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인공지능, 각 산업 분야에서 혁신 주도할 기술로 자리 잡아...보안 분야 주목
인공지능 접목되는 CCTV, 범죄 및 재난예방·교통·국방 분야에서 활용도 높아
[보안뉴스 김태형] 올해 들어 산업계 최대 이슈는 바로 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이다. 인공지능 또는 기계학습(Machine Learning) 기술이 급속히 발전하면서 다양한 기술 혁신이 일어날 것으로 전망된다. 하지만 인공지능 기술 때문에 사람들은 일자리를 빼앗기는 등 인공지능 기술 발전에 따른 역기능도 문제점으로 떠오르고 있다. 그럼에도 올해 보안 분야에서도 인공지능 기술 활용을 통한 보안성 강화와 효율성 제고가 주요 이슈가 될 것으로 보인다.
현재 구글은 인공지능 기술을 다양한 서비스에 활용하고 있다. 예를 들면, 구글 검색엔진의 정밀도 향상, 음성인식 기술, 자율주행 자동차 개발 등이 대표적이다. 구글 前 CEO 에릭 슈미트의 말처럼, 기계가 학습을 하도록 하는 알고리즘은 우리가 풀지 못하는 문제들을 해결하는 데 충분한 도움을 줄 수 있기 때문에 인공지능 기술은 앞으로도 다양한 분야에서 그 중요성이 높아질 것으로 보인다.
우리나라 정부도 드론·자율주행 자동차·로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능(AI)을 전략적으로 육성할 계획을 발표했다. 이에 올해부터 인공지능 기술 개발을 민·관 합동 프로젝트를 본격화한다. 미래창조과학부는 올해 초 대통령 업무보고에서 이 같은 내용을 포함한 지능정보기술로 ICT(정보통신기술) 산업을 업그레이드하고 범정부·사회 전반에 스마트 혁신을 추진하기 위한 국가 전략을 마련하겠다고 밝혔다.
미래부가 밝힌 지능정보기술은 최근 각광을 받고 있는 딥러닝, 머신러닝 등 인공지능 기술을 말한다. 최근 미국에서 개최된 ‘CES 2016’에서도 인공지능 기술이 무인자동차·드론 등 다양한 분야에서 활용되고 있다는 사실이 입증됐다. 이에 따라 우리 정부도 이와 관련한 종합 육성계획을 마련해 발표하고 수행 체계도 한꺼번에 공개할 계획이다. 이를 위해 미래부는 ‘K-ICT 추진계획’에 인공지능 분야를 추가해 약 300억원의 예산을 투입한다는 방침이다.
현재 보안 분야에서 인공지능이나 머신러닝 기술을 접목하려는 시도는 아직 각종 보안이벤트 정보를 자동으로 수집·분석해 보안 위협을 확인하거나 알려주는 수준에 머물러 있다. 하지만 최근에는 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용해 필요한 연산능력을 확보할 수 있게 됐고, 보안에 특화된 알고리즘 연구개발이 진행되고 있어 각종 공격이 어떤 방식으로 들어오는지를 학습하고, 이를 통해 적절한 대응법을 적용하는 툴이 등장할 날도 멀지 않았다는 전망이다.
최근의 사이버 공격은 자체적인 보안 시스템으로 방어하기에는 한계가 있기 때문에 인공지능을 접목한 인텔리전스 보안관제를 통해서 지능화된 사이버 공격을 실시간으로 탐지하고 분석·대응하고 있는 추세다. 점점 진화하는 사이버 공격에 대응하기 위해서는 역량이 강화된 보안전문 인력에 의한 인텔리전스 보안관제를 바탕으로 빅데이터·클라우드 기반의 엔드포인트 영역까지 효율적인 보안이 이루어져야 하기 때문이다.
이처럼 인공지능은 각 산업분야서 혁신을 주도할 기술로 자리 잡고 있다. 특히, 국내에서는 국민안전 증진 개발사업으로 영상 빅데이터 기반의 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발을 추진하고 있으며, 지자체 CCTV통합관제센터, 국방 분야에서는 최전방 철책선 경계 등에서 적용하고 있다.
