선별관제 조건의 세밀한 세팅
특정 조건(속성)의 인물이나 차량 등 관제 가능한 추가 기능 구현 필요

[보안뉴스= 안광호 쿠도커뮤니케이션 시큐리티사업부 솔루션사업팀장] 4차 산업혁명의 핵심 산업으로 영상보안 분야가 부각되면서 지능형 영상관제 기술의 활용 범위가 넓어지고 있다. 특히, 최근 들어 딥러닝 기술의 급성장과 해당 기술이 영상보안 분야에 적용되면서 지능형 영상관제기술의 정확도 재고 및 사용 다각화가 이루어지고 있는 실정이다.


[이미지=iclickart]

이러한 트렌드에 따라 현재 기하급수적으로 늘어나고 있는 CCTV에 효율적으로 대응하기 위해 지자체는 통합관제센터를 구축하고 여기에 지능형 영상관제 기술을 도입해 관제 효율을 높이며 관제 사각지대를 최소화하기 위해 노력을 다하고 있다.

지능형 영상관제 기술 중 선별 관제 기술은 다수의 영상 중 유의미한 이벤트가 발생한 CCTV 영상을 표출해 줄 수 있는 기술로 관제 센터의 효율성을 극대화 할 수 있는 기술로 각광 받고 있다.

이러한 지능형 영상관제 기술 중 선별 관제 기술은 특히 관심 지역 및 이벤트, 스케쥴링을 통해 기존 일반관제, 지능형 관제 대비 관제 효율성을 높일 수 있는 특징을 가지고 있어 관제량 증가로 인해 인적·물적 한계를 맞닿고 있는 많은 지자체의 관제센터에 앞으로의 활약이 예상된다.

대표적으로 화성시, 구미시 등의 지자체가 사람․차량 검지를 통한 선별관제를 운영중이고, 기존 VMS를 운영했을 경우보다 더 많은 효과를 보고 있다. 다만, 사람이 많이 다니는 곳을 관제할 경우는 너무 많은 이벤트가 발생 해 VMS를 보는 것과 별다른 차이를 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다.

최근 딥러닝 기술이 많이 발전됨에 따라 객체에 대한 속성을 탐지해 남녀 성별과 어른과 아이 등 연령, 가방과 같은 소품 그리고 색상 등 객체의 상세한 정보도 같이 검출될 수 있게 됐다.

경기도 시범사업을 진행한 남양주시청과 과제를 진행 중인 오산시와 수원시에서는 딥러닝 기술을 이용해 시범 서비스를 실시하고 있으며 운영자가 원하는 목적에 따라 관제할 수 있는 기술이 도입되고 있다.

예를 들어, 사건사고 발생 시 상황에 따라 특정 대상에 대한 인상착의를 확인하고 CCTV에서 직접 관제요원이 설정을 통해 대상을 찾는 기술이다.

파란색 옷 입은 남자, 가방을 착용한 여자 등 운영자가 직접 선택해 운영할 수 있는 시스템이 도입되기 시작해 도농복합도시 또는 많은 부분이 도심으로 이루어진 도시에서도 원활한 관제를 할 수 있도록 도움을 줄 수 있게 되었다.

따라서 효과성 높은 선별관제 시스템 구축하고 보다 넓은 활용을 위해서는 선별 관제 조건의 세밀한 세팅과 더불어 특정 조건(속성)의 인물이나 차량 등을 관제 가능한 추가 기능 구현이 필요한 것으로 판단된다.

해당 기능 등이 개선된다면 선별관제를 통한 사전 사건․사고 예방을 통한 시민 안전 확보가 가능하며 특정 조건(속성)의 인물․차량의 실시간 선별 관제를 통해 사건의 실시간 대응에 도움을 줘 지능형 영상관제의 실질적 활용도 및 지능형 영상관제 도입 시 편익 효과가 더욱 높아질 것으로 예상된다.
[글_ 안광호 쿠도커뮤니케이션 시큐리티사업부 솔루션사업팀장(khan@cudo.co.kr)]

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