지능형 영상분석 시스템이 풀어야 할 숙제

지능형 영상분석 시스템을 대중화할 수 있는 방법은 둘 중 하나다. 지능형 영상분석 시스템 구축을 통해 얻을 수 있는 이익을 극대화하거나 현재 지적되는 문제점을 최소화하는 일이다. 여기서는 사전예방 역할, 인력절감, 그리고 데이터 저장용량 감소라는 이득을 최대한 살려나가고, 초상권을 비롯한 개인프라이버시 침해문제, 고가의 가격과 어려운 설정, 그리고 최대 과제라고 할 수 있는 오경보를 줄일 수 있는 방안에 대해 살펴보자.

지능형 영상분석 시스템이 등장하게 된 것은 많은 수의 CCTV 카메라가 설치되면서 사람이 모니터링하고 관리할 수 있는 범위를 넘어섰기 때문이다. 결국 카메라는 너무 많은데 사람은 부족하므로 사람을 도와 주요 이벤트들을 놓치지 않도록 하고 효과적으로 모니터링 할 수 있도록 하기 위해 시작된 것이다. 이를 설명하기 위해 가장 많이 인용되는 문장이 바로 “연속적으로 영상을 감시한지 12분이 넘으면, 감시자는 현장의 움직임을 45%까지 놓치곤 한다. 더욱이 22분 이상 쳐다보면 95%까지 놓치게 된다(출처 : Buyer Beware, 2002)”로 지능형 영상분석의 필요성을 가장 효과적으로 대변했다고 할 수 있다.   

 

지능형 영상분석 시스템의 3大 이득  

사전예방 역할

지능형 영상분석 시스템의 가장 큰 이득은 사전예방적 성격으로 영상보안 시스템의 역할을 변화시켜 준다는 것이다. 기존 영상보안 시스템의 경우 실시간 모니터링 보다는 문제가 발생했을 때 이를 추후에 확인하고 범죄 발생 시 범인을 검거하는 역할에 보다 치중됐던 게 사실이다. 그러나 지능형 영상분석 시스템이 도입되기 시작하면서 종전에는 그냥 지나쳤을 수 있는 이벤트들에 대한 즉각적인 대응이 가능해졌고, 이를 통해 사건 발생 전 문제를 해결할 수 있는 확률이 그만큼 커졌다는 것이다.

인력절감

또 하나의 중요한 이득은 바로 지능형 영상분석 시스템을 구현함으로써 모니터링 요원 등의 관리 인력을 늘리지 않아도 되고, 궁극적으로 해당지역의 경비인력을 절감시킬 수 있다는 장점이다. 현재 지능형 영상분석 시스템이 사람이 없는 장소를 대상으로 하는 무인감시용으로 많이 도입되고 있다는 점이 이를 반증한다. 이와 관련 업계의 한 관계자는 “현재 이 시스템이 부대 외곽지역 감시를 위해 한 군부대에 시범 도입됐는데, 이 시스템이 2개 소대 인력을 감축시키는 효과를 가져왔다”고 설명했다. 또 다른 업계 관계자 역시 “지능형 영상분석 시스템이 인건비 절감을 위해 다양한 분야에서 시도되는 무인점포와 접목되는 사례가 많다”고 설명했다.

데이터 저장용량 감소

지능형 영상분석 시스템의 장점 혹은 이득으로 주로 언급되는 것 가운데 하나가 바로 데이터 저장용량의 감소이다. 하루 24시간의 의미 없는 영상을 모두 저장하는 것보다는 이벤트가 발생했을 때만 저장함으로써 저장용량을 확대하는 데 드는 비용을 최소화시킬 수 있다는 것이다. 한 보안관련 인터넷사이트에서 발표한 내용 가운데 영상분석 시스템의 경우 영상의 저장비용을 75% 이상 절감시켜 준다고 밝히기도 했다. 더욱이 메가픽셀급 카메라가 점차 증가하고 있는 상황에서 이는 매우 중요한 이득일 수밖에 없다.  

그러나 이러한 이득은 사실 우리나라에서만큼은 제대로 발휘되지 못하고 있다. 지능형 영상분석 시스템을 아직 100% 신뢰하지 못하는 상황에서 이벤트 발생 시에만 저장한다는 시도 자체를 못하는 경우가 대부분이기 때문이다. 그래서 지능형 영상분석 시스템을 도입해 활용하고 있다하더라도 별도의 이벤트 영상을 저장하는 것은 물론 전체 영상도 저장하고 있는 상황이다. 이로 인해 아직까지는 지능형 영상분석 시스템이 오히려 더 많은 저장용량을 사용하는 아이러니가 발생하고 있는 것이다.          

결국 앞서의 이득이 제대로 발휘되지 못한다는 것은 지능형 영상분석 시스템이 그만큼 안정화되지 못했다는 반증이 될 수 있다. 여기에 지능형 영상분석 시스템이 아직 해결하지 못한 문제점 또한 산적해 있으니 대중화 단계로 접어들기에는 아직 난관이 많을 수밖에 없는 것이다.

