최근 지능형 영상감시 시스템에 대한 관심이 높아지면서 관련된 소프트웨어 애플리케이션이 속속 개발, 발표되고 있다. 또한, DVR 시장의 침체가 지속되면서 IP 기반의 네트워크 비디오 솔루션이 두각을 나타내기 시작했고, 보다 복잡한 영상 분석 알고리즘이 내장된 첨단기능의 지능형 감시 시스템이 해외에서 수년 전부터 지속적인 성장세를 나타내고 있다.
국내시장도 선진 애플리케이션이 유입되고 국내 공급업체를 통한 영역 확대에 나서고 있다. 문제는 너무나 다양한 업체가 짧은 시기에 난무하다 보니 왜곡된 정보로 최종 소비자는 물론 관련 업체들까지 일대 혼란을 겪고 있다는 점이다. 마치 지능형이라는 것이 사람의 지능과 견줄만한 인공지능이라고 과대 포장돼 정작 도입을 필요로 하는 시스템이 아닌 기술적인 우위를 논하는 수준으로 변색되고 있는 것이다. 여러 업체의 출현에도 불구하고 이렇다 할 국내 사례가 많이 확보되지 못한 점이 이를 잘 반영해 주고 있다고 할 수 있다.
Intelligent = Video Analytic
Intelligent 비디오란 이미지나 영상 스트림의 수학적인 계산을 필요로 하는 애플리케이션 개발업체들이 시장에 홍보하기 위해 만들어낸 일종의 마케팅 용어라고 할 수 있다. 좀더 기술적으로 정의를 하자면 Video Analytics 즉, 영상 분석이라고 표현하는 것이 올바를 수도 있다.
로봇이라고 하면 아톰이나 로봇 태권브이 등의 단어가 온 국민들의 머리 속에 깊이 각인돼 있다. 하지만 이런 인식은 국내 산업용 로봇, 생활 가전 로봇 제작업체들에게는 지나친 기대감과 선입견으로 다가와 어려움으로 나타나곤 한다. Intelligent(지능)형 영상감시 역시 일부 공급업체에서 현업에 어떻게 조합시킬 것인가에 중점을 두기보다는 과대 포장돼 사람의 지능과 비교해 점수를 매기는 식의, 결국에는 의도하지 않은 방향으로 흘러가는 경우를 주변에서 빈번히 보게 된다.
하지만 지능형 영상감시는 정해진 관제인력으로 얼마만큼 효과적으로, 그리고 능률적으로 모든 영상을 감시, 관제해 즉각적이고 올바른 판단을 내릴 수 있는가에 초점이 맞추어져 있어야만 한다.
모든 정보를 필요로 하는가
IT와 물리적인 보안은 IP 플랫폼 상에서 통합이 이루어지고 있으며, 보다 다양화된 기능을 추구하고 있기 때문에 복잡해지는 특성이 있다. 따라서 대형 규모의 시스템에서 보안담당자가 이러한 시스템을 감시하고 관리하는 것은 큰 부담이 아닐 수 없다. 이런 이유로 이제는 다양한 시스템에서 제공되는 정보를 소비자들이 진정 필요로 하는 것인지, 그리고 이들을 효과적으로 제어할 수 있는지에 대해 고민해 봐야 한다.
보안관제 담당자 1명이 모든 영상감시 시스템에 주의를 기울일 수 없다는 것은 굳이 해외 사례를 들지 않아도 수많은 경험을 토대로 입증된 사실이다. Sandia N. Lab, US의 연구결과에 의하면 한 사람이 집중력을 잃지 않고 하나의 모니터를 볼 수 있는 시간은 최대 20분이라고 했다. 보안구역이 방대해지고 범죄의 유영이 다양해지면서 이러한 문제는 더욱 크게 부각되기 시작했다.
네트워크 카메라 내 지능화 모듈 내장 = Edge Solution(애지 솔루션)
이러한 문제점을 해결하기 위해 가장 이상적인 솔루션은 네트워크 카메라에 Intelligent Video Analytics 기능을 추가하는 것이다. 네트워크 카메라에서 이를 직접 인지해 해당 시스템으로 통지, 녹화를 요청하거나 보안담당자에게 정말로 필요한 정보를 보내는 것이 그것이다. 또는, 필요한 경우 네트워크 카메라에서 직접 알람경보를 울리거나 해당지역으로의 카메라 이동 등을 스스로 이행할 수가 있다.
이러한 시나리오(Edge Intelligent)가 유용하게 사용되는 몇 가지 사례를 살펴보겠다.
Intelligent Video 솔루션의 종류
1. 네트워크 카메라에 지능형 모듈 내장(Embedded) -edge solution
네트워크 카메라의 메모리와 프로세서를 이용해 지능형 애플리케이션 구현함.
