Special Report 모바일 바이오인식 신융합기술 Special Report 3 국내외 지능형 CCTV 영상감시 산업동향 전 범 종 한국디지털CCTV연구조합 사무국장 1. 머리말 2011년 5월 행정안전부는 CCTV 종합대책 을 발표하 였다. 이에 따르면 전국 10만 대의 CCTV로 범죄현장을 24시간 감시한다는 목표로 2015년까지 230개 시 군 구 에 CCTV 통합관제센터 를 설치하고 전문관제요원을 배 치하여 365일 24시간 감치체제를 구성한다는 것이다. 2011년 말까지 전국의 지자체 중에서 약 30~40개의 지자체가 CCTV 통합관제센터 구축이 완료되어 운영을 시작했으며, 행정안전부의 대책을 통해 기대되는 개선 효 과는 <표 1>과 같다. 또한, 행정안전부는 2012년 6월, 기존 CCTV 통합관제 센터에 지능형 통합관제를 도입하는 시범사업을 추진한 다고 발표했다. 이는 사람이 관제하는 한계를 극복하고, 사전 감시를 통한 예방의 차원으로 문제차량 자동감지 서비스 와 어린이 안전 자동감지 서비스 가 우선 진행되며 서울의 관악구와 노원구가 시범사업 대상지로 선정되어 2012년 말까지 진행된다고 한다. 이처럼, 현재 국내에서 진행되고 있는 CCTV 관련 움직 임은 통합과 지능형으로 진화하고 있는 것이 현실이다. 지능형, 즉 인텔리전트(Intelligent)라는 단어는 모든 것 을 알아서 척척 수행하는 만능 또는 인공지능 이미지 가 일반인들에게 깊이 각인되어 있다. 그래서 처음 지능 형 시스템이라는 용어가 보안시장에 등장했을 때 사용자 들은 기존 보안 시스템보다 몇 차원 다른 획기적인 시스 템일 것이라는 기대를 품었다. 그러나 현실은 그렇지 않았다. 초기엔 시스템이 안정화 되지 못한 상태였고, 틈날 때마다 울려대는 오경보(False Alarm)로 인해 사용자들이 지능형 시스템에 대한 기대 가 실망으로 바뀌었으며 고가의 비용을 들여 도입하고 도 사용하지 않는 애물단지가 돼버렸다. 이것이 보안시장 에 지능형 시스템이 도입되기 시작한 초창기에 크나큰 실 패의 쓴잔을 맛본 이유다. <표 1> CCTV 업무 개선 효과 업무 현재 개선 실종아동 찾기 사후 추적 전국 CCTV 실시간 찾기 현장범 검거 현장추적 불가 발생 즉시 추적 수배차량 추적 CCTV별 추적 전국 CCTV 동시 증거자료 확보 CCTV 개별 확인 전국 CCTV 동시 확인 (3일~1개월 소요) (1일 이내) 주정차 단속 재난재해 감시 3.7% CCTV만 단속 모든 CCTV 단속 감시 050 07/08 2012
영상정보수집 통합관제센터 영상정보 감지/분석 영상정보 분석 방범 스쿨존 차량확인 위치추적 교통수집 주차단속 재난재해 등 지능형 기술 H/W S/W 영상 정보 모델링 기술 객체 검출 다중연동 패턴 인식 영상정보 제공 상황 발생 지능형 연동식 자동추적 영상정보 검색 수집 감지 분석 검색 제공 문제차량 추적 실시간 영상관제 객체기반 지능형 검색 [그림 1] 문제차량 자동감지 서비스 시나리오(예) 하지만, 근래에 다시 지능형 영상감시에 대한 관심이 고개를 들고 있다. 통합이라는 이슈를 통해 많은 장비가 한 곳에서 관제되는 효율적인 점이 강조되면서 다수의 영상을 관제하는 방법으로 다시금 지능형 영상감시의 필 요성이 대두되었기 때문이다. 본 고에서는 이처럼 현재 대두되고 있는 지능형 영상감 시에 대한 면밀한 파악을 통해 관련 산업분야의 활성화 를 위하여 필요한 내용이 무엇인지 알아보고자 한다. 2. 지능형 영상감시 동향 2.1 국내 CCTV 운영 현황 월간 시큐리티월드에서 작성한 2012 국내외 보안시장 전망보고서 에 따르면, 정부부처와 공공기관, 전국 지자 체에서 설치 운영 중인 공공 CCTV만 35만여 대이며, 개 인이 설치한 CCTV를 포함한 전체 설치 현황은 274만 대 이상으로 추정하고 있다. 서울시정개발연구원에서 발간한 서울시 자치구 CCTV의 효율적 운영과 개인화상정보보호를 위한 정책 방안 연구 보고서를 보면, 2010년 기준 서울 전체의 방 범용 CCTV 설치 대수는 2008년 2,043대에서 300% 이 상 증가한 8,197대이며, 같은 기간 서울지역 범죄발생 건 수는 39만 건에서 34만 건으로 약 11%가 감소했다. 