Trends in Performance Surveillance - Right Before Our Eyes

급박하게 변해가고 있는 영상보안시장의 모습

 

인간의 눈보다 훨씬 더 정확하게 감지하는 지능형 영상감시 시스템의 이득을 볼 날도 그리 멀지 않았다. 하드웨어적인 영상감시 시스템과 지능적으로 분석할 수 있는 소프트웨어의 발전은 지능형 영상감시 시스템의 실제 적용이 가능한 지점에까지 이르렀다. 이 글에서는 영상감시 시스템에서 최근 발전상황을 검토하고, 발전된 기술을 통해 어느 정도까지 지능형 영상감시 시스템에 관련 기술이 실제로 적용될 수 있는지를 알아볼 것이다.

 

애매모호한 영상, 불명확한 컬러, 불충분한 디테일을 갖고 몇 시간이고 범죄추적에 시간을 보내며 고생하는 범죄 수사관의 수고는 이제 끝날 것으로 보인다.

CCTV 역사와 영상의 질

VCR이 영상보안업계를 점령한 1980년대 이전에 대부분의 은행은 Friscoe 베이 타입의 35mm 필름 카메라를 보안용도로 설치했으며, 이는 절도가 이루어지는 동안 은행원에 의해 작동되었다. 그리고 만약 절도사건이 발생하면 경찰은 그 필름을 재생하여 높은 질을 가진 용의자의 8×10 사진을 얻었다. 그러나 영상의 질은 우수했지만, 35mm 필름을 사용하면서 생기는 쓸모없는 영상까지 검색하는데 드는 노력과 그런 영상을 인쇄하는 데 드는 시간은 큰 골칫거리였다.

이러한 이유로 영상보안업계는 비디오카메라와 VCR로 옮겨가게 된다. 이런 발전은 시간 경과 VCR의 도입으로 이어졌다. VCR 카세트에서 테이프를 느리게 작동함으로써 초 당 보다 낮은 프레임이 녹음될 수 있었던 것이다. 이러한 녹화방식은 최대 40일(960시간)까지 저장시간을 늘릴 수 있었다. 그러나 이것도 문제를 완벽하게 해결해주지는 못했다. 시간 경과 VCR은 VHS 포맷의 최대 280라인의 해상도를 기록할 수 있을 뿐이고, 오직 하나의 비디오 입력만을 받아들인다는 것이 단점으로 지적된 것이다. VHS 테이프에 여러대의 카메라 영상을 녹화하기 위해서는 멀티플렉서, 인코더/디코더와 비디오 스위치가 필요했으며, 이는 결국 한 비디오테이프에서 카메라의 양을 증가시키는 데 결정적 역할을 했다. 그리고 이것은 녹화된 영상의 양과 질을 감소시키고 말았다.

1990년대 후반, 보안업계는 디지털 비디오 녹화기(DVR)를 출시하기 시작했다. 이는 아날로그 카메라 입력을 받아들여 손실이 있는 압축을 사용하여 영상을 하드디스크에 녹화하는 방식이었다. 그러나 감시된 영상을 저장하는 이 방법은 질 나쁜 영상을 제공하면서 모니터링에 있어 더 악화될 수 있는 소지가 있었다.

물론 DVR 제조사들은 디지털 시스템의 장점들을 널리 선전하고, 대규모 압축율을 내세우면서 이러한 단점을 상당부분 감소시켰다. DVR 제조사들은 2.2kb로 내려간 파일 사이즈를 홍보했다. 그러나 정상적인 비디오 영상이 720×486 픽셀의 디지털 매트릭스를 가진다면, 완전한 영상의 압축되지 않은 저장은 정상적이라면 1,000Kb인 사이즈에서 1Mb 가량 된다. 그렇다면 ‘손실 있는’ 압축 녹화에서 폐기된 데이터의 998kb는 어디에 있는가?

이렇듯 질 나쁜 DVR 영상이 제공됨에도 불구하고, 보안 업계는 이런 사실을 숨긴채 재빨리 이들을 채택했다. 왜냐하면 손쉬운 추적과 날짜표시, 그리고 테이프 중심의 시스템에는 불가능한 것들을 DVR은 편리한 기능들로 제공할 수 있었기 때문이다.

이러한 결과로 2000년대 초, 영상감시 시스템에서 이미지의 질은 더욱 나빠지게 되었고, 영상기술에 대한 현역 과학자 그룹(SWGIT)은 다른 과학자 그룹과 공동으로 법 시행 관료들과 보안 전문가들에 의해 제기되는 영상 문제(질 나쁜 CCTV 시스템의 확산으로 야기되는 문제)를 연구하기 시작했다. 2004년 이러한 과학자 그룹(SWGIT)은 ‘상업 기관에서 영상보안 시스템을 사용하기 위한 권고안과 지침서’를 발표했다. 이 지침서는 CCTV 시스템의 사용과 관련하여 법 집행 기관과 보안 전문가들의 염려를 연구한 산물이었다. 

