Going Through the Motions
 



VMD가 처음 소개되었을 때 사용자들은 엄청난 기능에 놀라움을 감추지 못했다. VMD 시스템은 그동안 설치할 때, 특히 미세 조정과 작동시 시간이 너무 많이 걸리고, 값어치를 못한다는 전반적인 인식이 있었던 것이 사실이다.

또한, 날아다니는 새나 밤에 카메라 가까이 날아다니는 나방에 의한 성가신 알람은 계속적인 고민거리였다. 심지어 긴 막대 위에 설치된 카메라가 바람에 흔들리면서 알람을 작동시키기도 했다. 하지만 이제 VMD 기술은 더욱 믿을 만하고, 특정 응용분야에서 다른 탐지기술에 비하여 뚜렷한 장점을 갖기 시작했다.

비록 그 기술은 더욱 복잡해졌지만 여러 면에서 VMD는 전보다 이해하기 쉬워졌고, 설치도 간편해졌다. 지금이야말로 VMD를 새로운 마음으로 볼 때인 것이다.  
  
VMD란 무엇인가


보안 강화를 위한 영상탐지(VMD)는 20년 이상 사용되어 온 기술이다. 그리고 이 기술은 최근 기술발전을 거듭해 더욱 복잡해졌다. 이런 이유로 이 기술은 이제 비디오 영상, 비디오 무브먼트, VMD, Analytics, 침입탐지, 경계 CCTV 등 다른 이름으로 나타나기 시작하고 있다. 그러나 우리는 이 모두를 VMD 시스템으로 묶을 수 있다.

VMD 기술을 갖고 있는 많은 DVR 제품은 외부 응용에 적합하지 않은, 아주 간단한 알고리즘을 갖고 있다. 비디오 영상탐지(VMD, Video Movement Detector 혹은 Video Motion Detector)는 외부 카메라의 시야에 어떤 활동이 관측되었을 때 알람을 발생하는 CCTV와 함께 사용되는 기기이다.

가장 기본적인(최초로 등장한) VMD 시스템은 정의된 이미지의 부분에 대하여 평균적인 비디오 레벨(밝기)을 모니터하는 아날로그 장비였다. 이러한 시스템은 지금도 여전히 제작되고 있으며, 여러 실내 응용분야에서 가치를 인정받고 있다.

그러나 이러한 시스템은 외부용으로는 적절하지 않았다. 탐지능력이 짧고, 일정하지 않은 조명에서는 제한된 움직임을 보였기 때문이다. 특히 작은 동물이나 새, 구름, 나무 그림자의 움직임, 바람에 따른 카메라의 움직임, 그리고 비나 눈과 같은 기후 조건에 따라 잘못된 알람이 발생하곤 했다.
따라서 디지털 신호처리 기술을 통하여 얻어지는 것과 같은 훨씬 복잡한 이미지 프로세싱이 필요하게 됐다.

디지털 기술

이전에 있었던 장비처럼, 디지털 VMD 시스템도 이미지의 범위 내에서 이미지 변화를 측정하는데 기반을 두고 있다. 이미지 변화의 측정은 침입자의 행동과 다른 움직임을 구별하는 처리방식에 있다.
또한, 비디오 이미지를 분석하고, 장면을 학습하며(배경 모델링), 장면과 환경을 자동으로 학습하는 기술도 있다. 

이렇게 적용되는 구별 프로세스는 VMD의 복잡함에 의존하며, 성능차이를 내는 첫 번째 요소이다. 이런 프로세스는 간단한 이벤트에서부터 배경 모델링, 대상 확인 및 추적을 통해 침입자의 행동을 탐지해내는 고급기술까지 있다.

측정 프로세스

모든 VMD 시스템은 측정 프로세스를 필요로 한다. 이런 프로세스는 탐지될 요소의 크기와 요소의 변화가 측정되는 방법을 정의한다. 측정 프로세스는 요소의 크기나 이산량을 정의하고, 시간에 따른 이들 요소의 변화를 정하며, 이런 정보를 복잡한 처리 루틴에 사용한다.

