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보안, 4차 산업혁명 만나 새로운 전환점 돌입

IoT, 빅데이터 등 미래기술 결합한 다양한 보안 기술 사례와 대한민국 현 주소는? 신동훈 기자l승인2017.02.06 09:14:23l수정2017.02.06 09:51

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4차 산업혁명이 IT 업계 새로운 혁신을 가져오고 있다. IoT, 빅데이터, 클라우드 등 다양한 미래기술들은 우리 앞으로 다가왔고 이러한 기술들을 기반으로 변혁의 파도를 타고 있다. 보안업계에서도 4차 산업혁명은 중요한 관심사이다. 인공지능(AI)을 활용한 CCTV 영상분석 기술, 빅데이터를 활용한 범죄 구조화 기술 등 관련 R&D와 상용화가 활발하게 진행중이다. 4차 산업혁명에 대한 정의와 다양한 기술 사례들을 통해 4차 산업혁명 관련된 첨단기술들을 만나본다.

4차 산업혁명의 등장

“물리적 시스템·전자적 시스템·생물적 시스템이 대융합한 인류 역사 최대의 혁명이 쓰나미처럼 밀려올 것”

▲ 4차 산업혁명의 시작을 알린 클라우드 슈밥(Klaus Schwab) 박사

2016년 1월 20일, 스위스 다보스에서 세계경제포럼(WEF) 창립자이자 회장인 클라우드 슈밥(Klaus Schwab) 박사가 한 말이다. 제4차 산업혁명은 슈밥 박사의 이 말이 시작점이 됐다.

1784년 1차 산업혁명에서 증기기관, 수력, 기계화로 인간의 물리적 노동이 본격 대체되기 시작했고 1870년 2차 산업혁명에서 에너지 활용을 통한 작업의 표준화, 대량생산체제를 성공적으로 수립하게 됐다. 1969년 3차 산업혁명에서는 전자장치와 ICT를 통해 급진적인 정보처리 능력의 발전을 이뤘고 이를 바탕으로 정교한 자동화를 이루고 사람과 환경, 기계를 아우르는 연결성이 강화됐다. 오늘날의 4차 산업혁명은 인공지능에 의해 자동화와 연결성이 극대화되는 단계로 사이버와 물리 시스템이 융합되고 있는 단계이다.

2016년 맥킨지 발표자료에 따르면, 4차 산업혁명으로 인해 ‘30년까지 매출·후생증가 등 최대 460조원의 경제적 효과가 발생할 것이고 SW엔지니어, 데이터 과학자 등 최대 80만개의 일자리 창출될 것으로 예상하고 있다. 사물인터넷, 클라우딩 컴퓨팅의 발전과 확산으로 인간, 사물 간의 연결성이 기하급수적으로 확대되고 인공지능과 빅데이터의 연계 및 융합으로 기술 및 산업구조가 초지능화될 것으로 전망된다.

4차 산업혁명 시대 핵심기술과 보안의 만남

4차 산업혁명은 인공지능, 데이터기술(빅데이터, 5G, 클라우드, 모바일, IoT 등)이 전 산업 분야에 적용돼 경제·사회구조의 근본적 변화를 촉발시키는 기술혁명이다. 이러한 다양한 관련 기술과 함께 보안이 결합돼 진보한 보안 기술이 등장하고 있다. 사물인터넷 등 중요한 기술에 대한 개념과 함께 결합된 보안 기술 사례에 대해 알아보자.

사물인터넷 - 사물인터넷은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장해 인터넷에 연결하는 기술로, 모바일 장비, 웨어러블 컴퓨터는 물론이고 다양한 임베디드 시스템이 그 연결 대상이다. 
빅데이터 - 빅데이터는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술로, DB 내 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석보다 더 이상을 할 수 있는 기술이다. 
인공지능 - 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 이해능력 등을 기계를 통해 실현하는 기술로, 패턴인식, 딥 러닝, 자연어처리, 자동제어, 가상현실, 데이터마이닝 등 인공지능은 전 분야와 관련 있어 4차 산업혁명에서 핵심기술로 꼽힌다.
클라우드 - 개인이 가진 기기는 단순 입/출력 작업만 이뤄지고 정보분석과 처리, 저장과 관리, 유통 등의 모든 작업은 클라우드라 불리는 제3의 공간에서 이뤄지는 컴퓨팅 시스템의 형태

프레드폴(Predpol) 

▲ 범죄동향에 대한 상세보기 또는 요약보기를 지원한다.
▲ 레이더는 시간 경과에 따른 범죄율을 나타내며, 예측 영역에서 발생한 범죄를 추적한다.

