2019년 선별관제 시스템 현황과 기술과제 분석

[보안뉴스 김성미 기자] 4차 산업혁명을 견인하는 인공지능(AI), 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 정보통신기술(ICT)과 영상보안 등 물리보안의 융합이 열기를 뿜고 있다. 기존에는 CCTV를 방범용으로 사건 처리를 위해 영상을 저장해 활용하는 데 그쳤다면 이제는 딥러닝 빅데이터 등 AI 기술을 접목한 고도화된 솔루션이 적용돼 사고를 예방하는 사전적 보안 단계까지 실현할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 이런 가운데 최근 주목받고 있는 영상보안기술이 바로 ‘선별관제’다.

선별관제란 사전에 설정한 이벤트가 발생했을 때 선별적으로 관제요원에게 보여줌으로써 보다 효율적인 모니터링이 가능한 시스템을 가리킨다. 여기에 지난해 정부부처에서 관련 시범사업을 추진하면서 더욱 관심을 끌고 있다. 행정안전부(행안부)는 지난해 국내 1호 지능형 영상관제센터로 경기도 화성시를 선정해 시범사업을 진행했다. 행안부는 화성시를 통해 성능검증을 마친 선별관제를 점차 확산할 것으로 보인다.

과학기술정보통신부(과기정통부)도 이와 유사한 사업으로 2018년에 경기도 오산시 일부 지역을 대상으로 선별관제를 도입하는 1단계 사업을 추진했다. 2019년에는 같은 지역을 대상으로 2단계 고도화 사업이 추진된다. 이밖에도 여러 지방자치단체(지자체)로부터 선별관제 도입 소식이 속속 들려오고 있다. 이에 본지는 업계 전문가들과 함께 선별관제 기술과 지자체 도입 현황과 기술 수준을 살펴보고 개선 과제를 분석해 보기로 했다.


▲화성시도시안전센터

선별관제 기술 및 지자체 도입 현황
화성시, 행안부 선정 국내 1호 지능형 관제센터
화성시는 선별관제 시스템을 도입해 안전한 도시로 우뚝 서겠다는 계획에 따라 행안부의 ‘2018년 첨단 정보기술 활용 공공 서비스 공모사업’에 응모했다. 그 결과 국내 1호 지능형 영상관제센터 사업 대상으로 선정돼 2018년 선별관제 시스템 도입을 마치고 전국 안전도시의 롤 모델로 거듭났다. 이 사업에는 약 16억원(국비+시비)이 투입됐으며, 쿠도커뮤니케이션과 리얼허브, 한국정보기술 등 3개사가 컨소시엄으로 참여했다.


▲화성시 목표 시스템 구성 [자료=쿠도커뮤니케이션]

화성시는 2006년 65대의 CCTV를 설치하면서 관제센터를 운영하기 시작했다. 이후 3번의 이전을 거쳐 2017년 11월 ICT를 활용해 도시 전체를 하나의 망으로 연결하고 방범, 재해·재난, 교통, 시설물 등을 통합관리할 수 있는 ‘화성시도시안전센터(안전센터)’를 화성시청 후문 쪽에 지하 1층 지상 4층 규모로 건립했다.

사업비는 113억 5,000만원이 투입됐다. 안전센터에서는 7,792대의 CCTV를 3명의 경찰과 56명(4개 조 3교대)의 관제요원이 모니터링하고 있다. 화성시는 화성 연쇄살인 사건으로 악명이 높아 다른 지자체보다 안전과 방범에 더 신경을 써왔다. 서울시의 1.4배에 달하는 면적의 도·농 복합도시여서 인적이 드문 범죄취약지역이 많은 것을 보완하고자 매년 CCTV 설치에 많은 예산을 투입하고 있다. 관제인원 확충과 선별관제 시스템 도입을 통해 모니터링 효율을 높이는 노력도 기울이고 있다.

