지능형 영상분석 시스템, 먼 안목으로 내다봐야

[인터뷰] 한국전자통신연구원 한 종 욱 팀장
기술의 완성도가 사용자의 기대치에 가까워져야 할 필요

[보안뉴스 김영민] 최근 통합관제센터에서 지능형 영상분석 시스템 시범사업이 활발하게 진행되면서 이에 대한 관심이 높아지고 있다. 불과 몇 개월 전만 하더라도 통한관제센터 구축 시, 지능형 영상분석 시스템을 도입할 계획은 있으나 아직은 시기가 아니라는 답변이 대부분이었던 것에 비하면 조금은 과도한 환영이 아닌가 싶다.

하지만 지능형 영상분석 시스템 시범사업이 도입되고 있는 것은 어느정도 기술 수준이 마련됐다는 것으로 해석할 수도 있는 부분으로 향후, 어떤 결과를 가져올지는 지켜봐야 할 것이다.

그렇다면 지금의 지능형 영상 시스템 기술 수준은 어느 정도일까? 이에 대해서는 의견이 분분하다. 관련 업체와 사용자, 그리고 연구개발자의 의견이 다 다른 가운데 본지에서는 한국 ICT 기술을 선도하고 있는 한국전자통신연구원을 찾아 얘기를 들어봤다.

현재 지능형 영상분석 기술 수준은 어떻다고 보십니까.

지능형 영상분석 시스템이 도입되기 시작한 것은 2000년대 초반 CCTV가 많이 구축되면서 이를 자동화 시키면 좋겠다는 생각에서 출발했다고 볼 수 있습니다. 현재의 지능형 영상분석 시스템의 전신은 공장자동화 시스템으로, 영상 검지를 통해 불량품을 골라냈습니다. 이때의 신뢰도는 거의 완벽했다고 할 수 있습니다. 동일한 환경에서 정확한 형태가 아닌 것을 골라내기만 했기 때문입니다.

하지만 현재 도입되고 있는 지능형 영상분석 시스템은 사람에 대한 것으로 이를 완벽히 검지하기란 쉽지 않습니다. 환경조건이 계속변화하고 사람의 행동은 무한대이기 때 문입니다.

하지만 지능형 영상분석 시스템에 대한 기대수준은 상당히 높다고 할 수 있습니다. 눈으로 봤을 때는 찾아낼 수 있는 것을 왜 컴퓨터는 못하느냐는 것입니다. 10년 전이나 20년 전이나 컴퓨터 비전 기술은 사용자의 기대수준 만큼 높아지고 있지 못한 것이 현실이며, 사람의 시각수준에 근접한 알고리즘이 개발되기까지는 얼마의 시간이 걸릴지도 알 수 없는 것이 지금의 현실입니다.

물론, 기술의 발전은 있어 상당한 신뢰도를 갖춘 부분도 있습니다. 조도변화가 크지 않고 사람의 밀도가 낮다는 전제 조건 하에서입니다. 하지만 통합관제센터와 같이 외부환경 에서의 적용이나 사람들의 밀도가 높을 수 있는 곳에서의 적용은 기대한 수준만큼 결과를 가져오지 못합니다.

예를 들면 전시장이나, 어린이 대공원과 같은 곳에서 특정한 사람을 찾는 것은 거의 불가능하다고 할 수 있습니다. 물론, 내부환경에서 그리고 사람이 많지 않은 상황에서 그림을 훔쳐가거나 무언가를 놓고 가는 것은 검지할 수 있지만 이 역시 갑작스러운 조도변화가 있다면 얘기가 달라질 수 있습니다.

또한, 어떤 인물이나 차량을 추적하는 경우도 하나 의 카메라로 트래킹 하는 것은 가능하지만 특정인을 계속 해서 추적하는 것은 어렵다고 할 수 있습니다. 환경의 변화 가 적은 그리고 사람의 밀도가 높지 않은 곳에서의 활용과 사람의 업무를 보조하는 수단으로써의 역할이 가능한 것이 지금의 지능형 영상분석 시스템이라고 할 수 있습니다.

과거 신뢰도에 대한 이슈가 있었습니다.

지능형 영상분석 시스템이 도입되는 가장 큰 이유는 현재 통합관제센터에서 관리하는 CCTV의 숫자가 엄청나기 때문입니다. 수백 대의 카메라를 단 몇 사람이서 관제를 하 면서 효율성이 떨어지기 때문에 지능형 영상분석 시스템 을 도입할 수밖에 없습니다.

