1. CCTV 환경에서의 개인 프라이버시 정보보호의 필요성
2. CCTV 시스템 구축시 고려사항 및 구축사례에 대한 종류별 분류
3. CCTV 기반 얼굴 검출 기법 이해
4. CCTV 기반 얼굴 인식 기법 이해
5. CCTV 기반 바이오 정보 위협 요소
6. CCTV 기반 바이오 정보 보안 대책
7. CCTV 시스템에서의 보안 위협 요소
8. CCTV 시스템에서의 보안 대책
9. CCTV 시스템 구성요소별 보안 위협 및 방어 대책
10. CCTV 기반 얼굴검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 구현방법
CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크의 필요성?
아래 [그림 1]과 같은 바이오인식 융합기술 환경을 위해 2009년 현재 국내에서는 외교부 전자여권 발급 등 바이오인식 기반 국가 인프라 구축사업이 본격적으로 착수됨에 따라, 구축사업의 신뢰성 및 안전성 제공이 절대적으로 우선시되어야 한다. 또한 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 결합되어 운영되는 상황에서 바이오인식 정보 제공자의 개인 프라이버시 정보를 보호 할 수 있는 메커니즘에 대한 시급한 시장 수요예측에 따른 선도성 기술개발이 필요한 시점에 이르렀다.
[그림 1] 바이오인식 융합기술 구조도
특히 CCTV를 활용하여 실시간 객체/위협 탐지 및 추적, 범죄 증거 수집 등의 응용이 넓어짐에 따라 유무선 정보통신환경에서의 텔레바이오메트릭스(Telebiometrics) 응용기술 및 CCTV 등 물리적 보안기술과 결합한 융합기술을 개발하는 신규 기술 개발 시도가 절대적으로 필요한 시점에 이르렀다. 결론적으로 국내 바이오인식 기반 국가인프라 구축사업에 신뢰성 제공을 위한 시험기술 표준 개발 및 표준화가 박두한 현 시점에서 CCTV 기반의 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 모델을 모델링하고, 이를 구현하는 것은 국가 정보보호 기반 및 바이오인식 표준개발을 통안 신뢰성 및 안전성 제공을 위해 시급한 필요한 과제이다.
이에 본 연재에서는 국제 및 국내 표준화 동향에 따른 CCTV 환경에서 개인 프라이버시를 최대한 보호할 수 있으며 범용적으로 적용될 수 있는 얼굴 검출 및 인식시스템의 보안 프레임워크 모델링 방법을 소개하고, 이를 정보보호기반 및 바이오인식 표준개발의 중요한 서비스(고객 ID관리, 범죄자 검거, 테러 예방, 접근관리 등)에 대해서 시범 가능한 표준 모형을 개발 구현하는 방법을 소개함과 아울러, 이에 관련되는 바이오 정보 및 레퍼런스 관리 서버, 메카니즘, 안전체제 데이터베이스, 관리 체계 등과 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 요구사항 및 CCTV 기반 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 표준안 방안 등을 소개한다.
국내외 연구기술 개발 현황?
2009년 현재 ISO의 SC29/WG11(MPEG)과 SC37의 두 그룹이 얼굴 검출 및 인식과 관련된 표준화를 추진 중에 있다. 현재까지 얼굴 검출 및 인식 기술은 괄목할 성과를 거두었으나 CCTV와 융합된 환경에서 얼굴 검출 및 인식 기술에 관한 연구는 지금부터 시작되는 시점에 있다.
국내에서는 CCTV 기반의 얼굴 검출 및 인식 기술을 통한 테러 및 범죄 예방, 범죄자 검거 기술 개발의 중요성을 파악하여 국가 차원에서 필요성을 적극 고려하고 있다. 현재 국내에 설치된 CCTV로 촬영된 얼굴만으로는 직접적으로 범죄 성향을 보이는 범인의 인적 특성을 밝혀낼 수가 없을 뿐만 아니라, 검출 및 인식된 얼굴이라도 얼굴 인식 속도의 느림과 조명 등의 빛의 영향 문제로 인한 인식률 저하, 다양한 얼굴 포즈 및 표정 등으로 인해 인식률 저하 및 범인 검거 등에 취약하기에 극복되어야 하는 난제들이 상당히 많이 존재한다.
