사물인터넷(IoT)이 일상생활에서 구현된 가장 보편적인 사례는 CCTV라고 할 수 있다. 사회 곳곳에서 영상이 촬영돼 범죄예방과 탐지, 교통통제, 범죄자 혹은 실종자 추적, 화재·재해 탐지, 낯선 침입자 탐지 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
아날로그 방식의 CCTV는 실시간 감시가 불가능했지만, 최근에는 디지털 방식의 네트워크카메라가 보편화되면서 실시간으로 발생하는 현장 상황을 보고 적절하게 대응할 수 있다. 실시간 영상을 분석해 이벤트를 발생시키는 지능형 영상분석 기술도 빠르게 발달하고 있어, 수많은 카메라에서 촬영되는 영상 중 실제로 대응해야 하는 상황만을 골라 이벤트를 발생시켜 조치할 수 있도록 하는 기술도 사용되고 있다.
자동화된 탐지-대응 가능한 영상분석 기술 필요
영상분석 기술은 머신러닝·딥러닝 기술이 접목돼 정확도를 높이고 있으며, 오미탐 없이 특정 상황을 감지하고 자동으로 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 예를 들어 범죄 정황이 탐지되면 가까운 경찰 지구대로 즉시 출동 명령을 내리는 등의 서비스가 가능하다.
그러나 아직 영상분석 기술의 완성도가 높다고 할 수는 없다. 현재 상용화된 영상분석 솔루션의 정밀도나 정확도가 충분히 높지 않아 완전히 자동화된 시스템을 구축하지 못한다. 화재감지를 위해 설치한 카메라의 경우를 예로 들어보면, 사물놀이 공연 중 옷의 붉은 장식이 움직이는 것을 화재로 인지하거나 크리스마스 트리 장식의 깜박이는 조명, 구급자·경찰차의 사이렌 불빛 등을 화재로 인지하고 경보를 울린다. 화재로 인한 연기인지, 안개인지 구분하는 것도 쉽지 않다.
김학일 비젼인 대표이사는 “대부분의 영상분석 솔루션은 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리인 오픈CV를 사용하는데, 오미탐이 많고 정확도가 떨어져 CCTV만으로 정확하게 이벤트를 감지하지 못하고 관리자가 확인하고 대응하는 절차가 필요하다. 이벤트 발생부터 대응까지 걸리는 시간을 단축해야 하는 재해·범죄·사고 현장에서 사용되는 영상분석 솔루션은 더 정확하고 빠른 탐지가 가능한 지능적인 기술이 필요하다”고 말했다.
클라우드 이용한 영상분석 서비스 ‘유용’
머신비전 기술 전문기업 비젼인은 딥러닝을 이용한 객체인식 알고리즘을 자체 개발해 찾고자 하는 객체를 정확하게 찾아내는 기술을 확보하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 편리한 사회를 만들 수 있도록 돕는다. 빠르게 움직이는 객체는 물론이고, 저조도 영상에서도 탐지가 가능하며, 화재, 연기 등을 찾아낼 수 있다. 오픈CL/오픈GL-ES 기반 고속 병렬 영상처리 기술을 구현해 하드웨어 리소스 사용을 최적화한다.
비젼인의 기술은 DBI 덴마크 화재 연구소에서 실제 환경과 동일한 상황에서 테스트 한 결과, 화재 상황을 정확하게 탐지해냈다. 우리나라 건설생활환경시험연구원(KCL) 시험 성적에서도 오탐 없이 15초 이내 탐지하는 높은 결과를 기록했다.
영상분석 솔루션 기업 중에서 딥러닝 분석을 할 수 있을 만큼 충분한 데이터를 보유한 곳은 거의 없다. 솔루션 기업이 영상 데이터를 수집할 권한이 없으며, 특히 개인정보보호법으로 인해 무작위로 데이터를 가져가 분석할 수 없기 때문이다. 비젼인은 인하대학교 정보통신공학과 교수인 김학일 대표를 중심으로, 딥러닝 알고리즘 전문가로 구성된 연구소를 통해 정교한 분석 기술을 개발하고 있다.
비젼인의 기술은 SDK로 네트워크 카메라 제조기업에 공급하고 있으며, 통신사 서비스에도 적용된다. 기술이전을 요구하는 기업/기관에게도 제공되고 있다. 향후 클라우드 방식의 서비스도 고려하고 있는데, 영상을 수집해 클라우드에서 분석·모니터링하는 방식으로 기획하고 있다.
김 대표는 “네트워크 카메라의 성능과 기능이 고도화되고 있는 만큼 영상분석 기술도 한 차원 높은 수준으로 발전해야 한다. 이를 위해서는 로컬 PC·서버에만 의존하지 않고 클라우드를 이용하는 것이 현명하다”며 “클라우드 기반 서비스는 중앙에서 영상데이터를 분석하기 때문에 개인정보보호를 위한 마스킹 등의 기술을 적용하는 것도 용이할 것”이라고 말했다.
정확도 높은 기술 선택해야
비젼인은 딥러닝 기반 영상분석 기술을 IoT 스마트캠 등에 적용하는 방안을 제안하고 있다. CCTV, 드론, 블랙박스 등 영상을 기록하는 수많은 카메라가 처리하는 영상을 관리하고 보호하는 방법이 시급한 상황이다. 또한 데이터 환경이 열악한 곳에서도 영상정보를 전송하고 보호해야 하는 수요가 있다. 영상기기, 드론 등을 제조하는 기업과 협력한다면 보다 안전한 영상정보 보호와 활용이 가능할 것으로 기대된다.
또한 위조지문을 방지하는 기술도 상용화를 앞두고 있다. 지문인식 스마트폰이 보편화되고 있으며, 모바일 금융 서비스에서는 비밀번호 혹은 지문인증만으로 금융거래를 가능하게 했다. 그러나 최신 스마트폰의 지문인식 센서도 쉽게 해135
킹당할 수 있다는 사실이 알려지고 있다. 비젼인은 딥러닝을 이용해 가짜 지문과 진짜 지문을 인식하는 기술을 개발했으며, 스마트폰 제조사, ATM 등에 적용할 계획이다.
김 대표는 “영상분석이나 가짜 지문 탐지 등을 구현할 수 있는 오픈소스 소프트웨어도 있고, 개발자도 많다. 그러나 정확도와 정밀도를 따져보면 실생활에서 상용화할 수 있는 기술력을 찾기 쉽지 않다”며 “그 어떤 기술도 100% 완벽한 탐지율을 가질 수는 없지만, 100%에 가까운 정확도를 제공하는 기술은 있다. 완성도를 기준으로 기술을 선택하는 것이 안전하고 편리한 생활을 만드는 길”이라고 말했다.
