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지속 성장하는 영상보안 시장, 지능형 영상분석 기술개발로 활로 뚫어야
[보안뉴스= 박장식 경성대학교 전기전자공학부 교수] 우리나라 CCTV 영상보안 산업은 2012년 수출액 약 4억 달러를 달성하면서 세계 시장을 선도했으나 최근에는 수출이 급격하게 감소하고 수입이 증가하는 추세다. 수출이 감소하고 수입이 증가하고 있는 것은 중국정부의 집중 지원을 받는 중국 제품이 국내외 시장을 급속하게 잠식하고 있기 때문이다. 한편, 테러와 기후변화에 따른 자연 재난이 증가하면서 세계 영상보안 및 감시 분야 시장 규모는 지속적으로 확대되고 있다.
따라서 안전을 위한 차별화된 서비스를 제공할 수 있다면 영상보안 산업은 새로운 도약의 기회를 맞이할 수 있을 것으로 기대된다. 시민의 안전을 위한 CCTV 카메라 설치가 증가하면서 효율적인 관제센터 운영을 위해 자동으로 범죄 또는 재난 상황을 감지할 수 있는 지능형 영상분석 시스템이 요구되고 있다. 지능형 영상분석 기술은 객체 검출과 인식, 추적 등의 요소 기술을 결합해 상황을 인식한다.
그러나 시간, 날씨 변화에 따른 조명 환경의 변화가 급격하게 일어나기 때문에 특정 상황을 정확하게 인식하는 것이 어렵고, 상황에 대한 오감지가 많아 실제로 운영하는 데 어려움이 많았다. 최근에는 딥러닝(Deep Learning)을 도입해 얼굴 인식률을 현저히 개선하는 등 지능형 영상분석 시스템의 성능이 향상되고 있다.
특히, 열화상 영상은 야간에 사람이나 동물을 확인하고 감시하는데 탁월한 효과가 있지만 해상도가 낮고 계조 영상(Gray Scale)이어서 관제에 어려움이 많았다. 요즘에는 딥러닝 기반 초해상도(Super Resolution) 기술을 열화상 영상에 적용해 해상도를 높이고 계조 영상을 색영상화(Colorizing)하는 성과도 나오고 있다.
또한, 딥러닝을 통한 영상분석 기술은 향후 개인 서비스나 마케팅 분야에 널리 적용할 수 있을 것으로 예상되고 있으며 영상보안 산업의 새로운 시장으로 발전할 가능성이 크다. 마케팅 분석에 적용하는 영상기반 비즈니스 인텔리젼스 기술은 출입자 계수(People Counting), 성별 구분, 성인과 아동 구분 등이 필요하다. 여기에도 딥러닝이 적용돼 성별 구분, 성인과 아동 구분 등 성능을 개선한 사례가 발표되고 있다.
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다만 종래의 기술에 비해 현저히 개선된 성능을 나타내는 딥러닝은 계산량이 많으므로 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다. 때문에 영상관제 시스템에 적용해 운영하기 위해서는 고속 영상처리 및 인식을 위한 매니코어 및 병렬처리 기술 개발이 병행돼야 한다. 영상 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 지속적인 연구개발을 위해 다양한 시간대와 기상환경, 사계절 영상 데이터베이스(DB)를 구축하는 것도 필요하다. 그러나 개인정보보호법에 의해 영상 DB를 연구개발용으로 확보하는 것 자체가 어려운 실정이어서 제도 개선도 필요하다.
인공지능 기술을 바탕으로 하는 지능형 영상분석 기술은 보안감시뿐만 아니라 4차 산업혁명을 주도할 스마트 공장에서의 협업 로봇, 가정과 사무실 등에서 다양한 서비스를 제공하는 서비스 로봇에 적용할 수 있으며 무인 자동차 등에도 적용할 수 있는 원천 요소 기술이다. 지능형 영상보안 산업과 관련한 연구개발에 정부의 지속적인 지원과 제도 개선이 있다면 산업발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
[글_ 박장식 경성대학교 전기전자공학부 교수·한국정보통신기술협회·CCTV 표준(PG427) 의장(jsipark@ks.ac.kr)
[보안뉴스= 박장식 경성대학교 전기전자공학부 교수] 우리나라 CCTV 영상보안 산업은 2012년 수출액 약 4억 달러를 달성하면서 세계 시장을 선도했으나 최근에는 수출이 급격하게 감소하고 수입이 증가하는 추세다. 수출이 감소하고 수입이 증가하고 있는 것은 중국정부의 집중 지원을 받는 중국 제품이 국내외 시장을 급속하게 잠식하고 있기 때문이다. 한편, 테러와 기후변화에 따른 자연 재난이 증가하면서 세계 영상보안 및 감시 분야 시장 규모는 지속적으로 확대되고 있다.
따라서 안전을 위한 차별화된 서비스를 제공할 수 있다면 영상보안 산업은 새로운 도약의 기회를 맞이할 수 있을 것으로 기대된다. 시민의 안전을 위한 CCTV 카메라 설치가 증가하면서 효율적인 관제센터 운영을 위해 자동으로 범죄 또는 재난 상황을 감지할 수 있는 지능형 영상분석 시스템이 요구되고 있다. 지능형 영상분석 기술은 객체 검출과 인식, 추적 등의 요소 기술을 결합해 상황을 인식한다.
그러나 시간, 날씨 변화에 따른 조명 환경의 변화가 급격하게 일어나기 때문에 특정 상황을 정확하게 인식하는 것이 어렵고, 상황에 대한 오감지가 많아 실제로 운영하는 데 어려움이 많았다. 최근에는 딥러닝(Deep Learning)을 도입해 얼굴 인식률을 현저히 개선하는 등 지능형 영상분석 시스템의 성능이 향상되고 있다.
특히, 열화상 영상은 야간에 사람이나 동물을 확인하고 감시하는데 탁월한 효과가 있지만 해상도가 낮고 계조 영상(Gray Scale)이어서 관제에 어려움이 많았다. 요즘에는 딥러닝 기반 초해상도(Super Resolution) 기술을 열화상 영상에 적용해 해상도를 높이고 계조 영상을 색영상화(Colorizing)하는 성과도 나오고 있다.
또한, 딥러닝을 통한 영상분석 기술은 향후 개인 서비스나 마케팅 분야에 널리 적용할 수 있을 것으로 예상되고 있으며 영상보안 산업의 새로운 시장으로 발전할 가능성이 크다. 마케팅 분석에 적용하는 영상기반 비즈니스 인텔리젼스 기술은 출입자 계수(People Counting), 성별 구분, 성인과 아동 구분 등이 필요하다. 여기에도 딥러닝이 적용돼 성별 구분, 성인과 아동 구분 등 성능을 개선한 사례가 발표되고 있다.
인공지능 기술을 바탕으로 하는 지능형 영상분석 기술은 보안감시뿐만 아니라 4차 산업혁명을 주도할 스마트 공장에서의 협업 로봇, 가정과 사무실 등에서 다양한 서비스를 제공하는 서비스 로봇에 적용할 수 있으며 무인 자동차 등에도 적용할 수 있는 원천 요소 기술이다. 지능형 영상보안 산업과 관련한 연구개발에 정부의 지속적인 지원과 제도 개선이 있다면 산업발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
[글_ 박장식 경성대학교 전기전자공학부 교수·한국정보통신기술협회·CCTV 표준(PG427) 의장(jsipark@ks.ac.kr)
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김성미기자 기사보기
[2024-11-01] 