서울 에 국한된 통계 수치라 해도 CCTV의 확장이 범죄발생 건수를 감소시키고 있음을 알 수 있어 앞으로 CCTV 수 가 더욱 늘어날 가능성이 높다. 한편 2010년 3월 기준으 로 서울시 1개 구청이 보유한 CCTV는 평균 450대이나, 모니터링 요원은 평균 6명에 불과하다는 점도 주목해야 할 부분이다. 최근 교통 주차 쓰레기 무단투기 단속, 재해 재난 감 시, 아동보호구역 범죄취약구역 공공시설물 감시 등 다 목적으로 설치된 CCTV를 통합연계 관제하여 모든 상황 조치를 합동 대응하고, 범죄예방과 비상상황 발생 시 신속 한 대처와 민원해결 목적으로 각 지방자치단체마다 통합 관제센터 구축이 경쟁적으로 추진되고 있다. 하지만 아직 분명한 한계가 있다. 첫째, 감시 인력의 집중력 문제. 연속 적으로 영상을 감시한 지 12분이 넘으면 감시자는 현장의 움직임을 45%까지 놓치고, 22분 이상이 되면 95%까지 놓 치게 된다. 둘째, 물리적인 한계. 수백여 대의 CCTV를 집 중해 통합 관리토록 하더라도, 10명 이내의 한정된 인력만 TTA Journal Vol.142 051
Security & Safety Business Intelligence Traffic Management <표 2> 지능형 영상감시 세계시장 2010 2011 2012 2013 2014 2015 [단위 : US$ Millions] CAGR (10 ~ 15) 82.5 101.4 130.9 167.9 210.4 263.0 26.1% 9.6 18.1 31.6 45.2 61.8 78.4 52.2% 126.3 135.0 155.4 180.8 212.1 248.8 14.5% Total 218.4 254.5 317.9 393.9 484.3 590.2 22.0% 자료: IMS Research 2011 VA S/W Share ObjectVideo 18.2 iomniscient 9.2 AgentVi 6.8 Vidient 5.2 Aimetis 5.2 Intelligent Camera Share Bosch 28.6 SightLogix 17.3 Sony 16.4 DVTel 14.7 VideoIQ 4.0 [단위 : %] PC-Based VA S/W Share iomniscient 11.5 AgentVi 9.0 Vidient 6.9 Aimetis 5.8 ObjectVideo 5.5 Intelligent NVR Share Honeywell 16.4 Dallmeier 14.0 NICE Systems 10.0 UTC Fire & Security 8.4 3VR 7.1 자료: IMS Research 2011 [그림 2] 세계 지능형 영상감시 시장 점유율 으로는 모든 CCTV 영상을 실시간 감시할 수 없다. 늘어나는 CCTV 숫자와 한정된 예산 및 인력이라는 한계를 보완하고 극복할 수 있는 방법이 바로 지능형 CCTV 영상감시이다. 카메라 영상신호를 입력받아 실시 간으로 영상을 분석해 사람, 자동차 등 움직이는 물체를 감지, 추적, 분류, 행동분석 등을 수행하고 이를 바탕으 로 경보발생이나 녹화 등 정해진 프로세스를 수행 후, 사 용자가 지정한 특정 이벤트에 대해 실시간 감지해 경보를 해외 지능형 영상인식 기술은 ObjectVideo, iomni- Scient, AgentVi, Bosch 등의 업체가 주도하고 있으며, 물체 와 상황 인지 및 추적 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. Bosch Security Systems는 지능형 영상인식솔루션을 보유하고 있고, Objectvideo는 지능형 영상인식 기능이 탑재된 오브젝트비디오 온보드(Objectvideo On-board) 를 출시해 물체 분석, 탐지, 식별, 실시간 통보 기능 등을 소프트웨어 패키지 형태로 제공하고 있다. 울려 즉각적인 상황대처를 가능하게 하는 첨단 영상감시 시스템이다. 2.3 지능형 영상감시 국내시장 현황 반면 국내 기업들은 CCTV와 DVR 장비에서 높은 수 2.2 지능형 영상감시 세계시장 현황 IMS Research 社 에서 발간한 2011년판 The World Market for Video Content Analysis 에 따르면 전 세계 지능형 영상분석기기 시장의 경우 지난 2010년에는 총 2억 1,840만 달러로 집계되었다. 