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지능형 상황인지 서비스 활용사례 2011.09.14

한국IBM에서는 스마트 영상감시를 기반으로 한 지능형 상황인지 서비스를 IFEZ(인천경제자유구역)의 u-City 방범 서비스 모델과 부천시 교통 서비스에 적용하면서 도시방범 및 ITS에 있어 하나의 모델을 제시했다는 평가를 받고 있다. 여기에서는 이 두 가지 사례를 중심으로 지능형 상황인지 서비스의 다양한 활용방안에 대해 살펴본다.


인천경제자유구역의 유비쿼터스 시범도시 구축사례

IFEZ(인천경제자유구역) 송도지구의 유비쿼터스 시범도시 2단계 조성사업은 2010년 말부터 올 2011년 6월까지 약 6개월간 진행된 프로젝트다. 건설과 IT가 융합된 새로운 패러다임의 미래형 U-도시를 건설하고 기술발전 및 시민 서비스 요구사항을 고려한 스마트 녹색도시를 구현하며, Global Leading u-City 추진을 위한 표준 운영 프로세스를 개발하는 것 등이 주요 추진배경이라 할 수 있다.

이를 위해서 지능형 상황인지 방범 서비스를 포함한 5가지의 주요 서비스가 구축됐다. 이는 u-도시 건설사업의 표준 모델을 제공하고, 2014년 인천 아시안 게임 등의 개최도시로서 안전한 도시 표준 모델을 제시함으로써 도시의 현안사항과 가치를 증대시키고자 하는데 그 목적이 있다.


인간중심의 복지환경 구현

이번 프로젝트를 통해 제공되는 서비스 중에서 지능형 방범 서비스는 상황인식이 가능한 지능형 센서의 등장과 센서 네트워킹 기술의 발달에 따른 차별화된 서비스 모델을 구현함으로써 모니터링 업무의 효율성을 향상시키고, 운영비용을 감소시키는데 목적이 있다. 즉, 자동패턴분석 및 경보알람을 통해 최소의 모니터 요원으로 운영이 가능하도록 한 것이다. 또한, 범죄발생 가능성이 높은 주택가 골목길, 학교주변 통학로, 공원, 우범지역 등에 설치된 치안·방범 목적의 보안등 관리를 자동화하고, CCTV를 통합한 융·복합 치안 서비스 제공으로 안전한 시민생활을 확보할 수 있다.


IBM의 첨단 지능형 상황인지 방범 서비스

이번 2차 지능형 방범 서비스는 선행 사업으로 구현된 IBM 지능형 영상감시 시스템과 인프라를 최대한 활용하여 연속성을 유지하고 좀 더 효율적인 시스템이 되도록 하는데 초점이 맞춰져 있다. 즉, 고도의 영상분석 기술을 통해 물체의 특징 및 행위특성을 분석함으로써 사건 포착의 정확도를 향상시키고, 범죄징후 포착 시 실시간 경보 발생을 통한 각종 사건사고 예방이 가능해진다. 또한, 사건사고 발생시 추정시간뿐만 아니라 물체크기, 색깔 등의 조합검색을 통한 빠른 사후 조사가 가능하다.

특히 이번 시스템은 다음과 같은 3가지 특징이 있다고 할 수 있다. 첫째, 선행 사업의 이슈를 분석하고 개선한 신규 버전 업그레이드를 통해 검색성능을 향상시키는 진보된 서비스를 제공할 수 있다는 점이다. 둘째, 선행 구축 인프라와 지능형 상황인지 시스템을 활용하는 경제적인 시스템이라는 점, 그리고 셋째는 차량번호인식 시스템과 지능형 방범 시스템을 통합 관리할 수 있는 통합관리 서비스 제공이다.


신기술 접목이 유연한 방범 시스템

IFEZ는 물체의 특징기반 검색으로 신속한 사건해결 등을 통해 안전한 도시를 구현하는 것과 더불어 산업표준을 따르는 아키텍처로 신기술의 접목이 유연한 방범 시스템이 구축됐다. 특히, 자연적 감시, 접근통제, 영역성 강화, 활동의 활성화, 유지관리 등의 범죄예방 환경설계(CPTED) 이론을 적용해 현장의 위치를 선정했고, 신속한 장애 대응은 물론 향후 확장이 용이한 IP 네트워크 카메라를 채택했다.

