영상 감시 시스템의 기술 동향
조달청 우수제품 제도는 중소기업들이 생산한 제품들 중 기술 및 품질이 우수한 제품을 대상으로 평가를 거쳐 우수제품으로 지정하는 제도를 의미한다. 보안용 감시 카메라에 의해 촬영된 영상을 네트워크를 통해 서버로 전송하고, 전송된 영상을 서버에 저장하고, 영상을 감시하는 영상 감시 시스템도 조달청 우수제품 중 하나이다.
글. 김태균 변리사
세계 영상 감시 시스템 최근 기술 동향
영상 감시 시스템의 최근 세계적인 기술 동향은 크게 5가지로 구분할 수 있다.
첫 번째는 AI(Artificial Intelligence)에 기반한 영상 감시 분석 기술이다. 최근에 딥 러닝(deep learning), AI와 같은 기술이 발전함에 따라 영상 감시 시스템 분야에서도 공공장소에서 불특정인의 이상행동 감지, 행동 분석, 특정 객체나 위험한 객체 인식 등을 위해 딥 러닝, AI 기술이 적용되고 있다.
두 번째는 극한 환경에서의 영상 분석을 위한 기술이다. 극고온 환경, 극한 환경, 높은 방사선이 배출되는 지역, 화염이나 폭발의 위험이 높은 환경 등에서 잘 견딜 수 있는 재질, 냉각 기술이 개발되고 있다.
세 번째로, 5G 기술이 상용화됨에 따라 클라우드 기반의 영상 데이터 전송 기술이 개발되고 있다. 클라우드를 이용함으로써 네트워크 구축을 위한 별도의 장비들을 구입할 필요가 없으며, 네트워크 유지 관리 비용을 줄일 수 있다. 또한, 영상 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 장점이 있다.
네 번째로, 카메라와 함께 드론, 또는 로봇을 이용하는 영상 감시 시스템 기술이 개발되고 있다. 감시 카메라는 보통 특정 위치에 고정되어 설치되므로, 감시 영역을 제외한 영역은 감시가 어려운 사각지대가 발생한다. 로봇, 또는 로봇은 이동하여 감시가 가능하므로, 감시 카메라의 단점인 사각지대의 발생을 보완할 수 있다. 5G 기술로 인해 드론, 또는 로봇이 실시간으로 촬영하는 영상을 보다 빠르고 정확하게 서버로 전송할 수 있게 되었다.
마지막으로 영상 데이터 손상이나 유출 방지를 위해 영상의 암호화와 같은 영상 보안 기술이 개발되고 있다. 영상 데이터 유출로 인해 제3자에게 자신의 사생활이 노출될 가능성이 있다. 특히, 감시 카메라, NVR(Network Video Recorder)은 영상 데이터 손상이나 유출에 취약하다.
국내 영상 감시 시스템 최근 기술 동향
기존에 영상 감시 시스템을 제조 판매하는 국내의 중소기업들은 예전에는 카메라의 PTZ(Pan Tilt Zoom) 조정 기술, 보안성이 높고, 고화질의 카메라 기술, 영상 압축 기술 등을 개발하였다.
최근 국내의 기업들도 앞에서 언급한 세계 영상 감시 시스템의 기술 동향과 유사하게 경향을 보이고 있다.
첫 번째로, 2010년대 초반 영상 처리에 적용될 수 있는 딥 러닝(deep learning) 기술이 소개됨에 따라 영상 감시 시스템을 개발하고 있는 국내의 기업 및 대학들도 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기술을 적용하고 있다. 구체적으로, 딥 러닝 기술인 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 감시 카메라에 의해 촬영된 영상에 적용하여 객체의 인식률을 높이는 기술, 촬영된 영상에 대해 CNN 알고리즘을 적용하여 불특정한 사람의 침입, 폭력과 같은 부적합한 행위를 인식하는 기술, 축사 내에 설치된 카메라의 영상에 CNN 알고리즘을 적용하여 외부의 침입자와 가축을 구분하여 축사 내 이상 상황을 감시할 수 있는 기술, CNN 알고리즘을 적용하여 화재, 사고 등의 이벤트를 검출하는 기술 등이 있다.
두 번째로, 고온, 고압 등에 내구성이 강한 재질이나 물질에 대한 연구는 국내에서도 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 국내 기업 및 대학들은 황사, 안개가 심한 지역에서의 영상 인식의 어려움을 극복하기 위한 기술을 최근에 개발하고 있다.
세 번째로, 국내에서도 기업 및 기업들도 클라우드 기반의 영상 감시 시스템 기술을 개발하고 있다. 구체적으로, 영상을 비싼 물리적인 NVR 대신에 클라우드 기반의 NVR에 저장함으로써 유지비용의 절감, 또는 NVR 설치의 어려움을 해결할 수 있는 기술, 클라우드 환경에서 영상 보안을 위해 압축된 영상을 클라우드 서버에 저장하는 기술, 클라우드의 비용을 절감하기 위해 로컬에서 영상을 전처리하고 2차로 클라우드에서 최종으로 분석하는 기술, 클라우드 서버에서 로그 파일을 분석하여 위험 상황을 감지할 수 있는 기술 등이 있다.
