CCTV 영상분석 엔진의 차별화를 꾀하다

[시큐리티월드 민세아 기자] CCTV가 점점 똑똑해지고 있다. 감시를 위한 도구로 인식되던 CCTV가 이제는 스스로 영상을 분석해 화재나 침입을 감지하고 사고를 예방하는 단계에 이르렀다. 여기에 빅데이터(Big Data)를 기반으로 한 머신러닝 기술도 도입되고 있다.

머신러닝은 빅데이터들을 분석해 미래를 예측하는 기술이다. 얼마 전까지만 해도 생소한 개념이었던 머신러닝이 CCTV 영상분석에 이용되기 시작하면서 CCTV 영상분석 기술의 눈부신 발전이 기대되고 있다. 영상감시뿐만 아니라 움직이는 대상을 인지하고 행동 패턴을 측정하는 수준까지 도달할 전망이기 때문이다. CCTV 영상분석 기술의 차별화를 꾀하고 있는 지와이네트웍스(GY networks)의 방승온 대표를 만나 최근 CCTV 트렌드에 대한 자세한 이야기를 들어봤다.

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올해 1월 문을 연 지와이네트웍스는 CCTV 영상분석 엔진 전문 스타트업이다. 기존 CCTV 영상분석기술의 한계에 답답함을 느끼고 창업의 문을 두드리게 됐다는 방 대표. 하드웨어 기반의 CCTV 영상분석 엔진을 소프트웨어 기반으로 탈바꿈하고자 마음이 맞는 동료들과 창업을 하게 됐다고 소개했다. 지와이네트웍스가 대표주자로 내세우고 있는 CCTV 지능형 영상분석엔진 모듈 ‘메이커(Maker)’에 대해 들어봤다.

CCTV 영상분석 시장 노리는 스타트업
지와이네트웍스는 영상분석 엔진을 모듈화해 고객들의 요구를 충족시키는 기존의 영상분석기술과 차별화된 엔진을 제공하고 있다. 지와이네트웍스의 GY는 ‘Guide You through every step(모든 단계에서 당신을 안내한다)’이라는 의미를 가지고 있다. 하루하루 변화하는 사물인터넷(IoT) 시대에 국내외 환경에 적합한 국제표준 기술엔진을 만들고자 한다는 뜻을 담았다.

지와이네트워크는 지난 1월 26일 법인 설립을 시작하면서 라인 크로스(Line Cross), 피플카운팅(People Counting), 침입감지(Invasion Detection), 안개 제거(Fog Removal), 화재감시(Fire Detection), 모션 트래킹(Motion Tracking)이 가능한 CCTV 지능형 영상분석엔진 모듈 6개를 출시했다.

CCTV 지능형 영상분석엔진 모듈 ‘메이커’
지와이네트웍스는 현재까지 라인 크로스, 피플카운팅, 침입감지, 안개 제거, 화재감시, 모션 트래킹 등을 개발하고 각각의 알고리즘을 모듈화했다. 이 6개의 모듈 중 구매자의 필요에 따라 원하는 것을 선택해 기존에 사용하고 있는 CCTV 녹화기의 CMS(Central Monitoring System)에 적용할 수 있다는 것이 가장 큰 차별점이다. 이런 방식을 프랭키(Franky) 방식이라고 한다. CMS란 CCTV 카메라를 관리하고 카메라에 들어오는 영상을 관제하기 위한 전용 소프트웨어로, 실시간 영상 디스플레이를 가능하게 해준다.

기존 CCTV 영상분석 시장은 서버 이식 방식과 칩(Chip) 이식 방식이 주를 이뤘다. 서버 이식 방식은 서버를 구축해야 하기 때문에 가격 부담이 있고 유지보수가 필요하며 불필요한 운영체제가 요구된다. 칩 이식 방식은 가격이 저렴하지만 인식률과 정확성이 떨어지고 한번 설치하면 추가 확장이나 개선이 불가능하다는 단점이 있다. 그러나 지와이네트웍스에서 개발한 CCTV 지능형 영상분석엔진 모듈 메이커는 어떤 CMS든 알고리즘 모듈을 이식하는 것이 가능하고, 필요한 영상분석 엔진을 가져다 쓸 수 있다.

