시급한 저화질 CCTV 교체와 지능형 CCTV 도입 필요성

2018-12-03 17:44
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고화질 CCTV를 바탕으로 한 지능형 선별관제 시스템 구축 필요

[보안뉴스= 민상현 성동구청 도시통합관제팀 주무관] 야간에 우리 집 밖에 주차에 놓은 차량이 파손되고 절도를 당했다면 어떻게 해결해야 할까? 보통 지구대나 파출소에 신고한다. 신고받은 담당 경찰관은 사고지점 주변의 CCTV를 확인하게 된다. 그런데 하필 그 CCTV가 저화질이어서 보이질 않는다.


[이미지=iclickart]

과연 서울에서 이럴 확률이 얼마일까? 정답은 약 10%다. 수치가 그리 낮지 않다고 볼 수도 있지만 만약 이 사건의 주인공이 된다면 사건의 경중을 떠나 당사자는 화가 많이 날 것이다. 스마트폰 카메라 1,300만 화소 시대에 사는 국민의 관점에서는 이해할 수 없는 상황이다.

그래서 국민의 일상생활과 직결되는 지방자치단체의 저화질 CCTV는 시급하게 교체될 필요가 있다. 서울시 25개 자치구는 5만여대의 CCTV를 방범과 불법 주정차 단속, 쓰레기 무단 투기 단속 등 다양한 목적으로 운영하고 있다. 이 중에 5,000여대가 100만화소 미만의 저화질 CCTV다. 자치구에 따라서는 저화질 CCTV 비율이 최대 25%인 경우도 있으나, 전체 CCTV가 고화질인 자치구도 10여곳이나 된다. 이런 상황이 지자체의 재정 상황 때문인지 지자체장의 의지 차이인지는 알 수 없다.

다시 처음으로 돌아가 CCTV가 고화질이었다고 가정해보자. 내 차를 파손하고 물건을 훔쳐 간 절도범을 얼마 만에 잡을 수 있을까? 사건 장면이 있다는 가정 하에 보통 3~5일이 소요된다. 예상시간은 경찰과 지자체 담당자의 평균 업무 처리 속도를 개인적 경험치로 판단한 것이니 일반적이라고 단언할 수는 없다. 그러나 더 늦으면 늦지 더 빠르진 못할 것이다. 그렇다면 좀 더 빨리 사건을 해결하거나 사건을 사전에 발견할 방법은 없는 것일까? 있다. 지능형 CCTV를 도입하면 된다. 실시간으로 사건을 발견해 해결할 수 있고, 사건 장면도 최대한 빠르게 찾을 수 있는 시스템이다.

사건을 빨리 해결하기 위해서는 사건 장면을 최대한 빠르게 찾을 수 있는 시스템이 필요하다. 경찰관이 영상을 요청하면 지자체에서는 사람, 차량 등 객체가 분석된 파일을 제공하고, 경찰관이 방향과 색상, 크기 등 사건과 연관된 필터를 적용하면 지난 밤 8시간의 CCTV 영상을 일일이 확인할 필요없이 빠르게 사건 장면을 찾아 사건을 해결할 수 있다. 또한 지능형 CCTV는 실시간으로 사건을 발견해 해결할 수도 있다. 실시간으로 사건을 탐지하는 지능형 CCTV는 크게 3가지 유형이다. 영역을 설정해 카메라 또는 서버에서 특정행위를 분석하는 객체분석 시스템과 딥러닝을 적용한 지능형 분석 시스템, 최근 화두가 되는 지능형 선별관제 시스템이다.


▲민상현 성동구청 도시통합관제팀 주무관
시스템별로 적용하는 기술은 다르지만 운영 목적은 같다. CCTV 영상을 실시간 분석하고 사건 이벤트 알람을 발생시켜 사건을 해결하는 것이다. 실시간 지능형 CCTV가 제 역할을 하기 위해서는 이런 3가지의 영상분석 시스템과 범인을 추적할 수 있는 시스템, 과정 전체를 기록하는 처리 시스템이 함께 구성돼야 한다. 그런데 지금까지 지자체의 지능형 CCTV 도입이 실패한 원인은 영상분석 기술만 고려했기 때문이다.

서울시 자치구별 평균 CCTV 대수는 2,500여대다. 이 카메라를 모두 관제하려면 자치구별로 50명의 모니터링 근무자가 필요하다. 행정안전부는 1인당 모니터링 권고 대수를 50대로 제한하고 있다. 관제요원 1인의 연봉이 3,000만원이라면, 자치구당 연간 15억원의 인건비가 필요하다는 말이다. 현실적으로 이 같은 예산 투자는 힘들다. 따라서 모든 국민에게 동등한 안전 서비스를 제공해야 하는 의무가 있는 정부와 지자체로써는 신속하게 저화질 CCTV를 교체하고 비용을 충당할 수 없는 인력대신 실시간 관제가 가능한 지능형 CCTV 시스템을 도입하는 것이 효과적이다.
[글_ 민상현 성동구청 도시통합관제팀 주무관(yaya12@sd.go.kr)]

<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>

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