네 번째로, 드론과 로봇을 활용하여 감시하는 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 구체적으로 산불 감시를 위해 감시 카메라 이외에 드론을 활용하는 기술, 캠핑장에서 외부 침임자를 감시하기 위한 경비 로봇에 관한 기술, 가로등에 감시용 드론이 설치되는 기술, 감시 카메라와 웨어러블 디바이스(wearable device)을 같이 활용하여 감시하는 기술 등이 있다.
다섯 번째로, 영상 암호화와 관련된 기술도 국내에서 연구 개발되고 있다. 영상 데이터 중 패킷을 암호화하는 기술, 영상의 프레임 내에 포함된 블록들을 서로 교환하여 암호화하는 방법, 보안에 취약한 IP 카메라와 클라이언트 단말에서 암호키 및 암호화 방식을 관리하지 않고, 보안에 강인한 영상 저장 장치에서 암호키, 및 암호화 방식을 관리하도록 구현함으로써 안전한 암호화 정보 전송이 가능한 기술, IP 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 압축하고 AES(Advanced Encryption Standard) 대칭키 알고리즘으로 암호화하여 서버로 전송하는 기술, 영상에서 객체를 추출하고, 추출된 객체 부분만 암호화하는 기술, 영상을 다수의 데이터들로 분할하여 암호화하고, 분할하여 암호화된 데이터들을 서로 다른 서버에 저장하는 기술, IoT 무선 센서로부터 센싱 데이터틀 수신하는 IoT 게이트웨이(gateway)를 내장하는 IP 카메라는 센싱 데이터와 영상 데이터를 한꺼번에 암호화함으로써 각각 암호화에 따른 계산의 중복을 피할 수 있는 기술 등이 있다.
5G, 클라우딩 컴퓨팅, 로봇, 드론, 딥 러닝 등과 같은 기술들이 발전함에 따라 영상 감시 시스템에도 이러한 기술들이 적용된 기술들이 활발히 연구 개발되고 있다. 영상 감시 시스템 분야의 중소기업에서도 보다 정확하고 안정화된 감시 요구, IP 카메라의 단점 보완, 영상 데이터 손상이나 누출로 인한 사생활 노출 등과 같은 점들을 해결하기 위해 4차 산업혁명 핵심기술인 인공지능, 클라우딩 컴퓨팅, 로봇 등의 기술들을 영상 감시 시스템 분야에 적극적으로 활용하기 위한 노력이 필요하다.
영상 감시 시스템의 최근 세계적인 기술 동향은 크게 5가지로 구분할 수 있다.
첫 번째는 AI(Artificial Intelligence)에 기반한 영상 감시 분석 기술이다. 최근에 딥 러닝(deep learning), AI와 같은 기술이 발전함에 따라 영상 감시 시스템 분야에서도 공공장소에서 불특정인의 이상행동 감지, 행동 분석, 특정 객체나 위험한 객체 인식 등을 위해 딥 러닝, AI 기술이 적용되고 있다.
두 번째는 극한 환경에서의 영상 분석을 위한 기술이다. 극고온 환경, 극한 환경, 높은 방사선이 배출되는 지역, 화염이나 폭발의 위험이 높은 환경 등에서 잘 견딜 수 있는 재질, 냉각 기술이 개발되고 있다.
세 번째로, 5G 기술이 상용화됨에 따라 클라우드 기반의 영상 데이터 전송 기술이 개발되고 있다. 클라우드를 이용함으로써 네트워크 구축을 위한 별도의 장비들을 구입할 필요가 없으며, 네트워크 유지 관리 비용을 줄일 수 있다. 또한, 영상 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 장점이 있다.
네 번째로, 카메라와 함께 드론, 또는 로봇을 이용하는 영상 감시 시스템 기술이 개발되고 있다. 감시 카메라는 보통 특정 위치에 고정되어 설치되므로, 감시 영역을 제외한 영역은 감시가 어려운 사각지대가 발생한다. 로봇, 또는 로봇은 이동하여 감시가 가능하므로, 감시 카메라의 단점인 사각지대의 발생을 보완할 수 있다. 5G 기술로 인해 드론, 또는 로봇이 실시간으로 촬영하는 영상을 보다 빠르고 정확하게 서버로 전송할 수 있게 되었다.
마지막으로 영상 데이터 손상이나 유출 방지를 위해 영상의 암호화와 같은 영상 보안 기술이 개발되고 있다. 영상 데이터 유출로 인해 제3자에게 자신의 사생활이 노출될 가능성이 있다. 특히, 감시 카메라, NVR(Network Video Recorder)은 영상 데이터 손상이나 유출에 취약하다.