위와 같은 CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식 기술의 한계를 극복하기 위해 최근 조명에 강인한 IR 기반 얼굴 인식 기술 등 다양한 얼굴 검출 및 인식 기술들이 새롭게 연구되고 있다. 특히 고성능 얼굴 인식 시스템 개발을 위해서는 우수한 얼굴 검출 기술 개발이 우선적으로 개발되어져야 함을 최근 연구를 통해 발견되고 있다. 하지만 현재의 얼굴 검출 방법은 영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾아내는 것으로 얼굴 인식에서의 문제점들과 더불어 얼굴 판단, 크기가 다른 얼굴 찾기, 정확한 얼굴 영역 찾기, 얼굴 검출 속도, 결과 조합 등 해결되어야 할 많은 문제들이 존재한다.
CCTV 시스템이란?
CCTV(Closed Circuit Television)라 함은 일정한 공간에 설치된 촬영기기 통해 수집한 화상정보를 폐쇄적인 유/무선 전송로를 통하여 전송 후 특정인만이 수신할 수 있는 통신장비 일체를 일컬어 말한다. 현재 CCTV에 의한 여러 보안 위협이 발생하고 있음에도 불구하고 CCTV 설치·운영에 대한 관계 법률이 제대로 정립되어 있지 않으며 체계적인 CCTV 설치·운영 및 관리가 이루어지지 않고 있다.
CCTV 시스템은 일반적으로 [그림 2]와 같이 구성되어진다. CCTV 시스템은 영상감시 서버에 연결된 여러 종류의 다양한 유무선 CCTV 카메라들로 구성되어 진다. 또한 CCTV 시스템은 USB 또는 IP 카메라들도 지원한다. 특히 무선 Wi-Fi 카메라의 경우 아주 쉽고 저비용으로 원하는 임의의 위치에 설치가 가능하다. 오래전부터 사용되어져 오고 있는 아날로그 카메라들 또한 사용 가능하며 전송된 아날로그 영상을 영상감시 서버는 코덱 알고리즘을 이용하여 디지털화하는 능력도 가진다. 일반적으로 영상은 서버에 의해 목적에 맞는 형태로 처리되어지며, 결과 영상들은 모바일 폰, 데스크탑 PC, 노트북/랩탑, PDA 등 다양한 클라이언트들에게 인터넷 망 등 유무선 통신망을 통해 전송되어지며, 해당 클라이언트들은 수신한 영상을 인증, ID 관리, 범죄 예방, 증거 수집, 테러 예방, 접근 관리 등 그들의 목적에 맞게 활용하게 된다.
[그림 2] CCTV 시스템 구조
고려되어야 할 과제들?
범용으로 사용할 수 있는 안전한 CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 구축을 위하여 반드시 고려 및 해결되어야 할 과제들은 아래 [그림 3]과 같은 내용을 기반으로 한 3가지 정도로 요약할 수 있다.
[그림 3] 고려되어야 할 과제들
첫째, CCTV를 이용한 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 개발을 통하여 개인 프라이버시보호를 위한 시스템 운영 및 기술적 방안을 정립할 필요가 있다.
둘째, CCTV를 이용한 고성능 얼굴인식 기술 내 프라이버시 보호 S/W 개발, 그리고 프레임워크의 유효성 확보를 위한 CCTV 용 상황인지 및 프라이버시 보호 방안 제시를 통한, CCTV 용 상황인지 및 프라이버시 보호 S/W 개발이 필요하다.
