[CCTV뉴스=신동훈 기자] 딥 러닝이 CCTV를 만나 AI CCTV로 발전, CCTV는 한계를 벗어났다. 감시만으로 활용하던 CCTV는 AI와 융합되면서 리테일, 제조, 오일&가스 등 스마트 팩토리 분야 등 활용처가 확대되고 있다.
특히 통합관제센터에서 AI CCTV는 그 활용도가 더욱 무궁무진해질 것으로 예상된다. 단순 이상 행동 감지는 물론 사물을 구분할 수 있어 객체 추적과 도주 방향 예측이 가능해지기 때문에 통합관제센터와 출동요원이 연계해 신속히 범인을 검거할 수 있다.
국내에서는 이 같은 AI CCTV 관련 기술을 선도하고 있는 기업은 일리시스다. 일리시스는 국내 최초 지능형 영상분석·영상처리 시스템 원천기술을 개발했었고 AI CCTV 관련 R&D 진행도 역시 국내에서 가장 높은 기술력을 가진 것으로 평가받고 있다. 지난 4월 17일에는 엔비디아가 진행중인 AI CITY 관련 협력건으로 엔비디아와 심도 깊은 미팅을 진행하기도 했다.
일리시스의 이인규 상무를 만나 딥 러닝을 만난 CCTV의 발전 방향과 이를 접목한 인텔리빅스, 통합관제 시스템 미래 방향성에 대해 들어봤다.
Q. 일리시스는 15년 이상 영상분석에만 몰두하고 있는 국내 선도기업이다. 일리시스에 대한 소개와 함께 국내에서 영상분석 관련 선도기업으로 설 수 있던 발판은 무엇이라 생각하는가?
A. 2012년부터 불모지에 가까웠던 영상 분석/처리를 위한 소프트웨어 패키지 개발에 집중했다. 많은 위기가 있었지만, 이를 극복하고 국내에서 가장 오래되고 가장 많은 경험을 보유했으며 상용화에 성공한 기업으로 성장할 수 있었다.
일리시스는 핵심기술을 자체 개발한다는 기본 정책을 지금까지 고수하고 있다. 이를 통해 다양한 기술 개발을 빠르게 진행하고 확장할 수 있는 역량을 보유하고 있다.
지능형 영상감시 솔루션 인텔리빅스는 당사의 핵심 제품으로 다양한 현장에서 적용되고 있고 이를 통한 피드백을 받아 개선해 나가고 있다. 인텔리빅스는 당사의 많은 핵심 기술과 기술적인 노하우들의 집약체이며, 이를 통해 지능형 영상 감시 시장을 선도하고 있다.
일리시스는 이에 안주하지 않고, 최신 기술을 지속적으로 개발하고 있으며 딥 러닝 기반의 나이 예측, 성별 판별, 표정 인식, 얼굴 인식의 기술을 개발해 상용화에 이르렀으며, 딥 러닝 기반의 객체 인식/분류 기술을 개발해 전통적인 전경 검출/객체, 감지/추적 방식과의 융합을 통한 새로운 기준을 마련하고자 한다.
Q. 차세대 지능형 영상 감시 솔루션 인텔리빅스에 대한 상세 소개를 부탁한다.
A. 인텔리빅스는 지능형 영상 감시를 위한 마이크로소프트 윈도우 OS 기반 올인원 소프트웨어다. IP/아날로그 기반 CCTV 카메라로부터 입력 되는 다양한 환경의 영상을 실시간으로 분석해 객체를 감지하고 추적하며 객체를 분류해 지정된 이벤트 감지를 수행한다.
또한, 비디오/메타데이터(객체 감지/추적, 이벤트 감지 관련 정보)를 녹화할 수 있는 자체 DB를 개발, 탑재해 비디오 입력부터 분석·녹화·재생·전송까지 가능한 제품이다. 고정형 카메라에서 벗어나 PTZ 카메라를 이용해 자동으로 감지된 객체를 추적하는 기술도 개발해 적용시켰다. 독자적인 벡터이동 방식으로 부드럽고 정교한 추적 성능을 자랑한다. 최근에는 딥 러닝 기반의 나이 예측, 성별 판별, 표정 인식, 얼굴 인식까지 확대·개발해 출시했다.