보다 세심한 사고의 필요성

보안 전문가와 법 집행 기관에 요구되는 수준에서 영상의 질을 개선하기 위해 업계는 영상보안 시스템을 어떻게 작동시켜야 할지 재검토해야 했다. 그리고 우리는 영상, 디지털 전송, 저장, 영상기술에 대한 지식이 증가함에 따라 지능형 감시 시스템을 제공한다는 약속을 지키기 위해 큰 걸음을 걸어왔다. 가장 중요한 발전은 아래에 세부적으로 설명된 바와 같다.

영상 : 카메라 발전

오늘날 최초로 진보적이고, 과학적이라 칭할 수 있는 단계의 CCD 센서를 사용하고, 역동적인 범위를 전달하는 멀티-메가픽셀 카메라를 실행할 수 있게 되었다. 전체 가시광선 스펙트럼과 적외선 파장 가까이에서 아주 민감하게 반응하는 이 감시 카메라는 과학적인 등급의 센서로 작동되며, 육안으로 볼 수 없는 것까지 볼 수 있다. 참고로 인간의 눈은 약 8비트의 범위를 생성하여 700nm까지만 볼 수 있다. 그리고 이 멀티-메가픽셀 감시 카메라는 약 8비트의 광동적 범위를 제공하는 최고의 NTSC-중심의 전통적 카메라보다 훨씬 더 민감하다.

또한, 과학적 등급의 센서는 소비자 등급의 센서보다 높은 양자 효율(QE)을 갖고 있다. 평균적으로 소비자 등급의 센서는 전형적인 감시 시스템에서 발견되는데, 이는 약 15%의 양자 효율을 가지고 있다. 반면, 과학자 등급의 센서는 60%까지 양자 효율을 가진다. 이로써 과학적 센서는 소비자 등급 센서를 사용하는 전통적인 감시 카메라보다 3배나 많은 정보를 얻을 수 있다. 이러한 감시 카메라 덕분에 새로운 11메가픽셀까지의 해상도를 지닌 영상을 생성할 수 있다. 이러한 디테일한 수준 덕분에 녹화된 것에서 디지털 Pan/Tilt/Zoom의 사용이 가능하며, 전통적인 PTZ 시스템으로는 불가능했던, 사건 이후의 세부적인 영상을 발췌할 수 있게 됐다.

카메라 센서의 효율성

최근의 또 다른 발전은 조명 조건의 변화로 영상을 포착하는데 있어 나타날 수 있는 변수를 최소화하는 기능이다. 카메라의 주변 조명은 계속적으로 변화될 수밖에 없고, 이는 고화질의 영상을 재생하는데 주된 방해물이 된다. 예를 들면 노출 시간이 짧은 경우, 빛 에너지가 센서에 닿을 정도로 충분하지 못해 시그널 대 노이즈 비율이 낮아져 영상이 ‘노이즈’로 뒤덮이게 된다. 반대로 노출시간이 너무 긴 경우에는 시그널 대 노이즈 비율은 좋지만 화면에서 움직이는 대상은 흐릿하게 보이게 된다. 

하지만 높은 성능의 카메라는 오늘날 실제 시간으로 장면을 분석하는 기능이 있고, 카메라 환경에 의해서 조명이 조정되는 능력을 가진다. 화면에 빛이 떨어지면 카메라는 노출 시간에 따라 조정을 해야 하고, 최적의 시그널 대 잡음 비율을 얻기 위해 조리개를 작동해야 한다. 이러는 동안에도 움직이는 대상에 대한 영상의 선명도는 여전히 유지하면서 최적의 기능을 유지해야 한다. 오늘날 이용 가능한 감시 카메라는 지속적으로 노출 시간, 렌즈 조리개 크기와 시그널 대 잡음 비율을 조정하면서 해당 조건에 대한 최고의 영상을 포착한다.

압축 오류 줄이기 

일단 영상이 저장되면 다음 단계는 그 정보를 모니터링 장치에 전송하는 일이다. 과거에는 심각한 대역폭 제한이 있었기 때문에 전통적인 감시 녹화기는 ‘손실이 발생하는’ 압축 기술을 사용할 수밖에 없었고, 이로 인해 영상 오류가 생기고 중요한 세부 정보가 폐기됐었다. 그리고 감시 카메라 제조사들은 그 방법이 중요한 영상 데이터를 영원히 파괴한다는 사실을 인정하는 대신에 특정 손실 발생 압축 기술의 장점을 강조하는 경향이 있었다.