이러한 인공지능 기술을 접목한 CCTV는 감지대상의 상황을 분석하고 각 상황에 따라 담당자에게 알람을 보내거나 추적을 한다. 기존엔 단순하게 녹화된 영상을 저장했던 것에서 한 단계 진화한 인공지능 CCTV는 IoT 기술과 접목이 되면 범죄 상황을 예측할 수도 있고 그에 따라 피해를 예방할 수 있다.
이러한 인공지능 CCTV는 범죄 현장에서 이상 행동을 하는 사람 및 범인의 추적은 물론, 범인의 도주방향을 예측해 통합관제센터로 통보해준다. 또한, 감지대상의 행동 패턴에 따라 지속적인 추적이나 감시를 수행하고 차량번호 및 사람 얼굴 등을 인식, 해당 정보를 분석해 제공한다.
특히, 재해나 재난 상황에서도 인공지능 CCTV는 앞으로 큰 역할을 할 것으로 전망된다. 예를 들면 홍수로 범람하는 강이나 하천의 수위를 감지하고 관제센터에 알람을 제공하며 산이나 도로의 붕괴 예측이나 해수면 측정 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 아울러 한강의 각 교각에서 인공지능 CCTV는 투신자살 예방에도 매우 효과적이다. 이 외에도 교통량 측정이나 정체구간 해소 및 터널 내부나 도로 상의 사고 감지 및 낙하물이나 장애요소 감지 등 다양한 분야에서 활용하고 있으며 향후 범죄, 테러, 재해재난, 사회안전 분야 등에서 더욱 확대될 것으로 전망된다.
이처럼 CCTV는 이제 단순히 사람의 눈을 대신하던 것에서 사람의 두뇌를 대신하고 있는 인공지능으로 진화하고 있다. 최근에는 영상에 찍히는 사람의 나이와 성별까지 분석이 가능한 지능형으로 발전하고 있다. 이는 CCTV에 빅데이터 기술이 결합되면서 다양한 정보 처리가 가능해졌기 때문이다. 이에 따라 인공지능 기술과 접목된 CCTV의 활용 분야는 더욱 더 넓어지고 있다. 여기에다 클라우드와 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝(Data Minning) 기술과 머신러닝 기술이 접목되기 시작하면서 이러한 기능이 실제로 활용되기 시작했다.
[김태형 기자(boan@boannews.com)]
인공지능 접목되는 CCTV, 범죄 및 재난예방·교통·국방 분야에서 활용도 높아
[보안뉴스 김태형] 올해 들어 산업계 최대 이슈는 바로 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이다. 인공지능 또는 기계학습(Machine Learning) 기술이 급속히 발전하면서 다양한 기술 혁신이 일어날 것으로 전망된다. 하지만 인공지능 기술 때문에 사람들은 일자리를 빼앗기는 등 인공지능 기술 발전에 따른 역기능도 문제점으로 떠오르고 있다. 그럼에도 올해 보안 분야에서도 인공지능 기술 활용을 통한 보안성 강화와 효율성 제고가 주요 이슈가 될 것으로 보인다.
우리나라 정부도 드론·자율주행 자동차·로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능(AI)을 전략적으로 육성할 계획을 발표했다. 이에 올해부터 인공지능 기술 개발을 민·관 합동 프로젝트를 본격화한다. 미래창조과학부는 올해 초 대통령 업무보고에서 이 같은 내용을 포함한 지능정보기술로 ICT(정보통신기술) 산업을 업그레이드하고 범정부·사회 전반에 스마트 혁신을 추진하기 위한 국가 전략을 마련하겠다고 밝혔다.
미래부가 밝힌 지능정보기술은 최근 각광을 받고 있는 딥러닝, 머신러닝 등 인공지능 기술을 말한다. 최근 미국에서 개최된 ‘CES 2016’에서도 인공지능 기술이 무인자동차·드론 등 다양한 분야에서 활용되고 있다는 사실이 입증됐다. 이에 따라 우리 정부도 이와 관련한 종합 육성계획을 마련해 발표하고 수행 체계도 한꺼번에 공개할 계획이다. 이를 위해 미래부는 ‘K-ICT 추진계획’에 인공지능 분야를 추가해 약 300억원의 예산을 투입한다는 방침이다.