Q. 인텔리빅스는 언제 개발됐으며, 딥 러닝을 접목하게 된 주요한 이유는 무엇인가?
A. 인텔리빅스는 2004년 개발을 시작, 2007년도에 상용화 했고 현재는 지속적으로 새로운 파생 제품을 출시하고 있다. 최신 딥 러닝은 객체 인식/분류에 탁월한 성능을 보여주고 있다. 예전에는 가능하지 않았던 실시간 처리가 가능한 상태다.
전통적인 전경 검출과 객체 검출 방식은 복잡한 환경에서 정확한 객체 인식/분류를 하기가 어렵다. 반면, 딥 러닝 기반의 객체 인식/분류는 훨씬 수월하게 해결해줄 수 있기 때문에 도입을 결정하게 됐다.
또한, 전통적인 패턴 학습 기반 인식은 복잡한 특징 추출 알고리즘과 복잡한 학습 방식을 알고리즘 개발자가 모두 개발해야 하지만, 딥 러닝 기반 객체 인식은 알고리즘 개발자가 특징 추출 알고리즘을 개발하지 않아도 심층신경망(Deep Neural Network) 프레임워크에 이미지 그룹을 입력시키면 자동으로 특징을 추출해 학습한다. 이를 통해 신규 이미지가 입력됐을 경우 학습된 데이터를 기반으로 인식을 하게 된다.
Q. 딥 러닝 기술 도입 전/도입 후 어떠한 부분이 달라졌는가?
A. 딥 러닝 기반 기술의 도입으로 복잡한 환경에서 객체 감지와 분류가 훨씬 수월해졌다. 적용 애플리케이션을 더욱 확대할 예정이고 오검출에 대한 부분도 상당히 개선될 것으로 예상된다. 하지만, 딥 러닝 기반 기술이 다양한 CCTV 환경에 모두 적용되는 것 보다는 전통적인 영상분석과 상호 보완적으로 융합돼 진행돼야 한다고 생각한다. 가까운 거리에서의 객체 감지/분류는 탁월하지만, 낮은 조도/먼 거리의 객체 감지는 안 되기 때문에 상호보완적으로 사용돼야 한다. 딥 러닝은 기본적으로 고성능의 GPU가 필요하기 때문에 시스템적인 부분도 고려 돼야 한다. 구축 비용이 그만큼 상승하기 때문이다.
Q. 고성능 GPU가 필요해 GPU 박스를 따로 써야 하거나, 객체 감지나 추적 방법 등은 융합해 쓸 수 있는 솔루션을 필요로 하는 등 딥 러닝도 해결 못하는 한계가 존재하는데 딥 러닝 기반 AI CCTV의 한계는 무엇이고 이를 극복하기 위한 방안은 있는가?
A. 딥 러닝 기반 기술의 한계를 극복하기 위한 새로운 시도가 계속될 것으로 예상된다. 지금도 수 많은 기업이 대형 시스템을 동원해 학습 시키고 개선점을 찾고 있다. 학습을 위해 다양한 데이터가 필요하지만, CCTV 산업에서는 정보 보호 문제 등 폐쇄적인 부분이 많아 어려운 점이 존재한다. 또한, 시스템 구축에 대한 비용도 만만찮아 예산상의 문제, 공간상의 문제 등 고민해야 될 것들이 많다.
그렇기 때문에 모든 곳에서 딥 러닝 기술을 적용하기 보다는 전통적인 방식을 통해 지속적으로 영상분석을 수행하고 여기서 나온 데이터 혹은 영상을 기반으로 2차적으로 딥 러닝이 객체를 인식하고 분류하는 이원화 방식으로 가야 할 것으로 예상한다. 이 부분도 감시 환경이 복잡한 부분으로 어느 정도 한정해서 진행하는 것이 좋다. 그 이후 점점 시스템들이 좋아지고 더 저렴한 시스템들이 나오면 점진적으로 교체하는 방안이 바람직할 것으로 본다.