셋째, CCTV를 이용한 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 표준화 개발을 통하여 ISO/IEC SC27 WG5에서의 CCTV에서의 개인정보보호에 관한 표준안 마련 및 ISO/IEC JTC1 SC27 표준안 도출을 통하여 범용적인 CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 표준화가 필요하다.
위와 같은 고려되어야 할 과제들을 빠른 시일 내에 해결한다면 이들 결과를 기반으로 차세대 바이오인식 시스템의 운영 확대 지원을 통한 차세대 바이오인식 시스템의 적극적 활용에 따른 개인정보보호 침해 대응 방안 및 국내외 표준화 활동과 연계를 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 바이오인식 업체의 기술 수준 제고를 통하여 ISO 표준화 제정 등 국제 표준화 선도 관련 기술의 대외 경쟁력 강화, CCTV 기반의 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 관련 국내 표준안 확립을 통한 표준화된 기술개발 유도 및 국내 산업 활성화 유도, 원천 기술 확보를 통한 국내ㆍ외 CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 시장 선점 유도 및 국가기반 산업 발전 도모할 수 있을 것으로 사료된다.
적용 가능한 모델링 및 표준안?
CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 구축을 위해 적용 가능한 모델링 방법은 아래 [그림 4]와 같은 내용을 기반으로 한 4가지 단계로 구성되어 질 수 있다.
[그림 4] 적용 가능한 모델링 및 표준안
1단계로 개인 프라이버시를 최대한 보호할 수 있으며, 더 많은 희생자를 내지 않도록 범인의 빠른 검거를 수행할 수 있는, CCTV 환경에서 범용적으로 적용될 수 있는 얼굴 검출 및 인식시스템의 보안 프레임워크 모델링한다. 이를 실현하기 위해 우선 지식 기반 방법, 특징 기반 방법, 템플릿 매칭 방법, 외형 기반 방법 등 알려진 얼굴 검출 방법들에 대한 분석을 통한 CCTV 환경에 적합한 얼굴 검출 시스템 보안 프레임워크 모델링한다. 그리고 얼굴빛을 이용한 성별 구분 방법, 텔레바이오 인식 방법, 2D/3D 얼굴 인식 방법, IR 기반 얼굴 인식 방법 등 알려진 얼굴 인식 방법들에 대한 분석을 통한 CCTV 환경에 적합한 얼굴 인식 시스템 보안 프레임워크 모델링한다. 2단계로 1단계 모델링 결과를 기반으로 한 바이오 정보를 활용한 중요 서비스(고객 ID관리, 범죄자 검거, 테러 예방, 접근관리 등)에 대해서 시범 적용 가능한 S/W를 개발한다. 3단계로 CCTV 등 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 요구사항 도출하여 개인정보보호를 고려한 영상정보의 운영 및 취득에 관한 방안을 연구 정립한다. 마지막 4단계로 영상감시 시스템에서의 개인정보보호를 위한 표준안 마련을 통하여, 이를 기반으로 CCTV에서의 개인정보보호에 관한 새로운 표준안을 제안 및 표준화 작업을 수행한다.
결론적으로, 위와 같은 CCTV 기반 얼굴 검출 및 인식시스템 보안 프레임워크 구축을 위해 적용 가능한 모델링 및 표준안이 잘 마련되면 CCTV 시스템 환경에서의 바이오인식 시스템의 적극적 활용에 따른 다양한 개인정보보호 침해 문제들에 대해 대응할 수 있을 뿐만 아니라, CCTV 시스템에서의 개인 프라이버시 보호 방안에 관한 ISO 표준화 제정 등 국제 표준화 선도 관련 기술의 선점을 통하여 대외 경쟁력 강화를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
<다음호에서는 CCTV 시스템 구축시 고려해야할 사항 및 구축사례에 대한 종류별 분류 소개를 통하여 현재와 같이 설치 및 운용되고 있는 CCTV 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협들에 대해 살펴보도록 하겠다>
자료 협조：한국인터넷진흥원
저작권자 © CCTV뉴스 무단전재 및 재배포 금지