사실 이들이 강조하는 오늘날 사용 중인 대부분의 손실 발생 압축 알고리즘(연산법)은 집중이 아주 중요한 감시 측면 이 아닌 오락이나 비디오 회의 산업을 위해 고안된 시스템이었다. 다시 말해 MPEG1, MPEG2, MP4, h.263은 원래 의도대로 오락물에 적용되었을 때는 좋지만, 아동을 유괴한 자의 정체를 밝힐 때는 손실 발생 압축 형태의 압축된 영상을 제공하기 때문에 적합하지 않다는 것이다. 법 집행자와 보안 전문가들은 범인의 정체를 밝히기 위해 사용되는 최대한의 정보를 드러내주는 고화질의 영상을 원한다.

그리고 최근 다행히도 손실 발생 압축에 대한 대안이 제시되고 있다. 손실 없는 압축 스탠더드(표준)는 원래의 영상 데이터를 보존하며, 필요한 대역폭과 저장 공간은 축소하는 것이 그것이다. 효율적인 방식으로 감시 증거를 전송하고, 저장하도록 보장하기 위해서 감시 시스템은 손실이 발생하지 않는 압축을 사용해야 한다. 손실이 없는 압축을 사용하는 고성능 카메라가 보다 많은 대역폭과 하드 드라이브 공간을 필요로 함에도, 녹화기에 저장되는 영상의 결과물들은 감시 카메라가 처음 포착해낸 데이터와 동일한 데이터를 담는다. 

손실 없는 압축의 사용을 위해 가능한 기술의 하나는 이더넷 케이블을 이용한 기가바이트 전송이다. 기가바이트 이더넷 카메라는 100mb 이더넷을 지원하는 카메라인 만큼 10배로 빠른 영상 데이터를 재생할 수 있다. 기가바이트 이더넷이 제공하는 최고의 전송율 덕분에 고성능 카메라는 손실 발생 압축 기술에 의지하지 않고도 멀티 메가픽셀 영상을 전송할 수 있다.

한층 업그레이드 된 촬영 : 인간의 인지능력보다 양호

고성능 카메라, 기가바이트 이더넷 전송, 고성능 녹화기 등을 사용하면서 영상감시 시스템은 영상센서가 감지한 영상을 똑같이 캡쳐하고 저장할 수 있게 됐다. 영상감시 시스템이 육안으로 볼 수 있는 것보다 더 많은 영상 이미지를 볼 수 있기 때문에 자동 대조와 같은 영상강화 도구(툴)가 완벽한 세부영상을 나타내는 데 필요하게 됐다.

자동 대조와 레벨 강화는 이미지가 나타나는 모니터 영상의 광대역 동작 범위를 재현한다. 이로 인해 최적의 대조 영상이 보장될 수 있다. 고성능 카메라에서 영상의 광대역 동작 범위는 모니터와 육안의 범위를 능가하기 때문에 관심 영역은 선택할 수 있고, 레벨 강화는 그 영역에 적용될 수 있다. 이로 인해 중요한 세부 영상들이 손쉽게 드러난다. 레벨 강화는 영상의 어두운 부분 혹은 밝은 부분에서 세부적인 영상을 식별하는 데 특히 유용하다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

해상도: 얼마나 높으면 충분할까?

일반적으로 영상적인 세부적인 부분을 나타내는 데는 보다 높은 해상도가 필요하다. 그러나 영상에서 픽셀의 수는 영상 품질의 유일한 지표는 아니다. 지능형 영상감시 시스템에서 영상은 두 영상의 해상도가 동일하다고 해도 전통적인 감시 시스템으로 캡쳐된 영상보다 더욱 선명하고 분명하게 나타날 것이다.

동일 해상도, 다른 결과

위 그림에서 두 개의 영상은 320×320이라는 포맷 해상도를 가지고 있다. 그러나 왼쪽의 영상은 오른쪽 영상의 보기 좋은 해상도나 선명도를 보여주고 있지 않다. 감시 카메라에 얼마나 많은 해상도가 필요한지 결정하기 위해서 중요한 것은 전반적인 감시 시스템에서 카메라가 하는 역할을 결정하는 일이다. 캐나다 보험협회 시험소는 CCTV 시스템의 실행을 위한 표준을 마련하고 있다(ULC S317-96). 이 표준의 일부분은 CCTV 카메라가 감시 시스템에서 수행할 수 있는 다음의 4가지 역할에 기초하고 있다.

