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지능형 CCTV 활용한 하천범람 감지기술, 홍수 예방에 큰 효과 발휘
[보안뉴스= 조명흠 국립재난안전연구원 책임연구원] 지능형 CCTV는 실시간으로 영상을 분석하고 이벤트를 감지해 관제요원에게 알려준다. 변화가 없는 CCTV를 맹목적으로 보는 것이 아니라 이벤트가 감지되는 것만 선별적으로 관제해 효율을 높이는 효과를 낸다. 범죄예방, 재난안전 분야에서는 최적의 방안이다.
이를 위해선 지능형 CCTV가 물체를 정확히 인식하고 분류시켜 정해진 이벤트 감지를 수행해야 한다. 지능형 분석기술로 수집된 정보는 재난안전 사고예방을 위한 이상징후 분석 시스템을 개발하는데 중요한 정보로 활용할 수 있다. 그러나 비바람이 불고 시야 확보가 어려운 자연환경에서 CCTV 영상을 분석하는 데는 어려움이 있다.
오감지로 인한 오보는 동화 속의 양치기 소년처럼 지능형 CCTV의 신뢰도를 낮추는 문제로 이어진다. 이 때문에 오감지를 줄이고 물체를 정확히 인식해 분류할 수 있는 기술이 개발·도입돼야 한다. 최근에는 기후 온난화에 따른 예측하기 어려운 자연재해·인적재난이 동시다발적으로 발생해 이를 효율적으로 대응하기 위한 재난 사전 예·경보 시스템 개발이 시급한 실정이다. 이에 국립재난안전연구원은 지능형 CCTV를 활용한 하천범람 감지 기술을 개발하고 있다.
2016년 차바 태풍, 2017년 거제 지역에 시간당 300㎜ 이상의 기록적인 물 폭탄으로 하천이 범람해 하천 주변의 시설물과 주민들의 피해가 컸다. 이에 CCTV 통합관제센터와 재난안전용으로 설치·운영하고 있는 CCTV를 이용해 수위 변화를 실시간으로 감지하는 시스템 도입이 절실하다. 대부분의 하천 수위는 센서를 이용해 감시하나 실제 현재 수위에서의 재난현장을 볼 수 없기 때문에 이를 보완하기 위한 기술이 필요했다.
하이브리드 수위 감지 시스템 개발
재난유형이 점차 다양해지고 복잡해짐에 따라 새로운 유형의 재난에 대해 기존과 다른 방식의 대응이 필요하다. 이때 상황이 발생하면 재난관리자의 신속한 의사결정을 도와줄 수 있는 보완적인 수단을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다. 인간의 신속한 판단에 도움이 될 수 있는 보조적인 수단으로 단순 영상송출의 CCTV보다는 상황판단이 가능한 지능형 CCTV를 활용하는 방안이 대두되고 있다.
2017년 이전 개발된 수위 감지 기술
색상 정보만을 사용해 물과 물이 아닌 영역을 구분함으로써 수위상승 여부를 판단했다. 빛이 적은 야간이나 폭우가 내릴 때는 색상 정보만으로 물과 물이 아닌 영역의 오검출이 높다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 물의 색상 정보뿐만 아니라 물의 흔들림을 분석해 물과 물이 아닌 영역을 구분할 필요가 있었다. 안정적으로 수위 분포를 분석하기 위해 시간과 공간에 대한 필터링을 추가했다. 빗물과 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈를 제거하는 하이브리드형 감지 알고리즘의 필요성도 제기됐다.
2017년 이후 고도화된 수위 감지 기술
기존 수위감지 알고리즘의 단점을 보완하고 정확도 향상을 위해 개발한 수위 감지 알고리즘은 색상과 물의 흐름, 물의 재질을 복합적으로 적용해 최종 물 영역을 분석해 결정한다.