프레드폴은 특정 범죄들의 유사성을 분석하고 범죄를 예측할 수 있는 알고리즘으로, 7년 간 범죄 정보를 분석한 후, 범죄가 발생할 확률이 가장 높은 지역(레드 박스)을 도출한다. 500ft x 500ft 표시된 작은 영역을 나타내고 이는 매일 자동 업데이트된다. 이를 통해 이 중심으로 지역 순찰에 나서고 경찰관들은 컴퓨터와 노트북, 스마트폰, 경찰차 등을 통한 다양한 기기로  통해 실시간으로 정보 확인이 가능하다.

마크 요코야마(Mark Yokoyama) 캘리포니아주 알함브라 경찰서장은 “프레드폴은 베테랑 경찰관들의 경험과 직관을 대신하진 못하지만, 순찰 시간을 효율적으로 사용할 수 있게 해주며 사건이 일어나기 전 범죄를 예방하게 해주는 매우 중요한 도구”라 전했다.

샷스포터(ShotSpotter)

▲ 제리 다이어(Jerry Dyer) 캘리포니아주 프레즈노 경찰서장이 샷스포터 시스템을 소개하는 모습.

샷스포터는 실시간 총성 분석 및 경고 서비스로, 여러 곳에 설치된 음향 감지장치가 총성을 인식하고 발사된 위치를 분석하는 시스템이다. 최대 10 평방마일을 감지할 수 있는 커넥티드 마이크를 이용해 총성을 인식한다. 총성이 마이크에 도달한 시간을 측정한다.

총성 혹은 폭발음이 감지되면 샷스포터 센서를 통해 위치가 즉각 감지되고 이 소리는 고속 네트워크망을 통해 IRC로 전송된다. 이 정보를 분석한 IRC에서는 파견 센터, PSAP(Public-safety answering point), 보안 요원, 근처를 순찰 중인 경찰관의 모바일과 순찰차량에 즉시 통보한다.

총성의 정확한 위치에 대한 위도/경도, 주소지, 총성 횟수와 총성 시간, 총기 발사자의 위치와 이동하는 경우 이동 속도와 방향 등의 정보를 전달한다. 또한, 관련 총격 사건 사고와 패턴을 분석해 전달한다.

IBM 'i2 캅링크(Coplink)’

▲ IBM i2 캅링크의 시각화된 범죄 데이터로 범죄 가능성이 높은 지역의 순찰을 강화한다.

IBM의 i2 캅링크는 범죄 예방에 초점을 맞춰 개발된 시스템이다. 이 기술이 보다 진보한다면 영화 마이너리티 리포트의 그 것과 가장 유사할 것으로 예상된다. 사람, 장소, 전화/차량 기록 등 경찰청 내부 방대한 데이터를 분석해 수사 단서를 찾아내는 것으로, 범죄 패턴을 예측해 범죄 예방에 활용될 수 있다. 하나의 시스템에서 데이터 저장을 중앙 집중화해 관련 없어 보이는 수사 단서에서도, 연관성을 찾아낼 수도 있다.

클라우드 기반으로 시스템 접속에 장소 및 시간 제약이 없고 보안 기능을 사용해 타 기관과 공유할 수 있다. 맵 상에 시간 순으로 데이터를 시각화하고 분석하며 결과를 지도에 표시하기 때문에 범죄 가능성이 높은 지역의 순찰을 강화할 수 있다. 

현재 모바일 애플리케이션을 도입해 현장 또는 차량 터미널에서 벗어나 있는 상태에서도 데이터에 액세스할 수 있고 경찰관은 모바일 앱을 통해 잠재적 범죄자의 알려진 관계, 최근 주소 등을 빠르게 파악하고 차량 번호판, 문신 등과 같은 특정 부분을 비교할 수 있다. 또한 현장에서 피해자와 목격자와 인터뷰를 진행한 뒤 범인 식별용 얼굴 인식 기능도 활용 가능하다.

