등이 대응할 수 있게 했다.
국립방재연구원에서 진행한 수위자동감지 시스템 역시 비슷하다. 2009년 임진강 상류의 무단방류사건으로 인명 사고가 난 후 대응책을 마련하기 위해 진행된 이 시스템은 수면의 높이를 자동으로 인식한 후 변화에 따라 다양한 알람을 울리도록 함으로써 위기를 감지할 수 있다. 특히, 관제요원이 자리에 없어도 휴대폰 문자와 경보시스템을 통해 통보할 수 있도록 한 것이 눈에 띈다.
서버단과 카메라단의 공존
그렇다면 현재 지능형 영상분석 시장은 어떻게 형성되고 있을까? 지능형 영상분석 시장은 현재 크게 두 가지 형태로 진행되고 있다. 첫 번째는 전통적인 소프트웨어 중심의 서버단 제품이며, 두 번째는 최근 늘고 있는 CCTV나 DVR/NVR 단에서 구현되는 엣지단, 혹은 카메라단 제품이다.
서버단에 구현되는 영상분석 프로그램은 소프트웨어나 별도의 하드웨어 장비를 통해 구축되는데, 지금까지 개발된 대부분의 지능형 영상분석 기능을 사용할 수 있지만, 가격이 비싼데다 사용하기 어렵고, 최대 24대 내외의 카메라를 연동할 수 있다는 제약이 있다. 카메라단에 구현되는 영상분석 프로그램은 다양한 프로그램을 적용하기는 어렵지만, 비용이 저렴한데다 필요에 따라 구성할 수 있으며, 무엇보다 사용하기 쉬워 대중화하기에 적합 하다는 장점이 있다.
서버단 지능형 영상분석 시스템
△ S/W 방식 다양한 기능 구현, 시스템 비용은 높아
현재 서버단 지능형 영상분석 시스템은 주로 통합관제센터 등에서 사용되고 있다. 보통 SI 사업을 통해 구축되고 있으며, 지능형 영상분석 시스템은 예산 범위 내에서 수용되고 있다. 문제는 최근 구축되고 있는 통합관제센터의 경우 적게는 수백에서 수천 대까지 CCTV 카메라를 연동하고 있기 때문에 이를 모두 지능형으로 구축하기 위해서 는 적지 않은 예산이 필요하다는 것이다.
별도의 시스템으로 구축되는 서버형태의 지능형 영상분석 시스템은 서버 1대로 최대 24채널까지 구현할 수 있다 는 것이 보편적인 시각이다. 예를 들어, 최근 통합관제센터가 구축된 서울시 강동구의 경우 700여 대의 CCTV를 운영하고 있는데, 여기에 지능형 영상 분석 시스템을 도입하려면 30대의 서버를 별도로 도입해야 한다. 서버에서 구동하는 지능형 영상 분석 시스템의 경우, CCTV 영 상을 받아들여 분석하기에 다양한 기능을 구현할 수 있고, 일반적인 카메라를 연동해 구축할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 지능형 서버 1대를 구축하는데 필요한 비용 이 적지 않은 단점을 갖고 있다.
여기서 모든 지능형 영상 분석 시스템이 24채널을 구현 할 수 있을지에 대해서도 생각해봐야 한다. 한국전자통 신연구원에 의하면 국내 시스템의 경우 평균 5~10대의 CCTV를 동시에 처리할 수 있고 외산의 경우 평균 20대 의 처리가 가능하다. 때문에 서버 방식의 시스템은 예산 문제로 인한 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서는 서버 1대에서 동시처리 할 수 있는 카메라의 수를 늘리는 방안 이 필요하며, 현재 기술개발이 진행되고 있다.
△ 지능형 영상 분석 시스템 선택과 집중 필요!
다행이 운영 테스트를 통한 도입에 대해서는 지금 안전행정부의 시범사업이 좋은 예가 되고 있다. 하지만 시범사업 종료 후, 다른 지자체에 이를 도입할 때 같은 성과를 기대하기보다는 일정기간의 운영 테스트는 반드시 필요 할 것으로 보인다.
이와 함께 현재 지능형 영상분석 시스템이 너무 많은 기능을 구현하려고 한다는 지적도 있다. 상황에 맞는 기능만을 갖추면 되는데, 불필요한 기능이 너무 많다는 것. 하지만 운영하는 입장에서는 하나의 시스템으로 트래킹, 침입감지 등의 다양한 기능을 요하고 있기 때문에 관련업체에서 하나의 시스템에 다양한 기능을 갖춘 제품을 제공하게 되는 악순환이 이어지고 있다. 아직 완벽한 성능을 지원하는 제품이 나오지 않은 이상 선택과 집중이 필요하다 는 것이다.
