물리보안이 사물인터넷(IoT)과 결합해 눈부시게 발전하고 있다. 물리보안은 주요 지점에 설치한 센서를 통해 인프라를 관리·통제하는 서비스를 제공해왔으며, 센서 간 통신과 이를 분석한 데이터가 가장 중요한 의미를 갖게 된다. IoT 역시 사물간 혹은 사물과 사람/생물이 통신하며, 이를 기반으로 다양한 서비스가 제공되는 환경이므로, 물리보안과 동일한 철학을 갖고 있다고 할 수 있다.

물리보안 기업들이 이러한 배경에서 IoT 시장에 적극 뛰어들고 있다. 각종 센서에서 수집한 데이터를 이용해 출입통제, 기기 제어, 이상행위 탐지 등의 기술을 제공해왔으며, 다양한 분야에서 이미 IoT를 접목한 서비스를 제공해오고 있어 IoT 시장 확산의 첨병이 되고 있다는 주장이다.

범죄자 얼굴 인식하는 지능형 영상보안

주변에서 쉽게 볼 수 있는 물리보안과 IoT의 예를 소개하면, 범죄가 많이 발생하는 지역과 시간대에, 범죄와 유사한 행위가 CCTV에 포착되면 자동으로 경찰이나 관련 부처에 알려 출동할 수 있도록 한다. CCTV에 지능형 영상 감지 기능을 추가하면 여러 지역에서 촬영된 범죄자 영상을 추적해 검거할 수 있다.

가정에서는 네트워크 카메라를 통해 불법 침입을 감시하고 스마트폰으로 해당 정황을 실시간으로 확인하고 경찰에 신고하는 등의 역할을 할 수 있다. 스마트폰으로 전등과 가스밸브를 잠그고 에너지를 관리하며, 출입문의 경비 설정과 해제가 가능하다.

엑시스는 물리보안이 IoT와 결합해 ‘보안사물인터넷(IoST)’으로 발전하고 있다고 설명하고 있다. IP 망에 연결된 기기를 물리보안 영역에서 활용한다는 개념으로, IP 망에 연결된 기기들이 수집, 교환한 정보는 보안 목적 이외에도 다양한 방면에서 활용 가능하다.

네트워크 카메라, 연기 감지 센서, 가스 감지 센서, 접근제어 판넬, 네트워크 스피커 등 다양한 기기가 IoST에 활용될 수 있다. 이러한 개별 장치가 하나의 관리 콘솔에 통합돼 전체 빌딩이나 구역에 대한 전반적인 통합 관제가 가능하다. 빌딩 정보 관리, 리테일 분야의 비즈니스 정보 수집 및 분석, 교통 패턴 및 군중의 움직임 실시간 분석을 이용한 과학적 연구에까지 확대되고 있다.

IoST 활용은 영상보안 시스템과 밀접하게 결합돼 진행된다. CCTV로 사용되는 네트워크 카메라는 지능적인 감시가 필요한 모든 곳에 설치돼 상황을 실시간으로 관제센터에 실시간으로 전송한다. 또한 이 영상을 녹화해 범죄를 추적하거나 주변의 상황을 개선하는데 사용될 수 있다.

최용일 ADT캡스 보안기술연구소장은 “물리보안과 IoT를 결합시켜 사람보다 정확하게 시설과 인프라를 보호하는 것이 최근 기술발전의 트렌드이다. 오탐·과탐·미탐 없이 정확하게 침입을 탐지하고 침입이 일어날 가능성이 높은 정황을 더욱 정밀하게 감시하는 한편, 유연하게 상황에 대처할 수 있도록 해 보안 기업과 고객 내부에서 효율적으로 관제할 수 있도록 해야 한다”고 말했다.

인공지능 기술 결합되는 IoST

최근 물리보안 시장에서 가장 관심을 갖는 지능형 영상보안 기술은 영상데이터를 지능적으로 분석해 모든 상황을 정확하게 파악할 수 있도록 하는 것이다. 영상에 포착된 움직임을 파악해 위험징후가 있는지 지능적으로 파악하는 것 뿐만 아니라 영상데이터에 인공지능 분석기술을 적용해 비즈니스 통찰력을 제공하는 데이터로 가공할 수도 있다.