지금은 이를 보조적인 수단으로 생각하는 경우가 많은데, 과거에는 업체에서 시스템 도입에 대한 효과를 과장했습니다. 하지만 문제는 사건이 발생하고 잡느냐 못 잡느냐가 아닌, 사건이 아닌데 사건이라고 이벤트를 발생시켜 업무를 방해하면서 이를 사용하는 이들의 신뢰를 잃었다는 것입니다.

최근에는 발생된 사건이 10개라면 3개만 잡아도 쓰겠다는 이들이 많습니다. 자기 업무를 30% 줄여줄 수 있기 때문입니다. 다만 사건이 아닌데 사건이라고 하는 오류만 나지 않도록 해달라는 것입니다. 이 부분이 가장 어려운 부분입니다. 조도만 바뀌어도 오류가 발생하는데 이를 외부환경에서 활용한다는 것은 아직까지 무리라고 봅니다. 알고리즘의 꾸준한 개발이 필요하다고 할 수 있습니다.

현재 이슈가 되고 있는 기술은 무엇입니까.

두 가지를 말할 수 있는데 한 가지는 다중카메라 트래킹 입니다. A 카메라에서 찍힌 사람이 B 카메라에서 추적 할 수 있는 기술입니다. 여기서 사용되는 기술은 사람의 얼굴이 아닌 옷이나 키, 체형 등과 같은 신체 특징 등으로 하고 있습니다. 추적당하는 사람이 일부로 얼굴을 보이면서 다니지는 않을 것이기 때문입니다.

옷의 색상만으로 트래킹을 하게 된다면 동일한 색상의 옷을 입은 사람이 있을 수 있고 조도변화에 따라 다른 색으로 인식할 수 있습니다. 현재 한국전자통신연구원에서는 순수하게 옷 색상만으로 추적할 수 있는 기술을 개발했지만 열악한 환경에서는 완벽하지 않습니다. 그리고 이러한 다중 카메라 트래킹이 필요한 이유는 최근의 범죄 수법이 지능화되고 광역화 됐기 때문입니다. 한 시간 전 대전에 있던 사람이 서울로 이동할 수도 있고 부산으로 갈 수도 있습니다.

또한, 서버와 카메라에서 동시에 지능형 영상분석 시스템을 구현하는 하이브리드 시스템에 대한 연구가 진행되고 있습니다. 영상으로 도시를 관리하는 추세가 메트로급까지 진화되고 있기 때문입니다.

뉴욕시의 경우 DAS 시스템이 구축돼 있고 지금은 다른 도시로도 전파되고 있습니다. EU 역시 6개 도시를 대상으로 세이프 시티라고 하는 사업을 진행 중에 있습니다. 서버 하나로 20개 정도 의 지능형 영상분석 시스템을 구현할 수 있는데 수 천대의 CCTV를 지능형 영상분석 시스템으로 구현하기 위해서는 천문학적인 예산이 필요하게 됩니다. 때문에 하이브리드 지능형 영상분석 시스템이 연구되고 있는 것입니다. 국내 도 조만간 메트로급 사업이 진행될 것으로 대구와 부산, 제주에서는 도시 전체를 관리하는 모델이 나오고 있습니다.

지능형 시장의 전망은 어떻다고 생각하십니까,

현재의 추세를 보면 많은 이들이 관심은 물론, 메트로급 의 이슈가 전 세계적으로 불고 있어 많은 사람들이 투입되고 있는 것을 보면 지능형 영상분석 기술전망은 미래가 밝을 것으로 예상됩니다.

스마트 카메라 스마트 VMS가 나와야하고 모든 지능형 감시 시스템은 지능형 엔진들이 탑재되는 형태로 갈 것이라고 생각됩니다. 시장의 가능성은 무궁무진한데 시장의 활성화는 언제 되느냐 하는 것이 가장 큰 관건이라고 할 수 있습니다. 5년이 될지 10년이 될지는 아무도 모릅니다. 우선은 기술의 완성도가 사용자의 기대치에 가까워져야 할 필요가 있습니다.

그 전에는 카운팅, 검색툴과 같은 기능을 통해 어디를 타깃으로 하느냐에 따라서 현실적으로 사용할 수 있고 지능 형 영상분석 시스템에 대한 인식을 높여줄 것이라고 생각합니다.

[김영민 기자(sw@infothe.com)]

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