기존 CMS 소프트웨어를 처음부터 개발하려면 비용이 많이 들지만 메이커를 채용하면 비용을 최소화할 수 있다는 장점도 있다. 방 대표에 따르면 기존 구축 비용의 1/4 가격으로 지능형 CCTV로 전환이 가능하다. 또 머신러닝 강화학습을 통해 영상 인식률을 놀라울 정도로 개선했다. CCTV 영상분석 기술은 움직임을 포착하기 때문에 외부 환경에 민감하다. 비가 오거나 바람이 불거나 나뭇잎이 떨어지는 등 조그만 변화 하나에도 민감하기 때문에 오탐의 확률이 높다. 그러나 메이커는 머신러닝 기술을 도입해 97.23%의 정확한 탐지율을 자랑한다. 예를 들어 화재감시 알고리즘 모듈에서는 멀펑션(Malfunction) 기능을 적용해 화재로 인식하지 않았던 것을 인식할 수 있도록 했다.

국내 CCTV 영상분석엔진 시장, 우리가 꽉 잡는다
방 대표는 “당분간 기술 안정화와 국내 입지를 다지는 것에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 현재까지 개발 완료된 6개의 모듈 알고리즘에 이어 SOS 제스쳐(SOS Gesture), 패턴인식(Pattern Recognition), 헬멧 미착용(Not-wearing a Helmet) 등을 감지할 수 있는 알고리즘을 개발해 총 10개의 알고리즘을 선보일 계획이라는 설명이다.

“자금조달을 위해 정부기관이 주최하는 공모전이나 경진대회에 참가해 끊임없이 기술을 검증받고 경쟁할 것입니다. 국내 영업을 계속 활성화하고, 해외시장도 파트너를 찾아 확실하게 활로를 만들어 나가려 합니다.”

창업 후 지금까지 1년 남짓한 기간동안 지와이네트웍스가 참가한 관련 행사도 여럿이다. 미래창조과학부가 지난 6월 개최한 ‘K-글로벌 스타트업 공모전’ TOP 50에 선정됐고, 7월에는 ‘서울시 청년창업센터 챌린지100 우수기업선정 TOP 20’안에 들기도 했다. 8월에는 인천창조경제혁신센터에서 진행한 6개월 챌린지 플랫폼에서 톱6에 선정됐다. 9월에는 유럽시장 개척을 위해 유럽 5개국을 순회하면서 15개 업체와 해외로드쇼를 진행하기도 했다. 오는 11월에는 실리콘밸리에서 열리는 ‘2016년 K-글로벌 스타트업 해외 IR 피치(Pitch)’에 참가할 예정이다.

방 대표는 과거 12년간의 해외영업 경험을 살려 유럽과 중동의 CCTV 영상분석 시장을 노리고 있다. 9월에 다녀온 유럽 해외 로드쇼가 그것을 말해준다. 매출 목표는 3년내 연매출 100억 원 달성이다. 메이커가 어느 정도 자리를 잡으면 ‘공자폼’과 ‘위플랫’ 서비스에도 박차를 가할 예정이다. 공자폼은 지능형 영상정보 분석기술과 빅데이터를 활용한 매장관리 대시보드형 플랫폼이다. 얼마나 많은 사람이 매장에 방문했는지, 광고를 보기 위해 몇 초 동안 머물렀는지 등을 파악해 수치화 해주는 비즈니스 의사결정 헬퍼(Helper)다. 이미 지와이네트웍스는 지능형 영상분석 기술을 활용한 통합매장관리 시스템 관련 특허를 확보해 뒀다. 위플랫은 빅데이터와 보안기술 융합을 통한 콘텐츠미디어플랫폼 서비스다. 그림, 사진, 음악에 대한 저작권은 잘 보호되고 있지만 영상에 대한 저작권 보호는 잘 지켜지지 않고 있는데, 위플랫은 영상 콘텐츠를 무단으로 사용하지 못하도록 저작권을 보호해주는 서비스다.

방 대표는 “고객들이 중국산 제품에 의존하지 않도록 가격부담을 최소화하고 질 좋은 제품으로 고객들을 만족시키겠다”면서, “작지만 기술력 있는 강소기업 지와이네트웍스의 행보를 앞으로 잘 지켜봐 주시길 바란다”며 인터뷰를 마무리했다.
[글 시큐리티월드 민세아 기자(sw@infothe.com)]

[월간 시큐리티월드 2016년 11월호 통권 238호(sw@infothe.com)]

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