통합 플랫폼 운영을 통해 경찰서와 소방서, 군부대 등 관계기관과 연계해 실시간 영상정보와 수배차량 정보를 제공하고 있다. 이런 안전도시 사업을 통해 화성시는 다수의 성과를 내고 있다. 2017년에는 경찰서와 공공기관에 사건·사고와 재난·재해, 쓰레기 무단 투기 등에 대한 영상정보 9,300건을 제공했으며 강력범죄 검거 등에도 영상정보 30여건이 활용됐다. 2018년에는 범죄예방과 범인 검거를 더욱 신속히 처리하기 위한 CCTV 영상정보 공유를 위해 안전센터와 경찰서간 망 연계 시스템도 구축했다.

화성시가 선별관제를 도입한 이유는 최소의 인력으로도 높은 효과를 내는 모니터링을 위해서다. 화성시는 신규 CCTV 구축이 연평균 2,000대씩 급증하고 있으나 예산 부족으로 관제인력 충원은 쉽지 않은 상황이다. 이런 상황은 다른 지자체도 마찬가지.

화성시에 설치된 7,792대의 카메라를 확보된 관제요원이 모니터링할 경우 1인당 560여대를 책임져야 한다. 이는 행안부 권고사항(1인당 48대)의 11배가 넘는 수치다. 관제요원 1인의 근무 피로도는 심각한 수준이다. 게다가 대다수의 CCTV가 고정형이 아닌 PTZ 카메라는 것을 고려하면 감시해야 하는 채널 수는 더욱 늘어난다. 그래서 선택한 대안이 바로 선별관제다.

선별관제 기술을 도입하면 100% 육안에 의존했던 것을 시각 AI 등 지능형 정보기술로 보완할 수 있어 관제 효율성을 높일 수 있다. ①설치 장소 ②시간대 ③관제 대상 ④관제목적에 따라 CCTV 영상을 분류해 관제할 수 있어 선별된 영상만 관제요원이 육안으로 확인해 실시간 대응 능력도 강화되고 경찰 연계 등 유관기관 협업 능력도 올라가 범죄예방 향상도 기대할 수 있다.

박동균 화성시 도시안전센터 소장은 “화성시는 이번에 선별관제를 도입하면서 영상에서 움직임이 있는 사람과 차량 등 객체를 분류하는 것에 초점을 맞췄다. 이것만으로도 관제효율이 높아지고 관제요원의 피로도도 상당히 줄었다”면서 “향후 고도화를 통해 관제효율을 더욱 높인다면 더욱 안전한 화성시를 만들 수 있을 것”이라고 평가했다.

오산시, 국가 인프라 지능정보화 사업으로 선별관제 도입
오산시는 지난해 4월 과기정통부와 한국정보화진흥원(NIA)이 개최한 ‘국가 인프라 지능정보화 사업 공모’에 선정돼 ‘빅데이터와 딥러닝을 이용한 스마트 안전사회 구축 솔루션 개발’에 참여해 일부 지역을 대상으로 선별관제를 도입했다. 국가 주요 인프라(SOC, 환경, 교통, 안전, 에너지 등)에 지능정보 기술을 선도 적용해 국가 경쟁력을 강화하고 지능정보산업을 육성하기 위해 추진된 사업이다.


이 사업을 통해 오산시는 12억 5,000만원의 사업 예산을 확보해 신궐동과 수청동 일원의 초·중·고등학교와 오산대학교를 비롯해 사람과 차량이 집중된 지역에 설치된 252대의 방범용 CCTV(얼굴인식(18대), 차량번호인식(18대))를 대상으로 지능형 영상분석과 선별관제 솔루션을 적용했다. 오산시는 해당 지역을 딥러닝 및 빅데이터 기술을 적용한 영상분석 솔루션을 적용하여 학교와 공원주택, 상가 등으로 크게 구분해 지역 특성에 따라 배회와 폭력, 군집, 주차, 역주행, 무단횡단, 인도 침범, 범죄자 및 수배 차량 추적 등의 맞춤형 자동 관제기능을 수행하겠다는 목표를 설정하고 사업에 착수했다.