카메라단 지능형 영상분석 시스템
△ 기술개발 어려워 몇몇 업체만 활용 중
그렇다면 카메라단 지능형 영상분석 시스템의 현황은 어떨까? 업계에 따르면 지능형 영상분석 시스템은 카메라 구입에 큰 영향을 미치지는 않고 있으며, 실제로 카메라에 지능형 영상분석 시스템을 구현한 업체도 그리 많지 않다. 대표적인 글로벌 IP 카메라 제조사인 엑시스, 소니, 보쉬, 파나소닉 등과 삼성테크윈과 UDP 등 일부 국내 제조사 등이 지능형 영상분석 시스템이 구현된 카메라를 시장에 선보이고 있다.
기업들이 많지 않은 이유는 우선 지능형 영상분석 원천기술을 연구·개발하는 게 쉽지 않기 때문이다. 게다가 연 구에 드는 비용을 카메라에 부과할 수도 없는 사정 때문에 자금의 여유가 없는 중소기업들은 더욱 어려움을 겪는 다는 것. 그 이유는 지능형 영상분석 시스템이 카메라 구입에 큰 영향을 미치지 못하기 때문이다. 즉, 카메라를 구입할 때 지능형 영상분석기능 때문에 가격이 비싸다면 구입하지 않을 수 있기 때문에, 제품 가격에 지능형 영상분석 시스템 가격이 포함되지 않는다는 것이다. 지능형 영상분석 시스템을 연구개발한 기업들도 그 결과물을 100% 보안분야에 사용하는 것이 아닌 자동차 분야나 가전 분야 등 다른 분야에 접목하는 등 다양하게 사용하고 있다.
△ 간단하지만 꼭 필요한 기능 위주
카메라단의 지능형 영상분석 시스템은 주로 간단한 기능을 구현하고 있다. 특히, 보안분야는 물론 마케팅, 최근 이슈가 된 재난재해 분야에서 사용하는 기능들이 카메라 단의 주요 기능으로 자리잡고 있다.
카메라단의 장점은 이뿐만이 아니다. 최근 메가픽셀로 영상정보가 늘어나면서 기존 서버단의 시스템이 하드웨어 개선의 필요성을 느끼고 있는 것은 물론, 통합관제로 인해 늘어난 소프트웨어의 비용문제를 겪고 있지만, 카메라단은 이러한 문제에서 벗어나 있다. 화소수나 카메라가 늘어나도 결국 1대만 감당하면 되기 때문에 큰 문제가 없기 때문이다. 게다가 카메라단의 지능형 영상분석 시스템은 카메라단에서 영상분석을 한 후 메타데이터를 서버나 저장장치로 보내기 때문에 추후 영상검색에서도 쉽게 활용할 수 있다는 장점이 있다.
제조·유통·고객 모두 지능형에 대한 이해 시급
지금까지 지능형 영상분석 시스템의 시장에 대해 알아 봤다. 그렇다면 실제 현장에서 지능형 영상분석은 어떤 대우를 받고 있을까? 사람에 따라 아직은 필드에 적용하기는 성급하다는 것과, 설정에 따라 90% 이상의 성능을 낼 수 있다는 의견으로 나뉘고 있다. 하지만 분명한 것은 지능형 영상 분석 시스템이 메인역할을 하기보다는 보조 적인 수단으로 봐야 한다는 것이다.
취재를 위해 지능형 영상분석 시스템 기업을 다니면서 느낀 것은 아직 시장이 성숙되지 못했다는 것이었다. 영상 보안시장의 차세대 성장 동력이 되기에는 문제점이 많다 는 것이다. 무엇보다 시급한 것은 오탐율을 줄여야 한다 는 것이다. 맨 처음 지능형 영상분석이 태동한 후 시장에 서 외면받은 이유도 바로 이 오탐문제이다. 그런데 문제 가 있다. 획기적으로 오탐율을 줄이기에는 현재의 기술로 는 불가능하다. 때문에 오탐율을 줄이기 위해서는 다른 방법이 필요하다. 바로 제조사와 판매사, 그리고 사용자 의 지능형 영상분석에 대한 올바른 이해다.
지능형 영상분석 시스템을 시장에 공급하고 있는 업체에서 힘들어하는 것 중 하나가 바로 시시때때로 점검요청이 들어온다는 것이다. 그런데 현장을 방문하면 시스템의 이상이 아닌 설정에 대한 이해부족으로 인한 요청이 대부분 이라는 것. 즉, 사용자가 지능형 영상분석 시스템에 대한 지식이 부족해 고장이 아닌 것을 고장이라고 신고한다는 것이다.