·모니터

관찰자는 자신이 그 존재를 알고 있는 사람의 수, 방향, 움직임의 속도를 결정할 수 있다. 즉 그들을 추적할 필요가 없다.

·감지

경보를 따라 관찰자는 탐색한 이후에 자신에게 보이는 화면에서 사람이 보이는지 어떤지 확실하게 확인할 수 있다.

·인지

모니터링 담당자는 보이는 사람이 전에 봤던 사람과 동일 인물인지 아닌지 확실하게 말할 수 있다.

·신분(정체성) 확정

화면의 질과 세부장면을 통해 합리적 의심의 여지가 없는 자의 신분(정체성)을 밝히는 데 충분하다.

보다 전체적으로 보기

디지털 영상 테크놀로지, 컴퓨터, 네트워킹 하드웨어에서 나타난 최근의 기술적 진보덕분에 영상감시 시스템에서 새로운 단계의 임무 수행이 가능하게 되었다. 하지만 그럼에도 불구하고 강력한 증거자료에 대한 양질의 영상 이미지와 고도의 지능적 분석을 제공하는 비즈니스는 쉬운 업무는 아니다. 단순히 카메라 센서를 개선한다거나 전송 방법 혹은 모니터링 시스템을 개선하는 것으로는 충분치 않다. 전체 시스템이 하나의 전체적인 통일체로 보여져야 하고, 그런 식으로 실행도 되야 한다. 

지능형 영상감시 시스템은 하나의 전체로써 고안이 되어야 한다. 왜냐하면 이전 모든 구성성분들이 연속적인 양질의 영상을 유지하기 위해 뒤이어오는 구성성분들에 맞게 완전하고 정확한 화면을 포착하고 유지하고, 또 제공해야 하도록 작동되어야 하기 때문이다. 이러한 시스템을 작동하기 위해서는 카메라나 네트워킹에 집중하는 많은 회사들이 가지고 있지 않은 심대한 노력과 기술적 노하우가 요구된다.

 

 

그림 3은 영상의 질 면에서 전통적인 시스템과 지능형 영상감시 시스템 간의 차이점을 나타낸다.

 

지능형 감시 시스템이 고군분투하는 분야

불행히도 지능형 영상감시 시스템의 약속은 전통적인 감시 시스템이 제공한 질 나쁜 영상으로 인해 실행 단계가 늦추어졌다. 정교한 지능형 감시 소프트웨어의 적당한 기능과 관련하여 발생하는 문제는 아주 고전적인 것이다. 다른 말로 하자면, 전통적인 CCTV 시스템으로 생성된 낮은 질의 영상으로 영상분석 시스템을 보급한다면 업계에서 가장 최신의 트렌드를 가능하게 하는 소프트웨어는 광고처럼 기능하지 못할 수도 있기 때문이다. 

그 결과로 잘못된 실증, 범인 확인 오류, 믿을 만한 사건의 생성 불가능, 기타 다수의 잠재적인 손실 행위들이 발생할 수 있으며, 이런 이유로 지능형 영상감시 시스템은 무죄의 순수한 사람들을 잡는데 그치고, 실수로 빌딩을 잠그거나 혹은 공공의 미술관에서 중요한 예술 작품을 훔친 도둑을 놓치거나 혹은 익히 알려진 범인을 놓치거나 하는 데 사용될 수도 있다.

전통적인 CCTV 감시 카메라는 오락 산업을 위해 고안된 센서를 사용하여 제작되었고, NTSC 표준은 1953년으로 거슬러 올라간다. 보안상의 적용에서 감시요건을 진정으로 이해하기 위해서는 영상을 통한 정체성 확인과 과학 수사에서의 신분확인의 의미를 명확히 이해하는 것이 중요하다.

진정한 지능형 영상감시 시스템을 갖기 위해서는 과학자 등급의 센서와 모든 영상데이터를 손실 없는 압축을 사용해 녹화하는 최상의 캡쳐 전자기기를 이용하는 방법 외에는 다른 선택이 없다. 오늘날 세계적으로 존재하는 긴장의 강도가 높아지고 있는 것을 감안한다면, 오락 목적으로 고안된 기술을 이용한 표준적인 감시 시스템에 의존하는 것은 더 이상 불가능할 수 밖에 없다. 따라서 보안전문가와 법 집행기관이 감시 카메라에 잡힌 범죄자의 신원을 보다 확실하게 확인하는 것이 무엇보다 중요하다.  

<글 : Jean-Pierre Forest, CPP, Director of Security Solutions, Avigilon(www.avigilon.com)>

[김동빈 기자(foregin@boannews.com)]

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