오산시는 현실적으로 관제요원이 모든 카메라를 정밀 모니터링하는 것이 불가능해 사건 이상 징후를 발견하기 어렵고 시가 보유한 지능형 카메라가 부족한 문제를 보행자 및 차량 감지와 얼굴인식, 빅데이터 처리 및 검색기술 등을 기반으로 한 딥러닝으로 CCTV 영상의 이상 상황을 검출해 실시간으로 상황 정보를 제공받는 선별관제 시스템을 구축해 해결하고자 했다. 이 사업에는 인텔리빅스(딥러닝), 쿠도커뮤니케이션(스마트 관제), 한일STM(다차로 차량번호 인식 및 스마트 전원관리), 연세대학교(빅데이터) 등과 컨소시엄을 구성해 참여했다. 사업 결과 오산시는 지난해 11월에는 청수산 방화범을, 올해 2월 10일에는 차량절도범을 검거하는 등 실질적인 성과를 냈다. 차량절도범의 특징을 분석, 추적해 경찰과 공조를 통해 30분 만에 검거했다.

오산시는 2019년에도 이 사업을 이어간다. 19년 사업 예산은 약 10억원이다. 지난 연말 NIA에서 실시한 2018년 국가 인프라 지능정보화 사업 과제 최종 평가에서 높은 성적을 받은 덕분이다. 1차 사업이 ‘인공지능을 접목한 지능형 영상분석 솔루션’에 초점을 맞췄다면, 2차 사업은 ‘기술고도화 및 통합플랫폼 구축’이 포커스다. 기존 시스템 개선과 CCTV 영상에 대한 지속적인 지능 학습을 통해 보행자와 차량을 대상으로 더욱 다양한 이상 징후를 분석·감지하고 정확도를 향상에 나선다. 또한, 오산시와 경찰에서 관리하는 치매 노인과 수배·체납차량 정보와 연계해 행방불명 등으로부터 사회적 약자를 보호하고 범죄차량을 추적하는 지능형 선별관제 기능도 확대한다. 이와 함께 선별관제와 GIS(지리정보 시스템)를 연동해 이상 징후 발생 궤적과 보호·감시대상의 이동 경로를 지도상에 표출해 더욱 효과적인 관제 서비스도 제공할 수 있도록 기반을 다질 예정이다.

김영혁 오산시 스마트시티 통합운영센터 팀장은 “4년 전만 해도 카메라가 화소가 낮았지만, 최근에는 200만 화소로 평준화돼 객체와 움직임을 확실히 구분할 수 있고 얼굴인식까지 가능해졌다. 도입 비용도 합리적인 수준으로 낮아졌다”면서 “일부지역이지만 시범 적용한 결과에 70~80% 만족한다. 인적이 드문 새벽 0~4시의 차량절도범 검거율은 100% 수준이다. 올해 고도화 사업을 통해 더 좋은 결과를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

선별관제 기술 수준과 개선 과제
선별관제의 정의 및 현 기술 수준
지자체들이 지능형 영상관제나 선별관제에 주목한 것은 급격히 늘어나는 CCTV에 정비례하게 관제요원을 늘릴 수 없는 것에 대한 대안이었다. 지능형 영상관제가 영상보안시장에 처음 도입된 것은 2010년대 초다. 당시는 움직임 분석 및 룰셋 기반으로 한 패턴 분석을 활용했다. 그러나 영상분석 오류가 28.2%로 사람이 용인하기 어려운 수준이었다. 또한, 다양한 환경 변화에 대응하지 못하는 경우도 많았고 오탐도 빈번해 신뢰도가 낮았다. 그 때문에 다양한 영역에서 지능형 영상관제가 시도됐지만, 실제 업무에는 제한적으로 쓰이거나 도입해 놓고도 안 쓰는 경우가 많았다. 이에 대해 한 전문가는 “예전의 지능형은 감지를 뜻하는 수준이었다”고 평가했다.

그러나 딥러닝 기술이 진화하면서 이 같은 오류가 획기적으로 개선되며 상황이 달라지기 시작했다. 오탐율이 2012년 18.4%, 2015년 3.57%로 획기적으로 개선됐다. 얼굴인식은 95% 선으로 정확해져 사람의 눈과 비슷한 정도로 발전했다. 이에 따라 지자체의 CCTV 통합관제센터를 중심으로 다시금 수요가 확대되고 있다. 영상분석 오류가 수용할 만한 단계로 접어들었기 때문이다.