FBI ‘NGI(Next Generation Identification)’

▲ NGI 시스템은 얼굴 사진, 지문, 홍채, 음성 등의 생체 DB를 기반으로 빅데이터 분석 및 첨단 영상 분석 기술을 활용한다

미국의 연방수사국(FBI)는 2008년부터 록히드 마틴(Lockheed Martin)과 협력해 기존 IAFIS(Integrated Automated Fingerprint Idntification System)을 진화시키는 NGI 시스템을 개발, 발전시키고 있다.

NGI 시스템은 얼굴 사진, 지문, 홍채, 음성 등의 생체 DB를 기반으로 빅데이터 분석 및 첨단 영상 분석 기술을 활용해 수사 효율을 비약적으로 상승시켰다. 2014년 9월에는 초고속으로 범죄자나 특정인의 신원을 확인할 수 있는 ‘안면인식시스템’을 본격적으로 가동했다.

현재 NGI에는 랩백(Rap Back, 용의자 범죄/신상 기록)과 주(州)간 사진 전송 시스템, 진화된 지문/얼굴/홍채 인식 기술, 정확한 신원 기록, 특별한 관심사를 위한 저장소, 콜드 케이스(미해결 사건) 및 변사체 수사를 위한 기술 등이 포함돼 있다.

또한, NGI에는 1억개가 넘는 생체 인식 데이터와 개인 정보 등이 포함된 기록이 저장돼 있는데, 비단 범죄자 뿐만 아니라 비범죄자들도 포함돼 있다. 이러한 이유는 미국 몇몇 주(州)에서는 치과의사나 교사, 부동산업자 등을 하려면 정부에 지문을 등록하도록 요구하고 있기 때문이다. 그렇기에 FBI NGI 관련한 개인 정보 문제가 계속적으로 대두되고 있다. 

인공지능을 활용한 CCTV 영상 분석 기술

CCTV가 고화질 해상도를 갖춤에 따라 안면인식 및 빅데이터와 접목돼 우범자와 범죄자를 식별할 수 있게 됐다. 미국 텍사스대가 개발한 행동 분석 CCTV 시스템은 호의적 행동과 비호의적 행위의 차이점을 구별할 수 있으며, 특히 사람들의 행동 프레임을 분석하고 프로필을 제작해 정확도를 높였다.

영국 브래드포드 대학의 한 연구진은 영국기업 아쿰 포렌식(Acume Forensic)이 개발한 얼굴 인식 카메라를 이용해 CCTV 영상에 귀만 보여도 신원을 조회할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 레스터셔(Leicestershire) 경찰에 의해 2017년 1월부터 시험운행될 것이며, 약 50만건의 범죄를 반복해서 저지른 범죄자들을 신속하게 조회하게 될 것으로 경찰측은 기대하고 있다. 개발진에 따르면, 귀 외에 피부색이나 눈 색깔, 눈, 코, 입 등 각각의 다른 데이터를 추가해 신원 확인에 대한 정확도를 더 높일 수 있다.

하싼 유가일(Hassan Ugail) 브래드 포드 대학 연구팀 교수는 “CCTV에 용의자는 카메라를 직접 바라보지는 않고 옆으로 시선을 돌리며 얼굴을 피한다”며 “우리의 알고리즘은 용의자의 얼굴을 미리 인식해 두었다면 귀만 보고도 누군지 알 수 있다”고 설명했다.

미국 필라델피아 ‘크라임 매핑(Crime Mapping)’

▲ CRIMEMAPPING.COM을 통해 언제, 어디서나 범죄 데이터 맵을 확인할 수 있다.

클라우드 내에 DB를 구축해 경찰관들이 즉각적으로 범죄 데이터에 접근할 수 있으며, 범죄 패턴 정보와 순찰 방법에 대한 가이드를 제공받을 수 있다. 해당 시스템은 경찰뿐만 아니라 소방서 및 지자체와 연계돼 있어, 관리 및 비용이 효율적인 장점을 지닌다.