이 중에서 지능형 교통(Traffic Management) 분야를 제외한 보안 분야는 9,210만 달러가 된다. 지금 시장에서 차지하는 규모는 작은 편이지만, IMS Research에서는 지능형 영상분석 분야의 2015년 전망 치를 5억 9,020만 달러로 추정하고 있으며, 이는 연평균 22% 성장을 뜻한다. 이를 감안한다면 지능형 영상분석 시스템이 영상보안 분야의 큰 트렌드로 영상보안 제품 서비스의 필수요소가 될 것이라 예상된다. 준의 기술력을 가지고 있고, 특히 DVR에서는 외국 기술 을 선도하고 있다 해도 과언이 아니나, 지능형 시스템으 로의 교체 요구는 충족시키지 못하고 있다. 지능형 영상 감시 기술은 대부분의 국내 업체가 외산 기술을 도입하 여 사용하는 현실이며, 소수의 국내 기업만이 연구개발 을 통해 자체 기술력을 확보하고 있다. 여기서 문제는 변화 감지, 위치 측정, 대상 추적, 행위 분 석 등 지능형에 속하는 기능들을 구현하고는 있으나, 지방 자치단체마다 설치하고 있는 통합관제센터에 적용해 실제 사용하기에는 성능이 미흡한 상태라는 점이다. 날씨, 광량 변화 등 무수히 변화하는 실제 환경에서는 만족할 만한 성 능이 나오지 않아 지속적인 엔진 개선이 필요한 형편이다. 052 07/08 2012
앞서 살펴보았듯이 지능형 영상감시 분야의 급속한 성장이 예측되나, 현재 해외 메이저 업체들이 지능형 영 상감시 시장을 주도하고 있어 국내 기업들의 기술개발이 시급하다. 이를 위해 한국표준과학연구원, 한국전자통신 연구원 등 연구기관에서 지능형 영상분석 감시시스템 연 구가 진행 중이며, 서울대와 포항공대 등 학계, 중소기업 과 대기업 공동연구 등이 진행되고 있다. 국내 지능형 영 상분석 시장규모는 정확히 추정하기 어려우며, 국내 전체 영상보안 시장의 1~3% 사이일 것으로 추측된다. 3. 지능형 CCTV 영상감시 기술 현황 추적, 행위 분석, 카메라 흔들림 처리 등에 대한 연구를 수행하고 있다. 특히 객체 탐지 및 추적, 행위 분석, 이미지 전처리, 카메 라 컨트롤, 카메라 이상 유무 확인 기능을 포함하는 PILeye라는 software package를 개발하였고, 삼성테크윈과 영상감시 알고리즘과 관련한 공동연구를 진행하고 있으 며, 확률적 모델에 기반한 배경 모델 생성을 통해 고정된 카메라에서 움직이는 사람을 검출해 내는 방법을 제안. 320 240 해상도의 영상에 대해 50fps 이상의 빠른 연산 속도로 움직이는 물체를 강인하게 검출할 수 있다고 한다. 3.1 국내 지능형 CCTV 영상감시 기술 현황 한국전자통신연구원은 개인신변 안전보장을 위한 영 상보안기술 개발 과제를 진행 중이며, 주요 결과물로는 보안 S/W, 보안 H/W 모듈, 보안 칩셋, 이기종 영상보안시 스템 상호호환을 위한 표준 미들웨어 및 표준 API, 다중 영상보안시스템 연동 기반 광역 객체추적 S/W, 그리고 법 적 증거영상자료 생성 S/W 기술 등이며, 현재 KT 텔레캅 이 보안 서비스를 제공하는 아파트에 설치되어 운용 중 이나 야간 환경에는 적용에 어려움이 있다. 서울대 인지지능 연구실은 영상감시에서 필요한 여러 요소 기술들을 연구하고 있으며, 움직임 영역 탐지, 객체 [그림 3] 한국전자통신연구원(ETRI) 지능형 영상분석 화면 [그림 4] 배경 모델을 통한 전경 검출 국내 업계에서는 일리시스와 UDP 테크놀로지 등의 중 소업체와 삼성테크윈을 중심으로 지능형 영상분석 기술 이 연구되고 있다. 일리시스는 이동체 감지/추적, 이벤트 감지, PTZ 제어 등의 지능형 영상분석 기술과 자동 초점 제어, 비디오 안 정화, 영상 화질 개선 등의 영상처리 기술 및 DSP 기반 영상 처리 유닛, 지능형 비디오 서버 등의 임베디드 지능 형 영상 시스템을 개발하였으며, UDP 테크놀로지는 DSP 기반 임베디드 지능형 영상 솔루션 개발에 집중해 DSP 컴퓨팅 리소스의 30% 미만을 사용하는 경량화된 지능 형 영상분석 기술을 보유하고 있다. 삼성테크윈은 적외선 영상을 이용하여 어둠 속에서도 최대 100m 거리에 있는 피사체를 식별할 수 있는 기술을 장점으로 하는 기술을 보유하고 있다. TTA Journal Vol.142 053