이에 행안부는 CCTV 통합관제센터 구축의 후속 사업으로 지능형 영상관제 도입을 놓고 2017년 지능형 영상관제 실태조사에 나섰고, 화성시에 처음으로 선별관제 시스템을 시범 도입했다. 이로 인해 영상보안시장에는 AI 영상분석을 통한 ‘지능형 영상관제’와 ‘선별관제’가 다시금 주목받고 있다. 이런 현 상황에서 ‘지능형 영상관제’와 ‘선별관제’를 정의해 보자면, 지능형 영상관제란 영상분석을 통해 사실 또는 사건을 인지한 후 자동으로 계도방송을 하거나 시스템의 자가 판단을 내리는 것까지, ‘선별관제’는 사전 설정에 부합하는 영상만 선별해 감시하는 것으로 나눌 수 있다.

선별관제는 지금까지 CCTV 통합관제센터에서 이뤄지던 관제방식과는 다른 개념이다. 기존에는 통합관제 소프트웨어(VMS)를 활용해 단순히 관제요원이 보고자 하는 영상을 사전에 지정해 모니터링 했다면, 선별관제는 사전에 정의된 운영 시나리오에 의해 객체가 있는 영상을 선택적으로 표출해 관제하는 방식이다. 전체 카메라 영상이 아닌 영상분석과 분배 기능을 적용해 관제가 필요한 영상만 골라내 관제요원이 육안으로 확인할 영상만 모니터에 표출함으로써 모니터링양을 획기적으로 감소시켜 관제 효율을 높이고 관제 사각 지대를 최소화하는 방식이다.

화성시의 경우 사범 사업을 통해 객체 검지를 사람과 차량에 한정해 사업을 진행해 만족도가 높다. 그러나 우리가 영화나 드라마에서 봐온 영상관제와는 여전히 온도차가 있다. 딥러닝 등 지능정보기술을 적용한 영상분석 기술은 초기 상용화 단계다. 관제 목적별로 다른 다양한 운영 시나리오를 효과적으로 운영하기 위해서는 다양한 이벤트 옵션별 검지 기술도 필요하다.

업계 전문가에 따르면, 국내 기술 수준은 글로벌 기술 대비 80~90% 수준이다. 업계에 따르면 지능형 영상관제나 선별관제는 아직 초기 수용 단계로 테스트베드 구축 및 제품 고도화가 필요하다. 신기술이 확산되는 과정은 보통 초기 수용, 초기 성숙, 초기 대중화, 후기 대중화, 말기 수용의 5단계로 구분한다. 시장보급률 기준 초기 수용은 16%, 초기 대중화는 16~50% 선이다.

선별관제 주요 플레이어 비교
국내 선별관제 시장에서 가장 활발한 플레이어로 꼽히는 업체는 3개사다. 쿠도커뮤니케이션과 키스톤소프트, 네트로다. 그러나 아직 수면 밖으로 드러나지 않은 잠룡들의 움직임도 다수 포착되고 있다. 타 산업군에 속했던 비전 시스템 업체와 스타트업의 영상보안시장 진출이 예상되고 있다.

쿠도커뮤니케이션
화성시와 오산시 사업에 모두 참여한 쿠도커뮤니케이션은 물리보안과 사이버보안 등 다양한 보안 솔루션을 제공하는 영상보안 SI 업체로 지능형 영상분석 솔루션을 국방과 항만, 문화재시설 등 다양한 영역에 구축한 경험이 있다. 그 관계사인 인텔리빅스는 지능형 영상분석 처리 원천기술 개발사다. 최근에는 4차 산업혁명 기술 트렌드에 맞춰 AI 딥러닝 알고리즘을 영상분석 솔루션에 적용해 스마트 물류, 스마트 리테일, 산업안전 등을 위한 다양한 솔루션을 제공하고 있다.

쿠도커뮤니케이션과 인텔리빅스는 현장에서 필요로 하는 솔루션을 공급하기 위해 선별관제에 주목했다. 전국 70여개 CCTV 통합관제센터에 지능형 영상분석을 공급하면서 니즈를 파악한 결과 영상관제 효율이 최대 고민인 것으로 나타났기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 응용한 선별관제 솔루션을 기획하게 됐다. 현장에서 꼭 필요로 하는 이벤트를 중심으로 이벤트 우선순위에 따른 선별관제를 통해 스마트한 모니터링 환경을 제공하는 데 초점을 맞췄다.