범죄 데이터는 각 부서의 기록 시스템에서 정기적으로 추출되고 웹 브라우저를 통해 언제, 어디서든 정보 확인이 가능하다. 데이터는 정확성을 위해 항상 검증되며 모든 주소 정보는 개인 정보가 보호되는지 확인하기 위해 블록별로 일반화된다.

IntergenX DNA 테스트 라피드 히트(Rapid HIT)

▲ DNA 샘플을 클라우드 내에 있는 DB를 통해 90분 이내 분석해주고 생성한다.

컴팩트한 크기의 라피드 히트(Rapid HIT)는 DNA 샘플을 클라우드 내에 있는 DB를 통해 90분 이내 분석해주고 생성해준다. 어디에든 둘 수 있고 90분 이내 생성 가능한 점, 터치스크린 인터페이스 등 다양한 장점으로 미국을 비롯해 중국, 러시아, 호주 등 사용국가가 점차 확대되고 있다.

클라우드 연동을 통해 실시간 알림은 DB 업로드 전에 포렌식 검토가 필요한 새로운 DNA 프로필을 알려주며, 메타데이터 대시보드는 이용 동향과 시스템 상태에 대한 스냅샷을 실시간으로 제공한다.

굳건한 사이버 보안 토대되야…

KIAT(한국산업기술진흥원)이 발행한 ‘신 첨단 기술 전략, 독일의 미래를 위한 혁신 정책’에 따르면, 독일에서는 ‘보호 및 보안’에 관련한 총체적인 정책안을 마련하기 위해 새로운 도전과제에 대한 연구를 진행중이다. 구체적으로 ‘자기 결정의, 안전한 디지털 세계’라는 새로운 연구 프로그램을 통해 개인 정보 보호 및 새로운 IT 기술과 관련한 사용자 중심의 프로그램을 개발하고 있다.

혁신 및 미래 기술은 사회 이로움을 가져다 주기 위해 탄생한다. 사회적 문제를 인식, 개선을 위해 기술을 개발한 뒤 사회에 적용됐을 때 나타나는 영향력 등 개발 시작 단계부터 결과까지 로드맵을 미리 짜둬야 한다.

이는 혁신의 결과물이 오히려 부작용으로 나타날 수 있기 때문이다. 특히 4차 산업혁명을 맞이한 미래사회는 상호작용에 상당한 의존성을 보이고 있다. IoT 기기는 수백만개~수천만개가 하나로 엮어지는데, 일부분만 해킹되거나 손상돼도 상상을 초월하는 큰 손실을 야기할 수 있다. 그렇기에 굳건한 사이버 보안을 기반으로 쌓아올려야 된다.

제4차 산업혁명, 한국 정부 로드맵은 준비돼 있으나….

대한민국은 4차 산업혁명 준비를 어떻게 하고 있을까? 관련해 로드맵을 짜두긴 했다. 2017년 정부 경제정책방향 보고서에 따르면, 정부는 민관합동 ‘4차 산업혁명 전략위원회’를 신설해 기술·산업 뿐 아니라 경제·사회 전반 혁신을 추진할 예정이다. 

국가 중점데이터 기술을 추가 선정·개방(36->74개)해 4차 산업혁명 핵심기술 개발을 위한 R&D 지원 확대에도 나선다. 판교 창조경제밸리가 4차 산업혁명 혁신 클러스터로 집중 육성된다. 또한 창조경제혁신센터를 기술·정보 확산의 거점으로 활용하고 창조경제혁신센터별 특화사업에 강점을 가진 전담기관을 추가·보완한다. 

4차 산업혁명 R&D 예산은 ‘16년 3147억원에서 ’17년 4381억원으로 39.2% 증가한다. 사이버 보안 강화에도 나선다. 범부처 연계 사이버보안 대응기술을 개발하고 지능형 사이버 자가방어 기술 등 10여개 과제에 약 200억원을 투입 선도기술 확보에 나선다. 이처럼 정부가 로드맵은 준비해 놨지만, 탄핵 정국으로 인해 국정 현안이 올스톱됐고 IT 분야 또한 제대로 드라이브를 걸진 못하고 있다.