Q. 영상분석에서 딥 러닝 기술을 활용한다면 관제센터에서 어떠한 이점이 있는가?
A. 침입자 감지에서 벗어나 복잡하고 다양한 환경에서 장확하게 객체 인식/분류가 가능하기 때문에 적용하는 애플리케이션이 넓어지고, 오검출도 낮아지는 효과를 기대할 수 있다.
AI 기반 영상분석으로 통합관제에서 사람이 할 영역과 기계가 할 영역을 구분, 효과적인 관제 또한 가능하다. 예를 들어 쓰레기 투기, 범법 지역 등 사람이 계속 지켜보지 않아도 되는 지역은 자동 알림 기능을 통해 기계가 지켜보게 두고 모니터링 요원은 필수적으로 봐야 되는 영상만 보도록 해 기계가 보내는 알림에 효과적으로 대응할 수 있도록 해야 한다.
지금은 모니터링 요원 한 명이 100여개가 넘는 채널을 수시로 지켜봐야 되는 상황이라 능률도 낮고 문제가 생겨도 즉각적으로 확인하기 힘든 상황이다. 64채널이 가장 이상적인 숫자라고 본다. 향후 지능화된 영상관제 시스템을 통해 사람과 기계간 시너지를 발휘할 수 있는 이상적인 시스템을 갖춘다면 더욱 신속하고 발 빠른 대응체계를 구축할 수 있을 것이다.
또한, 보는 영상 감시에서 의미 있는 객체들을 뽑아서 데이터화 하거나 행위 인식도 가능하기 때문에 이상 징후를 사전에 탐지가 가능할 것이고 사후에도 빠른 검색을 통해 조속히 사건 해결에 기여할 것으로 본다. 이를 딥 러닝 기반 기술이 앞당겨줄 수 있을 것으로 예상한다.
Q. 4차 산업혁명 시대가 도래, AI CCTV가 빅데이터 시스템을 만나 미래를 예견, 의사 결정까지 가능한 시스템을 업계에선 기대하고 있다. AI 기술을 접목한 미래 영상 관제 시스템을 예견한다면?
A. 기본적으로 CCTV는 지속적으로 추가 설치될 것으로 예상된다. 기존에는 주로 보는 관제가 많았지만, AI 기술이 들어가면서 영상 내 수 많은 정보들의 인식과 분류가 명확해질 것이다. 이런 정보를 관제센터 내에서 빅데이터 처리 등을 통해 의미 있는 이상 징후를 찾아낼 수 있을 것으로 본다. 단순 비디오를 보는 검색 방식에서 AI 기술로 추출돼 저장된 다양한 메타데이터를 통해 특정 상황에 대한 검색이 이뤄질 것으로 예상한다.
차세대 지능형 CCTV는 영상 분석에 대한 깊이 있는 분석을 통해 현장 요원들의 의사 결정을 도와 신속한 조치와 대응이 가능하도록 하는 역할까지 할 것으로 기대하고 있다.
Q. 올해 일리시스는 어떠한 한 해를 보낼 것인지, 목표가 무엇인가?
일리시스는 올해 해외 시장 공략을 위한 초석을 다지는 한 해로 만들려고 한다. 1년 전, 일리시스 유럽 법인을 폴란드에 세워 유럽 시장 공략과 더불어 A/S가 가능한 시스템을 갖췄다.
또한, 글로벌 역량을 갖추기 위해 카메라, NVR, 무인경비업체, 통신사 등과 파트너십을 진행중이고 지난 SECON 2017에서 함께 공동 부스를 차렸던 세모콘, 옵택스 등과 함께 본격적인 행보를 준비중이다. 옵택스는 글로벌 보안 벤더로 일리시스가 어려웠던 유통을 보완해주고 CCTV 기업인 세모콘과 함께 센서를 연동한 카메라로 자동 추적 시스템 등을 개발해 종합 토탈 솔루션을 마련, 하이엔드 시큐리티 시장 글로벌 진출을 본격화할 예정이다.