최종적으로 물 영역을 확정하기 위해 영역성장(Region Growing) 기법을 적용했다. 이 기법을 적용하기 위해 투영 프로파일링과 텍스처 분석, 옵티컬 플로우 추정에 도움을 주는 수단으로 사용했다. 영역성장 기법은 일정 블록 단위로 관심 영역의 가장 아랫부분부터 시작했다. 일단 물 영역에 해당하는 블록으로 판단하면 블록을 흡수해 물 영역이 아닌 블록에 도달할 때까지 수위를 높여 갔다. 사용자가 지정한 ROI 내 위험수위 구간으로 찾아진 물 영역이 침범했을 때는 경보 상황으로 판단하고 알람 및 외부 시스템에 전송할 수 있도록 했다.
다양한 CCTV 환경과 하천 환경을 위해 수위 감지 영역은 360도 회전할 수 있도록 개발했다. 경보 수위와 위험 수위는 설정할 수 있게 했다. 또, ‘감지 시간’ 옵션설정이 있어 검출된 수위 감지시간 이후 지속해서 위험수위를 넘었을 경우에 알람이 발생하도록 설정했다. 이 알고리즘은 주간 영상과 야간 영상, IR 영상, 열화상 영상에서 정상적으로 분석되는 결과를 도출한다. 그러나 더욱 다양한 환경 내에서의 테스트를 통해 지속적인 개선이 필요하다.
현재, D1급 이상의 영상을 실시간으로 분석하고 다수의 카메라를 연결해 영상분석을 수행할 수 있어 현장에 바로 투입할 수 있는 지능형 수위 감지 시스템 개발이 완료된 상태다. RTSP와 ONVIF 형식의 비디오 스트림, H.264 형식을 지원한다. 이밖에 타임라인 검색과 재생, 비디오 내보내기 등의 기능도 제공한다. 위험 수위 감지와 분석(경고·위험 라인 설정, 감지 시간·장소 설정 가능) 등의 영상분석 기능도 제공하고 있다.
지자체 하천 시범운영 결과
국립재난안전연구원은 서울 서초구청과 울산광역시청 등 지방자치단체와 긴밀한 업무협의를 통해 일반 카메라와 열화상 카메라, 적외선 카메라, 근적외선 카메라를 수위감지용으로 구축해 지능형 수위감지 알고리즘 개선 및 성능평가를 위해 구축·운영하고 있다.
일반 카메라는 기존 CCTV 성능을 평가하기 위한 기준이다. 열화상 카메라는 다소 고가지만 야간과 폭우 시 수위감지 알고리즘의 성능 저하에 대비해 구축했다. 적외선 카메라는 야간 조도의 저하에 따른 수위감지 성능을 보완하고, 근적외선 카메라는 안개와 폭우 등의 악천후에서 수위감지를 위한 성능분석과 알고리즘 정확도 향상을 위해 설치·운영한다.
국립재난안전연구원은 이 지능형 수위감지 시스템으로 울산시 여천천의 하천범람 모니터링을 지속해서 수행하고 있다. 2017년 7월 7일 범람한 여천천 수위상황 변화 영상분석 결과를관제 담당자에게 전달했다.
시범 지자체 확대 및 기대효과
국립재난안전연구원은 본원의 울산 이전과 함께 울산시와의 긴밀한 협조를 통해 이 시스템의 고도화를 추진하고 있다. 이를 통해 울산 남구 여천천과 태화강 일대에 현장 적용과 평가를 진행해 시스템의 전국 확산을 위한 기틀을 마련하고 있다. 연구원은 향후 지능형 수위감지 시스템 고도화를 통해 시범 지자체를 확대하고 시범운영을 수행함으로써, 현장 영상 아카이브를 확보해 위험감지 성능을 향상하는 지속적인 연구를 할 필요가 있다.