3.2 국외 지능형 CCTV 영상감시 기술 현황 이스라엘의 소프트웨어 개발업체인 IOimage에서 개발 한 Video Analytics는 영상에 Intrusion Detection, Baggage Detection, Object Removal Detection, Vehicle Detection 등 다양한 응용 탐지 기능을 제공하고 있다. Dous Technologies 社 (미국) 제품 Praesidium는 사용 자가 선택한 Target에 대해 감시 환경 내에 설치된 모든 카메라를 통해서 지속적으로 추적하며 해당 영상을 녹 화하는 전형적인 Multi-Camera Handoff 기능을 탑재하 고 있으며, 온라인으로 소개되고 있는 실내 환경에서의 Praesidium Demo 영상에 의하면 이동체에 대한 우수한 Multi-Camera Handoff 성능이 추정된다. iomniscient 社 는 세계 각지에 17개의 센터를 가지고 있 고 Global security challenge for crowded scenes에서 우승한 security surveillance system 전문 회사이며, 탐지 난이도에 따라 IQ 지수로 기술 난이도를 표시하고 있다. [그림 5] Dous Technologies 社 의 Praesidium [그림 6] iomniscient 社 의 프로젝트 결과 화면 4. 맺음말 지능형 CCTV 영상감시 기술은 해외 메이저업체가 세 계시장을 주도하고 있으며 국내기술은 시작 단계이므로 지능형 영상인식기술의 중요성을 감안하여 적극적인 기 술개발 지원이 필요하다. 영상감시시스템의 전반적인 수준은 국내기술이 세계 정 상급에 있다고 할 수 있지만, 지능형 영상인식기술은 해외 업체들이 절대 강세를 보이고 있는 것이 현실이며, 향후 지 능형 영상인식 솔루션이 현재의 영상감시 솔루션을 상당부 분 대체한다고 가정할 때 기술개발을 서두를 필요가 있다. 이를 위해 국내 업체들의 원활한 기술개발이 가능한 기반 조성을 위해 세 가지 사항을 제안하고자 한다. 첫째, 초기 지능형이라는 이름으로 많은 영상감시 시스 템이 시장에 등장했으나, 잦은 오경보와 기대와 다른 성 능으로 시장의 신뢰를 얻지 못했다. 시장에서의 신뢰를 회복하기 위해서는 업체의 지능형 영상감시 시스템에 대 한 신뢰성있는 기관의 검증절차, 즉 시험과 인증 체계가 필요하다. 이를 바탕으로 시장에서의 신뢰를 회복하고 검 증된 제품의 활용을 통해 시장이 활성화되는 기반을 마 련할 수 있을 것이다. 둘째, 기술개발에 있어서 업체들이 다양한 시나리오 상 에서 테스트를 할 수 있는 행위 기반의 영상 DB 가 매우 부족한 점이다. 현재, 지능형 영상감시 시스템을 개발하는 업체는 현장에서 일어날 듯한 여러 조건을 가정한 영상 을 자체적으로 수집 제작하여 이를 통해, 개발한 지능형 영상 엔진(알고리즘)을 테스트하거나, 해외(영국의 I-LIDS 등)에서 관련 영상을 구매하여 테스트를 진행하고 있는데 많은 비용과 시간이 소요되고 있다. 이러한 개발상의 어 려운 점을 해결해 줄 수 있는 국내 환경에 맞는 다양한 시 나리오와 조도, 조건 등을 반영한 영상 DB를 저렴하게 제 공하여 개발이 원활하게 이루어질 수 있도록 해야 한다. 마지막으로 언급하고자 하는 것은 개인정보보호이다. 지능형 영상분석 시스템이 발전하는데 있어 가장 큰 걸 054 07/08 2012
림돌은 바로 초상권 또는 개인 프라이버시 침해로 대표 되는 법적인 문제가 명쾌하게 정리되지 않았다는 점이다. 불특정 다수를 모니터링하고, 영상 데이터를 저장하며 이벤트 발생 시 사람을 추적하고 기존 데이터베이스와 비 교 분석하는 것이 워낙 민감하게 받아들여지기 때문이 다. 이 문제에 대한 공론화를 통해 보다 합리적인 가이드 라인이 제시될 필요가 있다. 정 보 통 신 용 어 해 설 스크립트 키디 s c r i p t k i d d i e [ 정보보호 ] 이미 만들어진 해킹 프로그램을 활용하는 해커. 보통 정교한 해킹 프로그램을 만들거나 활용할 수 있는 능력이 부족한 해커로 친구 에게 자랑을 하거나 컴퓨터 전문가 공동체로부터 신용을 얻고자 해킹을 시도하는 해커를 말한다. TTA Journal Vol.142 055