ㆍ중앙관제 시스템의 의존도가 낮아져 별도의 하드웨어 구축비용이 들지 않는다(저렴한 중앙 관제 PC 서버 비용).
ㆍ네트워크 인프라 구축비용이 현저히 줄어든다(분석을 위해 중앙 서버 PC로 영상을 보내지 않아도 된다).
ㆍ카메라 확장이 보다 용이하다(뛰어난 확장성).
ㆍ지능형 모듈의 추가가 용이하다.
ㆍ24시간/365일 Idle time 없이 카메라에서 완벽하게 수행한다.
ㆍ비용 절감 효과가 뛰어나다.
2. 네트워크 카메라에 영상 분석에 필요한 별도의 DSP 칩 내장
별도의 이미지 분석을 위해 별도의 DSP 칩을 네트워크 카메라 내부에 장착해 애플리케이션이 처리되는 방식.
3. 중앙 애플리케이션 서버에 의한 지능형 솔루션
현재 가장 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나로 네트워크 상에 존재하는 네트워크 카메라, 비디오 서버의 영상 스트림을 모두 중앙에서 수집해 중앙 서버의 CPU를 통해 분석을 행한다.
ㆍ충분한 영상 분석을 위해 네트워크 상에서 구축된 모든 네트워크 카메라로부터 영상 스트림을 제공받아야 하므로 네트워크 대역폭을 많이 사용한다(네트워크 인프라에 대한 막대한 투자).
ㆍ중앙 서버 PC의 CPU에 무리한 부담을 줘 보다 많은 양의 CPU가 필요함(중앙 서버 PC의 무리한 증설과 투자).
ㆍ채널별 고가의 소프트웨어 라이선스로 카메라의 확장성에 장애로 작용함.
4. 위 1번과 3번을 혼합한 하이브리드 솔루션으로 1차적으로 Edge(네트워크 카메라)에서 주된 분석이 이루어지고 나머지 부분을 중앙 PC 서버에서 처리하는 방식이다. 네트워크 카메라에서 제공하는 Open API, SDK를 이용해 보다 전문적인 애플리케이션 개발이 가능해 진다. 또한, Open API를 이용해 다른 시스템과의 integration도 보다 용이해 진다.
위의 모든 방법이 각각 장단점이 있으나 가장 이상적인 방법은 네트워크 카메라에 이미지 분석 모듈이 내장된 것이라고 할 수 있다.
네트워크 카메라에 지원되는 Intelligent 기능
카메라 액티브 탬퍼링(Camera Active Tampering)-감시 카메라로써의 운영을 방해하는 행위를 자동감지
영상감시를 위한 카메라 시스템은 참으로 다양한 환경과 조건에 설치되고 있다. 대중교통 시설(버스, 열차) 내부와 주변 역, 교도소, 공공장소, 학교, 그리고 석유와 핵을 다루는 극도의 안정이 요구되는 산업체까지 시설과 사람의 안전, 보안을 위해 쉼 없이 동작되고 있다. 때문에 몇몇 환경에서는 CCTV 카메라가 올바른 감시와 운영을 방해하는 여러 가지 상황에 직면하게 된다.
예를 들어 주변 기후(바람)에 의한 영향이나 본의 아니게 카메라를 건드리거나 혹은 범죄를 목적으로 고의적으로 카메라에 물리적인 행위를 가하는 경우가 많이 발생하고, 이는 올바른 감시를 방해하는 중요한 요소가 된다. 따라서 이런 환경으로부터 카메라를 안전하게 보호하고, 어떤 문제가 발생했을 때 즉시 관리자에게 알려주는 기능이 중요해지고 있는 것이다. 더욱이 CCTV 카메라가 수십, 수백, 수천 여대가 모든 장소에서 운영되고 있을 때 이는 상당히 중요한 요소일 수밖에 없다.
그렇다면 어떻게 모든 카메라를 안전하게 운영하면서 기대에 부응하는 실시간 감시와 저장을 유지할 수 있을까?
기본적으로 네트워크 카메라에는 다음과 같은 Tampering alarm 기능을 제공하는 것이 이상적이다. 중앙 서버 PC에 의존하지 않는 것은 물론이다.
1. 카메라 방향 변경 감지
2. 카메라 앞을 가림
3. 카메라 스프레이, 페인팅
실수로 카메라에 어떠한 행위를 가했을 경우
첫 번째 시나리오는 고의적이지 않은, 본의 아니게 템퍼링(Tampering)을 하는 경우다. 빌딩유지 관리 직원, 청소 직원, 기후, 바람, 카메라 전면부에 대형 차량이 주차한 경우와 감시 카메라를 회전시키거나 차단하는 상황이 발생하는 경우가 이에 해당된다.