기존에 영상 감시 시스템을 제조 판매하는 국내의 중소기업들은 예전에는 카메라의 PTZ(Pan Tilt Zoom) 조정 기술, 보안성이 높고, 고화질의 카메라 기술, 영상 압축 기술 등을 개발하였다.
최근 국내의 기업들도 앞에서 언급한 세계 영상 감시 시스템의 기술 동향과 유사하게 경향을 보이고 있다.
첫 번째로, 2010년대 초반 영상 처리에 적용될 수 있는 딥 러닝(deep learning) 기술이 소개됨에 따라 영상 감시 시스템을 개발하고 있는 국내의 기업 및 대학들도 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기술을 적용하고 있다. 구체적으로, 딥 러닝 기술인 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 감시 카메라에 의해 촬영된 영상에 적용하여 객체의 인식률을 높이는 기술, 촬영된 영상에 대해 CNN 알고리즘을 적용하여 불특정한 사람의 침입, 폭력과 같은 부적합한 행위를 인식하는 기술, 축사 내에 설치된 카메라의 영상에 CNN 알고리즘을 적용하여 외부의 침입자와 가축을 구분하여 축사 내 이상 상황을 감시할 수 있는 기술, CNN 알고리즘을 적용하여 화재, 사고 등의 이벤트를 검출하는 기술 등이 있다.
두 번째로, 고온, 고압 등에 내구성이 강한 재질이나 물질에 대한 연구는 국내에서도 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 국내 기업 및 대학들은 황사, 안개가 심한 지역에서의 영상 인식의 어려움을 극복하기 위한 기술을 최근에 개발하고 있다.
세 번째로, 국내에서도 기업 및 기업들도 클라우드 기반의 영상 감시 시스템 기술을 개발하고 있다. 구체적으로, 영상을 비싼 물리적인 NVR 대신에 클라우드 기반의 NVR에 저장함으로써 유지비용의 절감, 또는 NVR 설치의 어려움을 해결할 수 있는 기술, 클라우드 환경에서 영상 보안을 위해 압축된 영상을 클라우드 서버에 저장하는 기술, 클라우드의 비용을 절감하기 위해 로컬에서 영상을 전처리하고 2차로 클라우드에서 최종으로 분석하는 기술, 클라우드 서버에서 로그 파일을 분석하여 위험 상황을 감지할 수 있는 기술 등이 있다.
네 번째로, 드론과 로봇을 활용하여 감시하는 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 구체적으로 산불 감시를 위해 감시 카메라 이외에 드론을 활용하는 기술, 캠핑장에서 외부 침임자를 감시하기 위한 경비 로봇에 관한 기술, 가로등에 감시용 드론이 설치되는 기술, 감시 카메라와 웨어러블 디바이스(wearable device)을 같이 활용하여 감시하는 기술 등이 있다.
다섯 번째로, 영상 암호화와 관련된 기술도 국내에서 연구 개발되고 있다. 영상 데이터 중 패킷을 암호화하는 기술, 영상의 프레임 내에 포함된 블록들을 서로 교환하여 암호화하는 방법, 보안에 취약한 IP 카메라와 클라이언트 단말에서 암호키 및 암호화 방식을 관리하지 않고, 보안에 강인한 영상 저장 장치에서 암호키, 및 암호화 방식을 관리하도록 구현함으로써 안전한 암호화 정보 전송이 가능한 기술, IP 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 압축하고 AES(Advanced Encryption Standard) 대칭키 알고리즘으로 암호화하여 서버로 전송하는 기술, 영상에서 객체를 추출하고, 추출된 객체 부분만 암호화하는 기술, 영상을 다수의 데이터들로 분할하여 암호화하고, 분할하여 암호화된 데이터들을 서로 다른 서버에 저장하는 기술, IoT 무선 센서로부터 센싱 데이터틀 수신하는 IoT 게이트웨이(gateway)를 내장하는 IP 카메라는 센싱 데이터와 영상 데이터를 한꺼번에 암호화함으로써 각각 암호화에 따른 계산의 중복을 피할 수 있는 기술 등이 있다.
5G, 클라우딩 컴퓨팅, 로봇, 드론, 딥 러닝 등과 같은 기술들이 발전함에 따라 영상 감시 시스템에도 이러한 기술들이 적용된 기술들이 활발히 연구 개발되고 있다. 영상 감시 시스템 분야의 중소기업에서도 보다 정확하고 안정화된 감시 요구, IP 카메라의 단점 보완, 영상 데이터 손상이나 누출로 인한 사생활 노출 등과 같은 점들을 해결하기 위해 4차 산업혁명 핵심기술인 인공지능, 클라우딩 컴퓨팅, 로봇 등의 기술들을 영상 감시 시스템 분야에 적극적으로 활용하기 위한 노력이 필요하다.
