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다양한 정보 활용을 위한 스마트 영상 분석

정환용 기자l승인2018.03.27 15:35:47l수정2018.03.27 15:38

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[CCTV뉴스=정환용 기자] 공공 혹은 비즈니스 정보 분석을 위한 영상감시 시스템 도입이 늘어나고 치안에 대한 우려도 높아지면서, 세계 보안 카메라 시장 규모는 급격하게 증가했다. 그 결과 오늘날 정부 건물, 군사 초소, 기업, 은행, 교통 센터, 카지노, 쇼핑몰, 스포츠 경기장, 유적지, 학교 등 수 많은 장소에서 감시 카메라를 쉽게 찾아볼 수 있게 됐다.

영상감시는 더 이상 보안에만 국한되지 않고, 녹화된 영상으로부터 활용할 수 있는 정보를 추출하는 것으로 그 영역을 확장하고 있다. 오늘날 드론이 공사 현장이나 농장 주위를 비행하며 사진과 영상을 촬영하는 모습을 쉽게 볼 수 있는 것처럼, 영상감시를 활용한 소비자 구매 패턴 분석이나 주차 시설 관리, 혹은 제조물품 생산 관리 등이 이에 해당한다.

영상감시 시장은 급격히 성장하고 있다. 수익 규모는 2016년 기준 약 300억 달러(한화 약 32조 원)에서 2022년 약 750억 달러(한화 약 81조 원)까지 증가해, 15.4%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 이제 영상감시 분야에서는 데이터를 어떻게 녹화하느냐가 아니라 어떻게 활용하느냐가 더 중요해졌다. 여기서 활용은 데이터가 저장됨과 동시에 분석하는 패스트 데이터(Fast Data) 뿐만 아니라, 필요한 경우에만 데이터 분석을 진행하는 빅데이터(Big Data) 애플리케이션 모두를 포함한다. 단순히 데이터를 저장하는 것은 이제 더 이상 중요한 문제가 아니며, ‘녹화된 데이터를 어떻게 활용하는지’가 차세대 ‘스마트’ 비디오 애플리케이션의 발전을 촉진시키고 있다.

 

스마트 비디오
스마트 비디오란 영상을 통해 데이터를 수집하는 것에서 한 걸음 더 나아가 데이터의 패턴을 분석하고 이해하는 것을 말한다. 스마트 비디오는 인공지능(AI), 빅데이터 알고리즘을 활용해 즉각적인 분석 정보를 제공하고 미래를 예측한다. 다음의 패스트 데이터 적용 사례들을 살펴보자. 

▲주차 공간 관리: 운영 피크 시간 결정, 장애인 주차구역 사용 실태 확인, 혼잡 구간 파악, 평균 주차 시간 파악, 장기 주차 차량 현황 파악 등에 활용
▲기계 생산 분석: 생산량 예측, 발생·예상 불량률 파악, 기계 문제와 비효율성 확인, 유지보수 일정 확인, 운영 피크 시간 결정 등에 활용
▲소비자 선호 분석: 상점 방문자 수, 방문자 성별과 연령, 상점 내 체류 시간, 평균 지출액, 새로운 상점으로 인한 트래픽 분석 등에 활용
▲농업용 드론 감시: 농장과 주변 토지 조사, 채소와 곡물 상태 진단, 생산량 예측, 가축과 식량 소비량 추적, 해충과 전염병 유행 분석 등에 활용
▲스마트 시티 활용: 안전과 비상탈출 정보 제공, 날씨와 교통 데이터와 결합해 가장 빠른 도시 탈출 경로 시나리오 제공

영상감시 분야에도 이런 인텔리전스 역량이 더 필요해지면서, 클라우드 기반 감시 시스템의 발전과 더불어 새로운 네트워크 기술을 기반으로 하는 스마트 카메라도 진화하고 있다. 새로운 기술 기반의 카메라는 강력한 기술과 고용량의 스토리지 디바이스를 갖추고 있어, 데이터가 생성되는 현장에서 녹화와 동시에 곧바로 분석을 진행할 수 있다. 이를 통해 네트워크 요구 없이도 분석된 유용한 정보를 실시간으로 제공할 수 있으며, 네트워크로 인한 지연 또한 제약을 받지 않는다.

공무원들이 실종된 치매 노인을 찾고 있다고 가정해보자. 그가 최근 한 상점에 들른 것으로 파악된다. 빅데이터를 활용하면 그의 흔적을 발견하기 위해 녹화된 수많은 영상들을 확인하고 되돌려보며, 동선 예측을 위해 추가적인 데이터 분석을 수행하고 그가 상점을 들어오거나 나간 시간을 알아낸 뒤에 특정한 조치를 취하게 될 것이다. 이 경우에 빅데이터 분석은 사건이 벌어진 이후에 행해지는 것이다.

패스트 데이터는 이와 달리 AI나 빅데이터 알고리즘을 활용해 사건이 발생함과 동시에 대응하는 방식이다. 실종 노인이 상점에 들어서는 순간, 패스트 데이터 애플리케이션은 영상 정보에서 실시간 안면 인식을 실행하고, 그의 얼굴을 안면 특징이 담긴 데이터베이스 라이브러리와 대조한다. 안면 특징이 동일하다고 감지되면, 애플리케이션은 곧장 보안 알람을 울려 곤경에 빠진 노인을 무사히 가족들의 품으로 돌려보낼 수 있을 것이다.

 

데이터 스토리지 전략
빅데이터와 패스트 데이터의 규모와 속도가 모두 증가하면서, 스토리지 전략은 더 이상 모든 영상 콘텐츠를 메인 서버로 이동시키는 고비용의 네트워크 의존적 방식이 아니라 데이터를 엣지 게이트웨이와 동시에 로컬 카메라 단에도 저장하는 방식으로 변화하게 됐다. 이 경우, 영상과 데이터는 엣지 게이트웨이로부터 서로 다른 거리만큼 떨어진 여러 구간에 모인 상태에서 클라우드로 이동하게 된다. 일반적으로 빅데이터 콘텐츠가 모두 클라우드에 머물렀던 것과는 차이가 있다. 영상감시 시스템은 이런 스토리지 전략과 엣지 카메라의 사용을 통해 높은 시스템 안정성과 서비스 안정성, 그리고 낮은 총소유비용(TCO)을 달성할 수 있다. 또한, 비싼 레코더나 서버를 감시 시스템에 추가하지 않고도 유연하게 규모를 확장·축소할 수 있게 된다. 

 

결론
스마트 영상 분야에서 패스트 데이터의 활용 가능성은 무궁무진하며, 실생활에서의 사용은 이제 겨우 걸음마를 뗐을 뿐이다. 오늘날 감시 카메라 등의 엣지 디바이스를 통해 대량의 정보가 점점 다양한 데이터 포인트로부터 축적, 생성되고 있다. 실시간으로 저장되는 데이터에 분석이 더해짐으로써 새로운 스마트 비디오 애플리케이션이 탄생하고 있으며, 이런 영상에서 얻어지는 가치와 정보가 활용 가능한 기술적 방향을 보여주고 있다.

 

글: 크리스 버기(Christopher Bergey), 웨스턴디지털 임베디드·통합 솔루션 담당 부사장

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정환용 기자  hyjeong@techworld.co.kr
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