이 지능형 수위감지 시스템은 국지성 호우나 게릴라성 폭우 등으로 갑자기 하천의 수위가 높아지거나 재해 모니터링 운영자가 잠시 자리를 비웠을 경우 등 돌발 상황에 큰 위력을 발휘한다. 지금까지 사람이 판단해 왔던 것을 이 시스템의 자동인식과 판단 기능으로 대체함으로써 24시간 상황 근무자의 업무 부하를 줄이고, 신속 정확한 상황판단으로 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
[글_ 조명흠 국립재난안전연구원 책임연구원]
[보안뉴스= 조명흠 국립재난안전연구원 책임연구원] 지능형 CCTV는 실시간으로 영상을 분석하고 이벤트를 감지해 관제요원에게 알려준다. 변화가 없는 CCTV를 맹목적으로 보는 것이 아니라 이벤트가 감지되는 것만 선별적으로 관제해 효율을 높이는 효과를 낸다. 범죄예방, 재난안전 분야에서는 최적의 방안이다.
[사진=dreamstime]
이를 위해선 지능형 CCTV가 물체를 정확히 인식하고 분류시켜 정해진 이벤트 감지를 수행해야 한다. 지능형 분석기술로 수집된 정보는 재난안전 사고예방을 위한 이상징후 분석 시스템을 개발하는데 중요한 정보로 활용할 수 있다. 그러나 비바람이 불고 시야 확보가 어려운 자연환경에서 CCTV 영상을 분석하는 데는 어려움이 있다.
오감지로 인한 오보는 동화 속의 양치기 소년처럼 지능형 CCTV의 신뢰도를 낮추는 문제로 이어진다. 이 때문에 오감지를 줄이고 물체를 정확히 인식해 분류할 수 있는 기술이 개발·도입돼야 한다. 최근에는 기후 온난화에 따른 예측하기 어려운 자연재해·인적재난이 동시다발적으로 발생해 이를 효율적으로 대응하기 위한 재난 사전 예·경보 시스템 개발이 시급한 실정이다. 이에 국립재난안전연구원은 지능형 CCTV를 활용한 하천범람 감지 기술을 개발하고 있다.
2016년 차바 태풍, 2017년 거제 지역에 시간당 300㎜ 이상의 기록적인 물 폭탄으로 하천이 범람해 하천 주변의 시설물과 주민들의 피해가 컸다. 이에 CCTV 통합관제센터와 재난안전용으로 설치·운영하고 있는 CCTV를 이용해 수위 변화를 실시간으로 감지하는 시스템 도입이 절실하다. 대부분의 하천 수위는 센서를 이용해 감시하나 실제 현재 수위에서의 재난현장을 볼 수 없기 때문에 이를 보완하기 위한 기술이 필요했다.
하이브리드 수위 감지 시스템 개발
재난유형이 점차 다양해지고 복잡해짐에 따라 새로운 유형의 재난에 대해 기존과 다른 방식의 대응이 필요하다. 이때 상황이 발생하면 재난관리자의 신속한 의사결정을 도와줄 수 있는 보완적인 수단을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다. 인간의 신속한 판단에 도움이 될 수 있는 보조적인 수단으로 단순 영상송출의 CCTV보다는 상황판단이 가능한 지능형 CCTV를 활용하는 방안이 대두되고 있다.
[자료=국립재난안전연구원]
2017년 이전 개발된 수위 감지 기술
색상 정보만을 사용해 물과 물이 아닌 영역을 구분함으로써 수위상승 여부를 판단했다. 빛이 적은 야간이나 폭우가 내릴 때는 색상 정보만으로 물과 물이 아닌 영역의 오검출이 높다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 물의 색상 정보뿐만 아니라 물의 흔들림을 분석해 물과 물이 아닌 영역을 구분할 필요가 있었다. 안정적으로 수위 분포를 분석하기 위해 시간과 공간에 대한 필터링을 추가했다. 빗물과 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈를 제거하는 하이브리드형 감지 알고리즘의 필요성도 제기됐다.
2017년 이후 고도화된 수위 감지 기술
기존 수위감지 알고리즘의 단점을 보완하고 정확도 향상을 위해 개발한 수위 감지 알고리즘은 색상과 물의 흐름, 물의 재질을 복합적으로 적용해 최종 물 영역을 분석해 결정한다.