그 결과 화성시와 오산시 사업에 참여할 수 있게 됐고 소기의 성과도 거둘 수 있었다. 올해는 ‘확장’과 ‘고도화’를 사업 추진의 핵심 키워드로 꼽고 GIS를 이용한 관제 시스템 고도화와 딥러닝을 이용한 속성 정보의 확장, 리눅스 및 윈도우 기반 차세대 지능형 영상분석 플랫폼을 출시할 계획이다. 또한, 시장 활성화와 경쟁력 확보를 위한 산·학·연·관 협력을 통해 차별화된 솔루션을 제공할 예정이다.

키스톤소프트
키스톤소프트는 AI 기반 선별관제 솔루션 회사다. 주력 제품은 AI 영상관제 플랫폼인 ‘에이.아이 서베일런트(A.Eye Surveillant)’와 지능형 영상분석 솔루션인 ‘에이.아이 애널라이저(A.Eye Analyzer)’다. 키스톤소프트는 지난해 CCTV 고속검색 엔진을 납품한 것을 시작으로 부천시 지능형 터널 사고감지 솔루션, 한국건설기술원 영상 및 음성 기반 비상상황 인지 모듈 테스트베드 구축, 강원도 원주시 도시정보센터 선별관제 시스템 구축 등을 추진하며 시장영향력을 높이고 있다.

원주시 도시정보센터에는 에이.아이 서베일런트를 납품했다. 원주시는 3가지 사항을 중점 고려했으며 품질성능평가(BMT)를 진행한 결과 키스톤소프트를 최종 선택했다. 중점 고려사항은 ①관제사각지대를 없앨 것 ②관제요원의 집중력을 향상하고 정부의 가이드라인을 준수하기 위해 동시에 50개 채널 이하로 화면을 구성할 것 ③오검지와 오경보를 최소화할 것 등이었다.

키스톤소프트는 대량의 영상을 빠르게 분석할 수 있는 자체 영상분석 엔진을 기반으로 영상의 움직임과 객체, 이벤트 발생 정보와 관제 환경을 종합분석해 업무 효율을 높이고 있다. 키스톤소프트의 영상분석 솔루션은 디코딩 기반의 영상분석 기술로 서버당 100채널을 분석할 수 있으며, 영상분배 솔루션은 1,000여개 채널까지 분배할 수 있다. 또한, 학습기반으로 설계돼 객체인식 정확도를 고도화할 수 있다. 키스톤소프트는 올해 더욱 전문적인 선별관제 회사로 거듭난다는 계획을 세우고 있다. 특히, 스마트시티 구축을 위해서는 선별관제 시스템 도입이 전제조건이 돼야 한다고 보고 국토교통부의 스마트시티 5대 연계 서비스 연동에 필요한 기능을 준비하고 있다.

네트로
2012년 창립한 네트로는 차세대 영상보안 기업이다. CCTV 통합관제센터 구축과 함께 ‘스마트 관제 시스템(SEAS)’과 ‘영상정보 오남용 감시 시스템(VOS)’ 등 서드 파티 솔루션을 개발해 공급에 박차를 가하고 있다. 올해는 SEAS를 고도화하는데 중점을 두고 타사와 차별화되는 자체 분석기술에 딥러닝 기법을 추가 적용할 예정이다. 이를 통해 영상 선별 정확도는 높이고 오탐은 최소화할 예정이다.

현재의 SEAS는 압축 스트림 상태에서 모션 벡터와 코딩 정보를 이용해 분석 알고리즘에서 무의미한 이벤트를 걸러내고 사람과 차량, 기타 객체가 출현한 영상만 선별해 표출해 주는 방식이다. 이를 통해 객체 추적, 자동 스케줄 설정, 보고서 작성 지원, 이벤트 통계자료 생성 등 부가기능과 GIS 연동에 따른 이벤트(범죄) 지도 생성 등 가치있는 행정자료로 활용할 수 있는 데이터를 생성한다.