그런데 이와 반대되는 일도 있다. 카메라단의 경우 그 시스템 상 제조사가 설치나 운영부분에 관여하지 못 하는 경우가 많은데, SI나 설치업체가 지능형 영상분석에 대한 이해가 부족하기 때문에 제대로 설치가 안 돼 문제가 되는 경우가 많다는 것이다. 그리고 이럴 경우 사용자는 결국 지능형 영상분석을 꺼놓고 사용하지 않게 된다.
쉽게 말하면 적제적소에 그 장소와 상황에 맞는 제품을 사용해야 하는데 실상은 그렇지 못하다는 것이다. CCTV를 설치할 때도 장소와 상황에 맞는 제품을 골라 설치해야하는 것처럼 지능형 영상분석 시스템 역시 그렇다는 것. 게다가 여러 가지 설정을 제대로 하기 위해서는 최소 한 달 이상은 시스템을 전문가가 봐야하는데 그렇지 못한 경우가 대부분이라는 것이다. 설치가 제대로 되지 않으면 오탐율이 늘고, 오탐이 늘면 지능형 영상분석에 대한 사용자의 불신이 커진다.
환상 버리고 현실 인정해야 한다
관련업체에 의하면 지능형 영상분석 시스템을 운영하기 위해서는 구축환경 및 영상 기술에 대한 이해, 관련 장비 운영 및 장애 대처 기능 등을 확보하고 상황에 맞는 시나리오로 운영할 필요가 있다. 이러한 부분에 대한 이해가 부족할 경우 오탐에 대한 대처가 불가능하다.
현재 몇몇 통합관제센터 등에서는 지능형 영상분석 시스템을 도입한 후, 시시때때로 이벤트가 발생하는 것이 문제라고 지적한다. 어떤 설정이 돼 있는지 알고 있지만 잦은 이벤트 발생과 오탐으로 업무가 가중되고 있다는 것. 때문에 현재 시범운영 되는 지능형 영상분석 시스템에 대한 도입도 시범사업이 완료된 후, 도입을 검토하겠다는 입장이다.
관련업체에서는 어느 정도 신뢰성을 갖춰 현장에 적용이 가능하다고 얘기하고 있지만 운영자는 아직 지켜봐야 할 것이라고 얘기하는 이유는 무엇일까? 이는 지능형 영상 분석 시스템에 대한 기대치와 인증절차의 부재로 인한 자체적인 성능검증에 의한 것으로 보인다. 이러한 입장차는 지능형 영상 분석 시스템 도입초기부터 계속되고 있다. 이를 개선하기 위해서는 우선 지능형 영상 분석 시스템의 기술수준에 대한 이해와 실제 사용현장에서의 운영 테스트를 통해 도입이 필요할 것으로 보인다.
지능형은 금상아닌 첨화
이처럼 지능형 영상분석 시스템의 한계에 대한 이해나 보다 신뢰성 높은 기술개발의 필요성 등에 대한 얘기가 나오고 있는 것은 어떻게 보면 지능형 영상 분석 시스템 이 시장에 도입되기에는 이른 것이 아닌가라는 생각을 들 게 한다. 게다가 일각에서는 현재의 기술력으로는 일반 사용자가 생각하는 것처럼 완벽한 지능형 영상분석을 할 수 없다는 소리도 나온다. 특히, 몇몇 영화에서 현실에서 불가능한 시스템을 선보여 사용자들의 눈높이가 너무 높아졌다는 지적도 많았다.
때문에 관련업체와 연구기관 등에서는 지능형 영상 분석 시스템을 보조적인 수단으로 활용해야 한다는 한 목소리를 내고 있다. 그리고 운영하는 입장에서도 이제는 보조 수단으로써의 지능형 영상 분석 시스템을 받아들이고 있는 추세다. 문제는 오탐율을 얼마나 줄일 수 있느냐인데, 관련업체에서는 설정을 통해 제어 가능하다고 하지만 이 를 바라보는 시각을 그렇지 않다. 아무리 설정을 잘 해놨 어도 환경변화에 따른 오탐은 발생 할 수 있으며, 오탐으로 인한 업무의 가중이 쌓이면, 시장에서 활용을 하지 않게 될 것이라는 것이다.
지금의 시장 분위기에서 지능형 영상 분석 시스템의 활용성이 가장 높은 분야로는 검색 툴을 활용한 사후관리 와 객체인식을 통한 매장, 마케팅 관리 등이다. 이에 대해서는 관련업체와 연구기관 모두 인정하고 있다. 외부환경 에서의 적용은 조금 더 기술수준이 높아져 신뢰성을 갖춘 이후로 구축하거나, 일정 수준의 오탐을 인지하고 현장에 적용해야 할 것으로 보인다.
[원병철·김영민 기자(sw@infothe.com)]
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