최종적으로 물 영역을 확정하기 위해 영역성장(Region Growing) 기법을 적용했다. 이 기법을 적용하기 위해 투영 프로파일링과 텍스처 분석, 옵티컬 플로우 추정에 도움을 주는 수단으로 사용했다. 영역성장 기법은 일정 블록 단위로 관심 영역의 가장 아랫부분부터 시작했다. 일단 물 영역에 해당하는 블록으로 판단하면 블록을 흡수해 물 영역이 아닌 블록에 도달할 때까지 수위를 높여 갔다. 사용자가 지정한 ROI 내 위험수위 구간으로 찾아진 물 영역이 침범했을 때는 경보 상황으로 판단하고 알람 및 외부 시스템에 전송할 수 있도록 했다.
다양한 CCTV 환경과 하천 환경을 위해 수위 감지 영역은 360도 회전할 수 있도록 개발했다. 경보 수위와 위험 수위는 설정할 수 있게 했다. 또, ‘감지 시간’ 옵션설정이 있어 검출된 수위 감지시간 이후 지속해서 위험수위를 넘었을 경우에 알람이 발생하도록 설정했다. 이 알고리즘은 주간 영상과 야간 영상, IR 영상, 열화상 영상에서 정상적으로 분석되는 결과를 도출한다. 그러나 더욱 다양한 환경 내에서의 테스트를 통해 지속적인 개선이 필요하다.
현재, D1급 이상의 영상을 실시간으로 분석하고 다수의 카메라를 연결해 영상분석을 수행할 수 있어 현장에 바로 투입할 수 있는 지능형 수위 감지 시스템 개발이 완료된 상태다. RTSP와 ONVIF 형식의 비디오 스트림, H.264 형식을 지원한다. 이밖에 타임라인 검색과 재생, 비디오 내보내기 등의 기능도 제공한다. 위험 수위 감지와 분석(경고·위험 라인 설정, 감지 시간·장소 설정 가능) 등의 영상분석 기능도 제공하고 있다.
[자료=국립재난안전연구원]
지자체 하천 시범운영 결과
국립재난안전연구원은 서울 서초구청과 울산광역시청 등 지방자치단체와 긴밀한 업무협의를 통해 일반 카메라와 열화상 카메라, 적외선 카메라, 근적외선 카메라를 수위감지용으로 구축해 지능형 수위감지 알고리즘 개선 및 성능평가를 위해 구축·운영하고 있다.
일반 카메라는 기존 CCTV 성능을 평가하기 위한 기준이다. 열화상 카메라는 다소 고가지만 야간과 폭우 시 수위감지 알고리즘의 성능 저하에 대비해 구축했다. 적외선 카메라는 야간 조도의 저하에 따른 수위감지 성능을 보완하고, 근적외선 카메라는 안개와 폭우 등의 악천후에서 수위감지를 위한 성능분석과 알고리즘 정확도 향상을 위해 설치·운영한다.
[자료=국립재난안전연구원]
시범 지자체 확대 및 기대효과
국립재난안전연구원은 본원의 울산 이전과 함께 울산시와의 긴밀한 협조를 통해 이 시스템의 고도화를 추진하고 있다. 이를 통해 울산 남구 여천천과 태화강 일대에 현장 적용과 평가를 진행해 시스템의 전국 확산을 위한 기틀을 마련하고 있다. 연구원은 향후 지능형 수위감지 시스템 고도화를 통해 시범 지자체를 확대하고 시범운영을 수행함으로써, 현장 영상 아카이브를 확보해 위험감지 성능을 향상하는 지속적인 연구를 할 필요가 있다.
이 지능형 수위감지 시스템은 국지성 호우나 게릴라성 폭우 등으로 갑자기 하천의 수위가 높아지거나 재해 모니터링 운영자가 잠시 자리를 비웠을 경우 등 돌발 상황에 큰 위력을 발휘한다. 지금까지 사람이 판단해 왔던 것을 이 시스템의 자동인식과 판단 기능으로 대체함으로써 24시간 상황 근무자의 업무 부하를 줄이고, 신속 정확한 상황판단으로 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
[글_ 조명흠 국립재난안전연구원 책임연구원]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
김성미기자 기사보기
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