국내 기업도 4차 산업혁명 관련해 선도적으로 나서고 있는 기업은 없다. 4차 산업혁명 관련 기술이 주를 이룬 CES 2017에서 한국 기업은 기조연설에 오르지도 못했고 몇몇 기업이 CES 혁신상을 타긴 했지만 미래를 선도할 만한 기술을 보여준 기업은 없었다. 대한민국을 대표하는 IT 기업인 삼성과 LG가 미래 혁신 기술이 아닌 TV로 옥신각신 하던 모습도 아쉬웠던 부분이다.

정부나 기업이나 아직까지 4차 산업혁명을 주도적으로 진행한다고 보기엔 어려운 상황이다.

야후 증권 자료에 따르면, 구글은 제4차 산업혁명 핵심 축인 AI 시장의 적극적인 투자로 2004년 8월부터 2016년 8월까지 1523%의 놀라운 성장을 보여줬으나, 당시 전자제품 글로벌 기업이던 소니는 같은 기간 97% 성장률로 정체돼 버리고 말았다. 현재 구글은 그때 쌓아두었던 기반을 토대로 신성장동력을 마련해 글로벌 제1의 혁신 기업으로써 세계 시장을 리드하고 있다. 국내 기업과 정부 역시 4차 산업혁명 관련 미래를 대비하는 올바른 방향성을 제시하고 구체적인 청사진과 적극적인 투자가 하루 빨리 이뤄져야 될 때이다.

4차 산업혁명 핵심기술 보안 관련 R&D 과제

딥 러닝을 활용한 영상 분석 기술
과제 개요 - 학습 알고리즘을 적용한 영상인식을 위한 Labeled Data 기반 학습기술과 유사 이미지 검색 기반 객체 검출 기술 개발
개발 목표 - 영상 해석 학습 알고리즘 개발로 방대한 영상 분석정보의 수사 활용
세부 기술 - 학습 알고리즘 기술(최적화 기법), Labeled Data 기반 학습 기술, 이미지 검색 기반 객체 검출 기술, 빅데이터 기술
투자 계획 - 개발기간: 2020년 ~ 2021년 (2년) / 15억원

범죄 빅데이터 구조화 기술
과제 개요 - 데이터 마이닝 기술과 수사 심리학 프로필링 기법을 결합해 범죄 빅데이터 구조화
개발 목표 - 방대한 범죄 빅데이터를 모델링해 범죄 수사 데이터 활용도 제고
세부 기술 - 데이터 마이닝 기술, 빅데이터 모델링 기술, 수사 심리학 프로필링 기술
투자 계획 - 개발 기간: 2018년 ~ 2019년 (2년) / 5억원

IoT 기반 인터렉티브형 교통 안전시설물 정보제공 기술 
과제 개요 - 도로 현장의 안전시설물에 대한 IoT 적용기술 개발 및 인터렉티브 방식 통신 프로토콜 기술 개발
개발 목표 - 교통 안전시설물 공간정보 맵 매칭 및 인터랙티브 방식 통신 프로토콜 기술개발로 대국민 안전시설물 정보제공
세부 기술 - 안전시설물 IoT 적용기술, 인터렉티브, 방식 통신 프로토콜 기술, 안전시설물 공간정보 맵 매칭 기술 
개발 기간 - 2018년 ~ 2020년 (3년) / 12억원

범죄 예측을 위한 심층학습 기반 위험행동 인지 기술
과제 개요 - 빅데이터 분석기술 및 행동 패턴 인식기술을 적용한 딥러닝 기반 위험행동 인지 및 예측 기술 개발
개발 목표 - 딥 러닝 기반 위험행동 인지 및 예측 기술을 적용한 범죄 예측 고도화
세부 기술 - 딥 러닝 기반 위험행동 인지 및 예측, 인지학습 기술, 패턴 인식 기술, 빅데이터 분석 기술
투자 계획 - 2019년 ~ 2021년 (3년) / 15억원

대학교 산학협력단 진행 R&D 사업
CCTV 영상 검색 고도화 및 신원확인 기술 개발 / 가천대학교 산학협력단
CCTV 영상 검색 고도화 및 법보행 분석 시스템 개발 / 서강대학교 산학협력단
빅데이터기반 지능형 CCTV 영상 검색 및 법보행 신원확인 기술 개발 / 중앙대학교 산학협력단

신동훈 기자  sharksin@cctvnews.co.kr
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