ㆍ기후, 날씨로 인해 카메라의 촬영 각도 변경, 외부 물체와의 충돌
ㆍ빌딩 관리자(청소부, 수리공 등)가 카메라를 건드렸을 경우
ㆍ대형 물체에 의해 카메라의 시야가 가로 막힌 경우(가구, 트럭, 천정의 깨짐)등
범죄를 목적으로 고의적으로 카메라에 물리적인 행위를 가했을 경우
두 번째 시나리오는 고의적인 파괴 또는 그 밖의 범죄행위에 해당된다. 영상 관제 담당자가 민감한 지역에 설치된 카메라를 손이나 발로 차거나 치는 행위와 고의적인 촬영범위의 조절, 페인트칠 등 어떠한 상황이 벌어지고 있는지 녹화와 실시간 감지를 통해 즉시 확인할 수 있다.
ㆍ카메라를 발로 차거나 부수는 행위
ㆍ촬영 각도를 고의적으로 변경 하는 행위
ㆍ외투나 옷으로 카메라를 가리는 행위
모션 디텍션(Motion-Detection)
네트워크 상에 수많은 네트워크 카메라가 구축돼 있다면, 이들을 모두 모션 디텍션 감지 처리하기 위한 효과적인 방법은 무엇일까?
일부 네트워크 카메라 업체는 중앙의 녹화 소프트웨어가 네트워크 상에 존재하는 모든 네트워크 카메라의 영상을 수집해 모션 디텍션 알고리즘 기능을 수행하도록 하고 있다. 하지만 이럴 경우 카메라가 중앙 녹화 서버로 영상 전송을 위해 카메라 대수에 따라 기하급수적으로 엄청난 네트워크 대역폭을 사용해야 한다는 문제가 발생한다. 이는 카메라 구축비용에도 네트워크 인프라에 막대한 투자가 필요하다는 것과 동일하다.
이를 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법은 네트워크 카메라(Edge)에 모션 디텍션 알고리즘을 내장하는 것이다. 시스템을 이와 같이 변경하게 되면 일상적인 상황에서는 낮은 프레임으로 모니터링 하거나 또는 아무 이미지 없이 관제를 하다가 카메라에서 움직임을 감지할 경우 중앙 서버로 통지하고 중앙 서버는 네트워크 카메라의 버퍼에 있는 Pre/Post 이미지를 포함한 실시간 영상을 녹화하게 된다. 그리고 난후 이벤트가 종료되면 평상시 설정으로 되돌아가는 것이다.
이렇게 되면 중앙 녹화서버의 CPU 절감, 네트워크 대역폭 절감, 모션 디텍션 프로세서의 분산이라는 다양한 효과를 거둘 수 있다. 이미 몇몇 글로벌 업체는 이러한 모션 디텍션 알고리즘을 강화해 가장 보편적인 기능으로 공급하고 있는 중이다.
오디오 자동 감지(Audio Detection)
일부 네트워크 카메라는 첨단 오디오 기능을 제공하고 있다. 영상뿐만 아니라 현장의 음성을 청취할 수 있음은 물론, 중앙에서 현장으로 음성경고 방송도 할 수 있다. 더 나아가 오디오 단자를 이용한 음성을 자동으로 감지해 관리자에게 통보해주는 제품도 선을 보이고 있다. 이는 단순히 음성의 청취 수준을 넘어 이를 응용한 다양한 운영이 가능케 된다.
예를 들어 비명, 유리컵의 깨짐, 출입문 여는 소리, 자동차 소리, 사람들 간에 이루어지는 낮은 톤의 비밀스런 대화 등을 자체적으로 감지할 수 있는 기능이다.
지능형 네트워크 카메라의 미래
현재 네트워크 카메라에서 제공되는 지능형 모듈의 중앙 서버 PC 기반은 종류에 비해 상대적으로 제한적일 수 있다. 또한, 현재 중앙 서버 기반의 지능형 솔루션에 급속한 성장을 저해하는 요소도 많은 것이 현실이다.
중요한 것은 고객을 위해 경제적이면서 카메라의 확장성이 용이하고, 기존의 네트워크 인프라에 투자를 유지하거나 절감할 수 있는 솔루션이 IP 기반의 Intelligent Video 솔루션이 될 것이라는 점이다. 앞으로 네트워크 카메라에 다양한 지능형 모듈이 내장되는 시대가 펼쳐질 것으로 보이며, 이러한 Edge 솔루션의 장점에 힘입어 빠른 성장을 할 것으로 예상된다.
<글: 윤승제 엑시스커뮤니케이션즈코리아 지사장>
[월간 시큐리티월드 통권 제128호(info@boannews.com)]
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[2024-05-08] 