예를 들어 대형 마트에 설치된 네트워크 카메라를 통해 물건을 훔치는 정황을 포착해 막을 수 있을 뿐 아니라, 고객의 동선을 분석해 가장 효율적인 상품 배치를 판단할 수 있다. 계산대 대기열을 최적화하고, 고객이 가장 많이 몰리는 시간과 가장 한가한 시간을 계산해 타임세일을 진행하고, 상품의 종류별로 가장 많이 판매되는 시간을 분석한 후 해당 상품을 가장 많이 찾는 고객들이 상품을 고르기에 편리한 곳에 배치함으로써 매출을 극대화 할 수 있다.

공공 서비스에 물리보안과 IoT 접목한 사례는 도로에 설치된 CCTV를 통해 교통량 증가와 차량 속도를 제어하는 지능형 교통 시스템이다. 지능형 교통시스템은 CCTV 영상 정보를 실시간으로 분석해 주요 지점의 교통량을 분석해 차량이 집중되는 지점의 교통을 다른 곳으로 분산시킨다. 내비게이션을 통해 막히지 않는 실시간 최적 경로를 제공할 수 있도록하며, 신호를 제어해 도로 교통의 흐름을 제어한다. 도로 파손, 사고 발생 시 해당 차로를 폐쇄해 2차 사고를 막고, 해당 기관에 통보해 빠른 조치를 취한다.

고속도로 사고 발생 방지 위한 IoST

고속도로에서는 네트워크 카메라에서 차량의 속도, 흐름, 사고가 가장 발생하는 지점 등을 분석해 사고와 교통 흐름을 개선시킨다. 예를 들어 사고가 많이 발생하는 지점을 지나가는 자동차를 분석해 속도, 차선변경과 같은 운전자의 습관, 음주운전·졸음운전 등의 상황을 파악해 사고가 많이 발생하게 되는 원인을 파악하고 속도를 제한하거나 차선변경을 안전하게 하도록 유도하고, 졸음운전·음주운전을 막을 수 있는 장치를 마련한다.

응급의료 구급차의 경우 응급환자의 이송 중에 환자의 상태에 대한 각종 자료(혈압, 맥박 등)와 환자의 영상 자료를 실시간으로 응급센터로 전송하여 병원 도착 즉시 정확한 치료를 할 수 있도록 한다.

호주에서는 사고현장 정보를 가장 빨리 도착할 수 있는 경찰에게 보내주고 출동명령을 내려 사고를 수습할 수 있도록 해 평균 출동시간을 크게 단축시켰다. 이를 통해 피해자를 빠르게 구제하고 범죄자를 추적하며, 경찰의 업무시간을 단축시켜 더 가치 높은 공공 서비스에 집중할 수 있도록 한다.

이 같은 지능형 영상감시 시스템은 소형화, 정밀화되고 있으며, 사람이 모든 상황을 직접 보고 지능적으로 판단할 수 있도록 진화하게 될 것이다. 또한 앞으로 클라우드를 활용한 영상저장(VSaaSe)이 본격적으로 사용되고, 빅데이터 분석 기술과 결합해 더욱 지능화된 IoST가 가능하게 될 것으로 전망된다.

최용일 ADT캡스 연구소장은 “현재 출시된 지능형 영상 제품은 서버 기반으로 구현돼 실시간 분석이 어려우며, 정밀한 영상분석 기능을 구현하는데 많은 계산이 필요해 소형화하기 어렵다. 그러나 향후 고성능 반도체가 개발되면 영상 분석 기능을 집적화한 칩들이 개발될 것이고, 일반 CCTV 업계에서도 쉽게 지능형 영상 분석을 구현할 수 있을 것”이라고 말했다.

VaaS는 네트워크를 통해 고화질 영상 데이터를 수시로 저장하면서 발생하는 대역폭 문제를 해결하지 못해 활용이 저조했다. 그러나 H.265 영상 압축 규격의 등장으로 고화질 압출 효율을 높일 수 있게 돼 VaaS 활용은 더욱 넓어질 것으로 보인다.