대중화 위한 선결과제

개인 프라이버시 침해 문제

최근 개인정보보호 문제가 이슈가 되면서 개인의 영상도 화상정보 또는 초상권으로 보호받는 추세에 있다. 이 문제가 지능형 영상분석 분야의 성장에 발목을 잡을 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 이는 CCTV 시스템 전반의 문제이기도 하지만, 이벤트 발생 시 물체(주로 사람)를 추적하고, 이를 저장하는 시스템의 특성상 초상권이나 개인 프라이버시 침해 문제가 더욱 부각될 수 있다는 지적이다. 이와 관련 업계의 한 관계자는 “지능형 영상분석 시스템의 경우 초상권 문제와 같은 법적인 부분이 해결되는 게 급선무”라며, “이와 관련된 법률적인 측면이 명쾌하게 정리되지 않은 게 이 분야 발전에 가장 큰 저해요인이자 우선적으로 해결해야 할 과제”라고 강조했다.

고가의 가격과 어려운 설정

지능형 영상분석 시스템이 넘어야 할 큰 산이 바로 고가의 가격과 어려운 설정에 관한 것이다. 가격의 경우 당장 내려가기를 기대하는 것은 쉽지 않을 것 같다. 특히, 국내에서 판매되는 외산 제품이나 솔루션의 경우 본사와 가격을 협의해야 하는데, 본사 측에서 고가정책을 유지하는 경우가 대부분이다.

그러나 Part 1에서 설명했듯 SoC 형태로 공급해 카메라 등에 내장하는 경우에는 최소한의 비용으로 지능형 영상분석 시스템을 구축할 수 있어 최소한의 기능 구현만 원할 때는 고가의 가격 문제는 어느 정도 해소되리라는 기대도 있다. 또한, 어려운 설정 문제는 최근 사용자 인터페이스(UI)를 쉽게 개선하고 있는 상황에서 구축업체들에 의한 시스템 운영자 교육 강화와 운영자들의 전문성 향상이 동반된다면 자연스럽게 해결되리라는 기대 섞인 전망도 나온다. 어려운 설정과 관련해 업계 관계자들은 이는 사용자들이 시스템을 운용하는 방법에 대해 적극적으로 배우려 하지 않고 아무리 사소한 문제라도 업체들을 부르는 습관 때문에 사실 더 큰 문제가 되고 있는 것이라고 강조했다. 여기에다 지능형 영상분석 시스템은 오경보가 많고, 일반 CCTV 시스템보다 조금 더 복잡하다 보니 사용자들이 운영하는 데 있어 더욱 어려움을 느끼는 것 같다는 데 견해를 함께 했다. 

오경보에 따른 신뢰 미흡 

무엇보다 가장 시급한 문제는 바로 오경보(False Alarm)와 이에 대한 사용자들의 신뢰가 아직 회복되지 못했다는 데 있다. 특히, 오경보는 시스템 설치환경에 따라 워낙 차이가 크기 때문에 특정한 기준 마련이 매우 어렵다. 이와 관련 업계의 한 관계자는 “오경보 문제는 너무 심각한 수준이다. 오경보는 1~2%라도 심각한 건데, 시중에는 10~20% 정도 되는 것도 많다. 이는 사실 시스템으로 활용하기 힘든 수준”이라는 반응을 나타냈다. 그러나 우리나라는 4계절이 뚜렷한 기후 등으로 인해 상대적으로 오경보가 많이 발생하는 환경이라는 점은 고려해야 한다는 게 업계 관계자들의 지적이다. 유디피 임인건 소장에 따르면 이 분야에 대한 인증은 영국 내무성인 Home Office의 산하기관에서 승인하는 i-LIDS 인증이 유일하다는 점이 이를 반증한다. 이에 관련해 업계 관계자들은 본지에서 전문가들의 도움을 받아 이에 관한 평가기준을 만든 후 BMT(Bench mark Test)를 수행할 것을 제안하기도 했다.

결국 오경보 문제는 정답이 따로 없다. 업계에서는 꾸준한 연구개발을 통해 오경보를 낮추는데 노력해야 하고, 학계와 정부에서는 국내에서도 통용될 수 있는 평가기준을 만들어 이를 테스트할 수 있는 기반을 마련해야 한다.

지능형 영상분석 시스템이 한때 보안시장에서 급격히 위축됐다가 다시 서서히 상승세를 타고 있는 이 시점에서 과거처럼 오경보 문제로 사용자들의 신뢰를 잃게 된다면 대중화는 고사하고, 관련 시장의 존립 자체가 위협받을 수 있기 때문이다.   

<글 : 시큐리티월드 편집팀>

[월간 시큐리티월드 통권 제160호(info@boannews.com)]

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