[기고] 데이터 시각화를 통한 CCTV 관제센터 발전 방안
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[기고] 데이터 시각화를 통한 CCTV 관제센터 발전 방안
  • 석주원 기자
  • 승인 2020.05.18 11:24
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영상정보의 적극 활용으로 데이터 경제 활성화 기여

[글=오정석 | 서울시 은평구청 스마트도시팀장]

4차 산업혁명 시대가 도래하며 인공지능, 빅데이터 등 신기술 기반 초연결화, 초지능화, 융복합화 등으로 전 세계적인 기술 혁신이 이루어지고 있다. 그동안 우리나라는 법·제도 규제에 가로 막혀 개인정보 데이터를 활용한 신기술 적용에 어려움을 겪고 있었지만, 지난 1월 9일 국회에서 ‘데이터3법’ 개정안이 통과되면서 개인정보(이름, 연락처, 나이, 이메일 등)를 ‘가명정보’ 처리해 당사자 동의 없이도 활용할 수 있는 기반을 마련했다.

 

CCTV 통합관제센터의 역할과 한계

CCTV 통합관제센터는 도시의 다양한 문제점 해결을 위해 방범, 교통 등 CCTV 영상정보를 하나로 통합 운영하기 위해 구축됐으며 시설물, 교통 등 다양한 도시 데이터를 유일하게 통합 수집하는 도시 데이터 플랫폼 역할을 수행하고 있다.

하지만 개인정보보호법의 제약으로 CCTV 영상정보를 활용하기 위해서는 가명정보로 ‘마스킹’ 처리해야 한다. 이 때문에 인공지능 기술 데이터 세트로 활용하기에는 제한이 있으며, 기하급수적으로 축적되고 있는 도시 데이터도 의미 있게 활용되지 못하고 있는 것이 현실이다.

이러한 활용 측면에서의 한계를 해결하기 위해 스마트시티 기술과 관련 서비스가 지속적으로 발전하면서 CCTV 통합관제센터도 새로운 변화를 수용할 수 있는 도시안전 플랫폼으로 거듭나야 할 필요성이 생겼다. 다양한 시스템과 서비스를 보다 효율적으로 운영할 수 있는 데이터 기반의 스마트시티 운영 모델을 발굴하고 구축해야 한다.

 

데이터 분석을 통한 도시운영의 필요성

현재 CCTV 통합관제센터에서는 다양한 서비스를 위한 서버 시스템과 광대역 네트워크 시스템, 수많은 이기종 IoT 디바이스, 스토리지 등에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 축적되고 있으나, 대부분 활용되지 못하고 파편화 되어 버려지고 있다.

단편적인 예로 관제센터에서는 기존 데이터를 활용한 예방적 장애 조치보다는 이상 상황이 발견된 이후 대응하는 사후적 대응 활동이 주를 이루고 있으며, 이상 징후의 직접적인 원인을 파악하는 데도 데이터 정밀 분석과 연계된 활동이 미흡한 것이 현실이다.

데이터 기반 도시운영 모델은 장애 처리 업무부터 도시의 전반적인 운영과 의사결정을 효율적으로 수행하기 위해 데이터들을 체계적으로 수집하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 이를 활용하기 위해 최적의 데이터 분석 모델과 안정적인 플랫폼의 결합이 선행되어야 한다.

 

스마트시티 플랫폼의 클라우드 기반 데이터 활용 사례

전통적인 방식의 데이터 수집 및 분석 방법은 데이터가 모이는 가장 가까운 곳을 중심으로 관련 자원을 집중하고 필요한 데이터만 추출하여 의미 있는 정보를 생성하고 의사결정에 활용하는 것이다. 이러한 방식은 폐쇄망 환경에서 제한된 접근을 허용하는 국가 기관이나 민간 제조 시설에 많이 활용되었으나 5G, 클라우드와 같은 관련 기술의 발전으로 물리적인 한계가 점차 사라지고 있다.

이미 선도적인 CCTV 관제센터에서는 교통, 방범, 재난 등 이기종 디바이스와 시스템들의 실시간 데이터를 ‘데이터 호수화’하고 이를 클라우드 기반의 데이터 플랫폼에서 분석 및 시각화할 수 있는 서비스들을 도입하고 있다. 이러한 서비스들은 국토교통부 스마트시티 통합 플랫폼을 구축하면서 클라우드 환경에서 운영함으로써 초기 시스템 구축 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 또한 사용량의 증감에 따라 자동화된 자원 할당이 가능해 즉각적인 서비스 사용 자원의 확장과 축소가 용이하다. 이와 함께 SNS, 환경, 교통 등의 외부 데이터의 연계는 물론 자유로운 상용 데이터 분석 엔진을 활용할 수 있다.

예를 들어, 최근 코로나19 사태에서 확진자 동선 추적을 위해 과학기술정보통신부와 국토교통부가 연구 개발 중인 ‘스마트시티 데이터 허브’를 대구와 경기도 시흥에서 한시적으로 활용한다고 한다. 이 서비스가 구현되면 관제센터에서 확진자 정보(신용카드 등 빅데이터 정보)와 이동 경로를 영상정보와 결합할 수 있을 것으로 예상되며 도시 현안, 시민 체감형 데이터 서비스로 자리매김할 것으로 보인다.

이러한 시스템을 기반으로 유관 기관과 대응 조직에게 즉각적인 정보 공유 및 자동화된 표준 운영 절차(SoP: Standard Operation Procedure)를 적용하면 관제 업무의 효율화를 높이고, 지역 보건 안전 체계를 구축하는 등 도시 운영을 보다 선진화할 수 있을 것이다. 궁극적으로는 이러한 데이터와 분석 모델을 결합, 도시 거버넌스 관점의 데이터 시각화로 스마트시티의 효율적 운영부터 도시 주요 의사결정, 도시 현안 해결에 핵심적 역할을 수행할 수 있어야 한다.

데이터 기반 스마트 시티의 운영 프로세스(출처: 스마트시티 국가전략 프로젝트)
데이터 기반 스마트 시티의 운영 프로세스 (자료: 스마트시티 국가전략 프로젝트)

 

From Smart City To Data City

현재 CCTV 관제센터는 데이터 분석에 활용할 수 있는 다양한 종류의 작은 데이터(Small Data)는 물론이고 수많은 다크 데이터(Dark data)도 보유하고 있다. 제대로 활용되지 못한 채 사라지고 있는 대다수의 다크 데이터를 체계적으로 분석하고 시각화해 활용한다면 도시 현안 문제 해결 및 도시 디자인 싱킹(design thinking)에 핵심적 역할을 수행할 수 있다. 이처럼 버려지는 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 구축되어야 스마트시티가 신개념의 데이터시티로 한 단계 도약하는 계기가 될 것이다.

도시 데이터 허브 모델의 기능(출처: 스마트시티 국가전략 프로젝트)
도시 데이터 허브 모델의 기능 (자료: 스마트시티 국가전략 프로젝트)

 


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