또한 센터 시스템 및 기존 가로 폴(Pole)을 적극 활용하여 방범 존(zone)을 확장했고, 여러 개의 폴에 카메라가 설치되어 미관 훼손과 통계 데이터를 생성하지 못했던 문제점 등을 해소하기 위해 차량 방범용 카메라를 통합했다. 이렇게 통합된 시스템은 차량방범 통계 데이터와 차량크기, 시간대별 통계자료 추출이 가능하다.


부천시 ITS 시스템 구축사례

도시교통정보 시스템 구축사업(UTIS) 1, 2단계를 완료한 부천시는 이를 ITS(지능형 교통 시스템)으로 고도화하기 위해 IBM의 지능형 영상분석 기술인 스마트 영상감시 시스템(Smart Surveillance System)을 도입했다. IBM 스마트 영상감시 시스템은 기존 교통 CCTV 영상에서 데이터를 추출해 분석하여 교통상황 정보로 활용한다. 이를 통해 부천시는 별도의 검지 장비를 추가로 설치하지 않고도 교통량 측정 정확도를 90% 이상으로 끌어올렸으며 지능형 교통 시스템 구축비용은 최소화했다.

한국IBM이 구축한 부천시 지능형 상황인지 교통 영상분석 시스템은 부천시내 도로 곳곳에 교차로에 설치된 CCTV가 보내오는 영상에서 좌회전, 우회전, 직진차량 수와 최소 1분 단위의 평균속도 등 다양한 교통 데이터를 표출해 낸다. 이 데이터를 바탕으로 교통 상황을 실시간으로 자동 모니터링하고 돌발 상황이 발견되면 담당자에게 경보신호를 보낸다. 또한, 영상정보를 검색 가능한 색인 기반 데이터로 저장함으로써 조합검색 기능을 이용해 사고 예방 및 사고 조사 같은 다양한 행정업무에서 활용할 수 있다.

부천시는 지능형 상황인지 교통 영상분석 시스템이 수집한 각 지역의 교통정보를 도시교통정보 시스템과 연계 웹 또는 도로 전광판을 이용해 시민들에게 제공할 예정으로 돌발 상황에 빠르게 대처하고 추가 사고를 예방할 수 있는 지능형 교통관리체계를 마련했다고 밝혔다. 또한, 인력에 의존해왔던 검지장치 미설치 구간의 교통량 측정 업무를 효율적으로 개선하고 이 구간의 측정 정보를 실시간으로 통합 교통량 모니터링에 반영할 수 있게 됐다는 것이다. 

이러한 부천시의 지능형 상황인지 교통 영상분석 시스템이 추출하는 데이터는 교통정보뿐만 아니라 치안 및 복지 서비스까지 활용도를 극대화할 수 있다. IBM에서 부천시에 도입한 스마트 영상감시 시스템이 기존의 CCTV 시스템에 지능을 부여한 솔루션으로 물체의 움직임 경로를 추적 분석해 이상 패턴을 구분해 내고, 주어진 조건에 따른 지능적 실시간 분석 작업과 예측을 통해 사전대응이 가능하기 때문이다. 또한, 메타 데이터로 저장 관리하여 조합검색이 가능해 사후조사에 활용할 수 있다.


다양한 분야로의 확장 가능성이 매력

앞서의 사례처럼 인천경제자유구역(IFEZ) 송도지구에 차세대 지능형 방범 시스템이 스마트 영상감시 시스템 기반으로 구축된 사례와 더불어 향후 교통 시스템에서의 지능형 상황인지 서비스는 물론 일반 유통매장 등의 손님의 동선파악, 공장 등에서의 경고상황 인지 등 다양한 곳에서 지능형 영상관련 기술이 계속해서 적용될 전망이다.

미국의 거대 유통 체인인 Kohl’s 사는 불법 반품, 절도, 운영 손실, 소비자 패턴 분석 등을 위해서 스마트 영상감시 솔루션을 핵심으로 하는 IBM의 운영손실 최소화 솔루션을 도입했다. 이로 인해 Kohl’s 사는 매장 운영과정에서 발생하는 손실을 최소화 할 수 있었고, 소비자 패턴 분석을 통한 다양한 판매 전략을 세울 수 있었다.

실제로 매장에서 발생할 수 있는 다양한 절도 행위를 자동으로 모니터링하고 사건 발생 시 실시간 통보를 통한 매장 손실 감소를 통해 약 300억 원의 비용절감 효과를 얻었다. 또한 고객 이동경로 분석, 이벤트 반응 등의 결과 분석을 바탕으로 대고객 맞춤형 서비스의 기반을 확보할 수 있었다는 것이다.

<글 : 탁 정 수 | 한국IBM 스마트사업팀장(jstak@kr.ibm.com)>


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