일반적으로 사용되는 이미지를 이산량으로 바꾸는 방법은 다음과 같다.

1) 픽셀 분할 : 이미지가 수십만 개까지 달하는 매우 작은 사진 요소(픽셀)로 나누어진다.
2) 작은 셀 분할 : 이미지의 크기가 동일하거나 다른 수백 개에서 수천 개의 셀로 분할된다.
3) 대형 셀 분할 : 이미지가 수십 개에서 수백 개에 이르는 여러 크기의 셀로 분할된다.

픽셀 분할 방법은 가장 높은 수준의 정밀도를 제공하지만 이런 기술이 가능해진 것은 신호처리계산 용량에서의 발전 덕택이다. 이런 용량은 대형 셀을 다루는 시스템들이 대체되고 있다는 것을 뜻한다.

변화를 탐지하는 방법 역시 마찬가지로 중요하다. 외부의 장면은 거의 제대로 된 조명상태에 있지 않으며, 빛의 조도 역시 탐지가 필요한 지역 내에서조차 변화가 심하다.
 



VMD가 침입자의 존재를 탐지하기 위하여 단순히 미리 정해진 밝기의 변화만을 찾는다면 어두운 지역에서는 침입자를 구별 못하게 되고, 밝은 지역에서는 지나치게 예민하게 반응하게 된다.

더 좋은 접근방식은 장면에서 나타나는 명암대비의 변화를 계산하고 이를 사용해서 침입자가 있는지를 결정하는 것이다. 대부분의 장면에서 침입자에 의하여 발생하는 명암대비의 변화는 상대적으로 극소수에 불과하다.  

배경 조명이 일정하게 변하는 환경에서는 아주 단순한 VMD 같은 경우 다른 이미지 부분에 산발적인 알람을 발생시킬 수도 있다. 아주 복잡한 시스템은 잘못된 알람을 발생시키지 않는 최상의 탐지 확률을 유지하기 위하여 전체적인 이미지 움직임에 따른 민감도를 채택한다.

이미지 모델링 프로세스

가장 최근의 VMD 제품은 넓은 지역에서의 성능을 최적화하기 위해 복잡한 학습 기술을 채택하고 있다. 이 기술을 배경 모델링, 자동 이미지 학습 혹은 이미지 모델링이라고 한다. 학습 프로세스는 잘못된 알람 대비 탐지 확률을 증가시키기 위하여, 변화하는 환경에 맞추는 시스템을 계속적으로 가능하게 한다.

이런 새로운 학습 설계는 탐지된 ‘움직임’을 학습된 배경구조와 연관시킨다. 이런 방법으로 탐지기는 비침입 움직임(가령, 카메라의 움직임이나 대상 혹은 그림자의 흔들림 등)과 실제 침입대상의 장면을 더욱 높은 신뢰도로 구별할 수 있게 된다.

목표 확인과 알람 발생

다음 단계는 장면에서 가능한 목표를 추출해내고, 목표에 대하여 알람을 발생할지를 결정하는 것이다. 배경과 모델에서 예상되는 것과 다른 장면 내 픽셀이 앞서 설명한 명암대비 법으로 추출된다. 이런 픽셀은 함께 묶어져서(덩어리져) 연결되는 대상을 만들고, 이것이 유효한 목표인지 확인하는 분류 단계로 넘어가게 된다.
일단 목표가 장면에서 추출되면, 그 목표에 대한 알람을 발생해야 할지 결정할 추가의 기준들이 적용된다.

이런 기준들은 다음과 같다.

·목표의 크기
·목표의 속도
·이미지 내에서 목표가 움직인 거리
·목표가 관측된 시간

이와 같은 기준들은 보통 이미지 모델링과 장면 학습 기술과 함께 연결된다. 또한, 단순한 시스템의 오작동을 불러일으켰던 작은 동물이나 바람에 의해 움직인 조각 등에 의한 잘못된 알람의 수준을 극적으로 낮출 수 있다. 크기를 사용하는 것 역시 원근 측정에 결정적이다. 즉, 카메라에 가까이 있는 침입자는 멀리 있는 침입자보다 훨씬 크게 보인다. 픽셀에 기반한 처리를 이용하면, VMD 시스템은 훌륭한 크기 구별 정확도를 제공할 수 있다.

