은평구, 인공지능 선별 CCTV 관제시스템 = AI 관제센터 표준모델 개발
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은평구, 인공지능 선별 CCTV 관제시스템 = AI 관제센터 표준모델 개발
  • 신동훈 기자
  • 승인 2018.02.09 09:12
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인공지능 관제 도입해 스스로 학습, 시스템이 자동인지 관제하는 방식으로 전환

[CCTV뉴스=신동훈 기자] 

□ 추진목적

- 4차 산업혁명 시대에 발 맞춰 새로운 기술을 적극 활용해 기존 지능형 CCTV 이벤트(행동검지, 자동추적 등) 한계극복이 가능한 인공지능 관제를 도입해 스스로 학습하는 기반 마련

- 인공지능 기반 CCTV 관제 효율성 기술 검증을 위해 실제 관제시스템 데이터와 민간의 기술력을 결합해 주민 안전을 위한 구 핵심정책인 통합관제체계를 획기적으로 개선해 통합관제체계 표준모델을 개발하고 전국에 확산하기 위함도 포함

□ 추진방향

- 민간의 새로운 기술과 문화를 적극 수용·활용하기 위해 협업 모델인 POC 추진

- 인공지능 기반 CCTV 관제 지원 시스템 개발로 주민을 범죄와 안전사고로부터 지키는 실질적 예방행정 추진

□ 현황과 문제점

범죄 등 위험으로부터 주민 보호와 사고처리 등을 위한 종합관제센터를 운영 중이나 사람의 육안 감시에 의존하고 있다. 실질적인 위험 탐지와 감시 기능이 미흡해 위험상황 누락 가능성이 상존하며, 사전대비보다는 사후처리에 집중하고 있는 현실이다.   

※ 관제요원 1인당 관제 CCTV 172대(권고안 48대): 인건비 절감과 관제의 효율성 제고를 위해 인공지능 선별관제의 필요성 제기

정확한 보안 감시를 위해서는 감시 영역의 의심스러운 상황을 실시간으로 정확히 인지할 필요가 있는데 기존 지능형 CCTV는 잦은 오판별·오탐지로 인해 오히려 관제요원과 관리자의 업무를 가중시키는 문제가 있다.

※ 기존 지능형 CCTV는 데이터 수집 형태 및 Full HD, SD등 카메라 유형이 여러개로 패턴에 의한 영상 분석시 소프트웨어 적용에 제약이 따름

□ 현황 개선: 인공지능 관제를 통한 CCTV 모니터링 효율화

- 전체 CCTV 중 개별 단위의 이벤트 관제에서 벗어나 인공지능 보안 감시 기술을 도입해 시스템의 자동인지를 통한 인공지능이 선별해 관제하는 방식으로 전환

- 스스로 학습이 가능한 인공지능 시스템을 도입해 조명에 의한 간섭, 주간/야간/카메라 유형(HD, Full HD, SD등) 패턴 등의 환경 변화를 자동 인지가 가능한 모니터링 환경 조성

□ 사업내용

인공지능 학습데이터 생성 및 학습시스템 개발

- 자체 확보 VOC(Visual Object Classes) 데이터 및 실제 운용되는 신규 영상이미지 데이터를 분석해 인공지능 학습 데이터 구축

- 이상 상황에 상응하는 영상데이터를 시간별, 분류별로 표준화해 인공지능 모델이 학습할 지능정보 데이터를 생성할 수 있게 함

- 객체 인식을 위한 딥러닝 모델을 선정하고 학습을 수행, 수행 결과에 따른 선별 기능 도출함

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