네트로는 여기에 올해 딥러닝 기법을 추가로 적용해 객체인식 정확도를 높임으로써 추가 메타데이터 생성과 활용을 통해 관제효율을 높일 수 있도록 할 계획이다. 네트로는 경상북도 구미시와 영천시, 충청남도 천안시 등 18개 지자체에 설치·운영 중인 경험을 토대로 수요처의 다양한 요구사항을 적극 수용해 실효성있는 제품 구현에 나서겠다는 방침이다.

선별관제의 과제와 나아갈 방향
지자체 수요가 높지만, 현재 선별관제는 초기 수용 단계다. 앞으로 갈 길이 멀다. 이 때문에 전문가들은 관제센터의 담당자가 정확한 목표와 시나리오를 파악해 맞춤형 선별관제를 도입할 필요가 있다고 강조한다. 초기 단계인 만큼 극적인 효과를 기대하기보다는 각 지자체 상황에 맞추어 테스트 베드를 구축하고 목표치를 설정해야 한다는 것이다.

도·농복합도시인 화성시는 인적이 드문 지역이 많기 때문에 움직임이 있는 객체를 분류하는 것을 1차 목표로 잡았고, 오산시는 얼굴인식과 차량번호인식에 초점을 맞췄기에 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 화성시나 오산시처럼 목표를 명료하게 설정해서 선별관제를 도입하지 않는다면 육안관제보다 피로도가 높을 수도 있고, 반드시 관제해야 할 영상을 놓치게 될 수도 있다.

단순히 사람과 차량 등 이동 물체의 출현이나 단순 이벤트가 발생하는 화면을 모니터링 뷰의 위치를 바꿔가면서 우선적으로 보여주는 것은 PTZ 카메라보다 높은 피로도를 가져올 수도 있다. 전문가들은 선별관제가 제대로 이루어지려면 실제 범죄에 가까운 정보를 95% 이상의 높은 신뢰도로 분석해 의미있는 정보를 정확히 전달해야 한다고 말한다. 이를 위해서는 어떤 정보가 의미가 있는지에 대한 고민이 필요하다. 사람과 차량 등 단순 이벤트는 화면에 보이지 않더라도 메모리에서 분석해 저장하고 필요시에는 검색할 수 있어야 한다. 개발사가 나름대로 선별관제할 것을 정의하고, 지자체 담당자들의 요구사항도 지속해서 청취해 추가해야 한다.

이에 대해 한 업계 전문가는 “자율주행차 기술은 5등급으로 나눠 개발사의 능력에 따라 해당 등급의 제품을 개발한다”면서, “영상보안 분야도 공급자와 수요자의 필요와 역량에 따른 개발 등급을 나눈 레벨 표준안을 마련해 제품을 개발할 필요가 있다. 전통적인 영상처리와 패턴인식기술에서 최근에는 딥러닝을 도입해 인식률을 개선했지만, 자율주행기술과 비교하면 여전히 기술 등급이 낮은 편”이라고 지적했다.

기술 업체는 표준 레벨 등급에 따라 현재의 기술 수준과 현재의 수준으로 구현 가능한 제품으로 선별관제 전 단계의 초기 기술 도입 환경을 만들어야 한다는 것이다. 업계는 기술 개발을 위한 데이터 활용을 위한 규제를 해소하던지 연구용 데이터센터를 구축하든 대책을 강구해야 한다며 한목소리를 내고 있다. 국내 스마트시티 구축이 활발해지면서 지능형 영상관제와 선별관제 수요가 더욱 늘어날 것으로 예상돼 국내 영상보안 장비 제조사들이 장비제조에서 소프트웨어 개발로 변신하는 모습도 포착되고 있지만, 유의미한 학습용 데이터의 부재로 기술 개발이 쉽지 않기 때문이다.

중국은 지능형 영상관제나 선별관제를 좌우하는 딥러닝의 성패를 결정하는 것은 양질의 영상 데이터라는 것을 간파하고 정부차원에서 전폭적인 지원을 하고 있다. 그 결과 중국은 영상보안장비와 마찬가지로 선별관제와 얼굴인식 분야에서 이미 한국을 앞지른 상황이다. CCTV 통합관제센터의 효율적인 운영을 위해 업계와 정부가 함께 고민해야 할 시점이다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]

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