시스템 요건

영상탐지기를 유효한 보안 센서로 활용하기 위해서는 탐지기 스스로 내부 오류나 탐지기를 무력화하려는 시도 자체를 탐지해낼 수 있는 능력을 갖고 있어야 한다. 가장 대표적인 파괴 방법으로는 카메라를 가리거나, 카메라에 매우 밝은 빛을 비추어 작동을 멈추게 하고 혹은 카메라에서 나오는 선을 자르는 방법 등이 있다.

이는 카메라로부터 받는 비디오 신호를 계속적으로 모니터링 함으로써 카메라가 기능을 멈추거나, 조명에 문제가 생겼다든지, 또는 침입자가 카메라를 어지럽게 하거나 가리는 행위 혹은 장면의 명암대비를 낮은 수준으로 변경하는 등의 상황이 발생하면 VMD 시스템이 감시자에게 알람을 줄 수 있다. 시스템의 오작동은 연속적인 자기 테스트와 시스템 내에 있는 전원 모니터링을 통하여 발견될 수 있다.

듀얼 센서 사용
 

VMD는 다른 센서 기술처럼 사람이 아닌 침입자가 사람과 같은 행동을 하는 신호를 보내면 방해 알람을 발생시킬 수 있다. 보안 시스템은 가능하면 하나 이상의 센서 기술을 사용해 위치 요건을 비교함으로써 잘못된 알람을 더욱 효과적으로 통제하도록 해야 한다.

방해 알람 없애기

VMD에서 방해알람을 완전하게 제거하는 방법은 신체가 열이나 적외선 에너지를 방출한다는 사실을 이용하는 것이다. 시스템 성능을 증가시키기 위하여 수동형 적외선(PIR) 탐지기를 VMD와 함께 사용할 수 있다. 이런 센서들은 지난 수년간 실내에서 매우 광범위하게 사용되어 왔고, 최근의 기술 발전으로 외부에서도 효과적으로 사용되고 있다.

수동형 적외선 탐지

수동형 적외선 탐지기는 신체를 탐지하고, VMD는 인간과 같은 행동을 카메라의 이미지에서 찾는다. 따라서 외부 수동형 적외선 탐지기는 VMD를 훌륭하게 보완한다고 할 수 있다. 위협이 낮은 상황에서 인간 탐지는 매우 높은 확률로 유지하면서 잘못되거나 방해되는 알람이 실제로 거의 발생하지 않도록 이 두 개의 감지 시스템은 서로 간에 연결될 수 있다.

이러한 구성에서 두 탐지기술 모두가 활성화되어야 알람이 작동된다. 위협이 증가되는 상황에서는 신체 열이나 인간행동이 이미지에 탐지되면 알람이 작동되도록 두 센서 기술을 연결할 수 있다.

편의성과 가격경쟁력

이 두 센서 기술의 결합은 설치할 때 가격적인 장점을 제공하게 된다. PIR 탐지기는 수동형 기기이고 설치점이 한 곳만 있으면 된다. 이 점은 카메라와 같은 곳이며, 카메라 하우징 안이나 기둥에 설치된다. 이런 단일점 설치는 경계 시스템에 보완적인 듀얼 센서 기술을 제공할 뿐만 아니라, 알람 확인을 위하여 자동적으로 CCTV를 제공한다. 또 다른 장점은 두 방법이 모두 매우 유사한 위치 고려를 필요로 한다는 것이다.

어떠한 보안 응용에서도 핵심요소는 발생 가능한 문제를 이해하고, 적당한 솔루션을 결정하는 것이다. VMD는 보안시스템의 완전한 부분을 구성할 수 있다. 훌륭한 시스템 디자인과 정밀한 설치, 효과적인 관리가 이루어지면 하면 VMD는 많은 응용 분야에서 매우 유용한 솔루션이 된다.  
<By George Gan, Marketing Manager of Vision Fire & Security>
 
[월간 시큐리티월드 통권 제131호 국제판(info@boannews.com)]

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