현재 보안 분야에서 인공지능이나 머신러닝 기술을 접목하려는 시도는 아직 각종 보안이벤트 정보를 자동으로 수집·분석해 보안 위협을 확인하거나 알려주는 수준에 머물러 있다. 하지만 최근에는 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용해 필요한 연산능력을 확보할 수 있게 됐고, 보안에 특화된 알고리즘 연구개발이 진행되고 있어 각종 공격이 어떤 방식으로 들어오는지를 학습하고, 이를 통해 적절한 대응법을 적용하는 툴이 등장할 날도 멀지 않았다는 전망이다.
최근의 사이버 공격은 자체적인 보안 시스템으로 방어하기에는 한계가 있기 때문에 인공지능을 접목한 인텔리전스 보안관제를 통해서 지능화된 사이버 공격을 실시간으로 탐지하고 분석·대응하고 있는 추세다. 점점 진화하는 사이버 공격에 대응하기 위해서는 역량이 강화된 보안전문 인력에 의한 인텔리전스 보안관제를 바탕으로 빅데이터·클라우드 기반의 엔드포인트 영역까지 효율적인 보안이 이루어져야 하기 때문이다.
이처럼 인공지능은 각 산업분야서 혁신을 주도할 기술로 자리 잡고 있다. 특히, 국내에서는 국민안전 증진 개발사업으로 영상 빅데이터 기반의 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발을 추진하고 있으며, 지자체 CCTV통합관제센터, 국방 분야에서는 최전방 철책선 경계 등에서 적용하고 있다.
이러한 인공지능 기술을 접목한 CCTV는 감지대상의 상황을 분석하고 각 상황에 따라 담당자에게 알람을 보내거나 추적을 한다. 기존엔 단순하게 녹화된 영상을 저장했던 것에서 한 단계 진화한 인공지능 CCTV는 IoT 기술과 접목이 되면 범죄 상황을 예측할 수도 있고 그에 따라 피해를 예방할 수 있다.
이러한 인공지능 CCTV는 범죄 현장에서 이상 행동을 하는 사람 및 범인의 추적은 물론, 범인의 도주방향을 예측해 통합관제센터로 통보해준다. 또한, 감지대상의 행동 패턴에 따라 지속적인 추적이나 감시를 수행하고 차량번호 및 사람 얼굴 등을 인식, 해당 정보를 분석해 제공한다.
특히, 재해나 재난 상황에서도 인공지능 CCTV는 앞으로 큰 역할을 할 것으로 전망된다. 예를 들면 홍수로 범람하는 강이나 하천의 수위를 감지하고 관제센터에 알람을 제공하며 산이나 도로의 붕괴 예측이나 해수면 측정 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 아울러 한강의 각 교각에서 인공지능 CCTV는 투신자살 예방에도 매우 효과적이다. 이 외에도 교통량 측정이나 정체구간 해소 및 터널 내부나 도로 상의 사고 감지 및 낙하물이나 장애요소 감지 등 다양한 분야에서 활용하고 있으며 향후 범죄, 테러, 재해재난, 사회안전 분야 등에서 더욱 확대될 것으로 전망된다.
이처럼 CCTV는 이제 단순히 사람의 눈을 대신하던 것에서 사람의 두뇌를 대신하고 있는 인공지능으로 진화하고 있다. 최근에는 영상에 찍히는 사람의 나이와 성별까지 분석이 가능한 지능형으로 발전하고 있다. 이는 CCTV에 빅데이터 기술이 결합되면서 다양한 정보 처리가 가능해졌기 때문이다. 이에 따라 인공지능 기술과 접목된 CCTV의 활용 분야는 더욱 더 넓어지고 있다. 여기에다 클라우드와 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝(Data Minning) 기술과 머신러닝 기술이 접목되기 시작하면서 이러한 기능이 실제로 활용되기 시작했다.
[김태형 기자(boan@boannews.com)]
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[2024-11-01] 
