최근의 영상보안시스템은 전력, 수처리, 가스, 오일 등 다양한 산업분야에서 사용되고 있는 감시제어시스템의 보안 및 안정성 향상을 위해 활용되고 있다. 그러나 대부분의 영상보안시스템은 감시제어시스템과는 별도의 시스템으로 구축·운영되고 있으며, 운영자에 의한 수동적인 영상감시가 주를 이루고 있다. 따라서 사고 발생시 즉각적 대처가 어렵고 관리 및 활용이 어려워 활용도가 떨어진다.

 만약 사고 발생시 운영자에게 즉각적인 현장 상황을 알려줄 수 있는 능동적 영상보안시스템의 구축과 기존 감시제어시스템과 일원화된 감시가 가능하다면 보다 더 활용도가 높고 시스템 운영에 신뢰성이 높아질 것이다. 9.11 사태 이후, 세계 각국은 개인 및 공공의 안전을 위한 국토보안에 대한 중요성을 한층 더 실감하고 이에 대한 노력을 더욱 강화하고 있으며, 이러한 과정에서 지능형 영상보안 기술의 개발 및 활용에 대한 중요성이 날로 증대되고 있다.

기존의 시설물과 출입자에 대한 수동적인 녹화 및 감시에서 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 네트워크 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 또한 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 사무실, 카지노에서 산불감시에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다.

영상보안의 진화는 지능형 영상감시(visual surveillance), 생체인식(biometrics), CCTV/DVR 영상보안(CCTV/DVR surveillance) 기술 등 각기 다른 배경과 응용분야로 발전되어 왔다. 지능형 영상감시 기술은 초창기 군사적 응용을 위하여 목표물 검출 및 추적 등 영상분석 기술 위주로 발전되어 왔으며, 영상분석에서 요구되는 엄청난 계산을 위한 하드웨어적 제약이나 비용보다는 영상분석의 성능을 높이는 데 많은 노력을 기울여 왔다.

생체인식 기술은 지문인식을 위주로 발전되어 왔으나 최근 들어 원거리 얼굴인식이나 홍채인식, 걸음걸이 인식 등 새로운 기술의 출현으로 영상보안에서 이들 기술을 접목하려는 시도가 계속되고 있는 분야이다. 그리고, 영상보안의 주류 시장을 형성하고 있는 CCTV/DVR 기반의 영상보안 기술은 산업체를 중심으로 보안장비 측면에서 지속적인 발전을 거듭하고 있는 분야이다.

지능형 영상보안 시스템의 가장 기본적인 목표는 CCTV카메라를 통하여 획득된 영상정보를 실시간으로 분석하여 자동으로 목표물 또는 이동물체를 탐지, 추적, 식별, 행위분석 및 검색 하여 관찰된 객체의 행위나 상호작용을 해석하는 것이다. 그리고 이러한 과정들은 영상처리 및 컴퓨터 시각처리, 패턴분석, 인공지능 및 데이터 관리 기술들과 관계된다. 지능형 영상보안 기술의 응용 분야는 공항, 군사, 항만, 도로, 교량 등 주요 국가시설, 지하철, 버스, 빌딩, 경기장, 주차장, 카지노, 산불감시, 문화재보호, 응급상황 감시에서 자동차 및 모바일기기에 이르기까지 매우 다양한 분야로 그 응용영역을 확대하고 있는 추세에 있다.

 최근 유비쿼터스 기술의 등장은 CCTV 카메라 및 DVR 기술에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 기존의 DVR 제품은 점차적으로 네트워크를 강화한 NVR 제품으로 전환되고 있는 추세이다. CCTV 카메라 또한 통신 및 기본적인 영상처리 모듈을 내장하는 등 스마트 카메라 기술로 발전하고 있다. 스마트 카메라 기술은 최근의 IP 카메라 임베디드 시스템의 발전과 급속한 영상감시 카메라의 보급에 따른 영상인식 성능향상 및 분산처리 기술의 필요성에 따라 새롭게 이슈화되고 있는 분야이다.

스마트 카메라는 가시 및 적외선 영상의 센서레벨 융합, 스테레오 영상의 획득, 영상 전처리, 움직임 추적, 영역 검출 및 추적 등 특정 응용 영역에 관계 없이 요구되는 카메라 레벨의 공통 영상처리 모듈을 구현하여 카메라 장치에 내장하는 기술을 연구하고 있다. 그러나 기본적으로 스마트 카메라는 임베디드 컴퓨터비전 기술을 전제로 하고 있어, 시스템의 성능상 제약으로 구현 가능한 알고리듬은 매우 제약되어 있다.

스마트 감시 시스템은 비디오 분석엔진과 데이터를 가공하는 미들웨어로 구성되는데 비디오 분석엔진에는 사물의 탐지와 추적 그리고 분류할 수 있는 기술이 적용된다. 이 시스템은 카메라로부터 입력된 영상이 비디오 관리 서버로 전해지면 1차 영상분석이 이루어져 감시 모니터에 경고가 전달된다. 영상감시 애플리케이션을 통해서는 보다 지능적인 2차 영상 분석이 이루어지며 영상검색, 통계관리가 가능하다. 또한 개방형 구조로 개발돼 기타 영상보안 시스템과 손쉽게 연동할 수 있고 소규모 환경에서 대규모 환경으로의 확장운영이 가능하며 웹 애플리케이션을 통한 중앙 집중적 관리와 원격지 카메라에 대한 일괄관리가 가능한 것이 특징이다.

스마트 감시시스템은 사고를 확인하기 위한 기존 CCTV의 단순한 기록재생 기능에서 벗어나 획기적으로 지능화된 보안감시 시스템이다. 패턴 인식으로 물체를 정확히 인식하고 지능적인 실시간 분석 작업이 이루어져 주어진 조건에 따라 예측이 가능하며 사전대응을 할 수 있는 것이 가장 큰 장점이다. 수상한 물체나 이상한 행동을 보이는 사람을 패턴 인식과 분석 기술을 통해 실시간으로 파악해 초고속 유무선 네트워크를 통해 관계 기관에 통보해준다.

또한 디지털 환경을 구현해 과거 자료 분석과 검색이 용이하고, 기타 디지털 장비와 원활히 연동해서 사용할 수 있는 점도 눈 여겨 볼만하다. 재해·재난 방재기술 수준 달성 및 재해·재난으로 인한 피해의 저감을 위해 대응시스템 구축도 필요한 시점이다. 각종 재해·재난의 예측·저감기술 개발 및 전염병·유해식품 등에 대응하는 사회안전망 구축이 요구되고 있으며, 최근 똑똑한 ICT 기술로 지능형 영상감시 시스템과 무선기반의 도시안전망에 의한 사회 시스템과 인프라의 지능을 높여 국민의 삶을 더욱 안전하며 쾌적하고 편리하게 만들 것이 예상된다.

강 희 조
	목원대학교 컴퓨터공학부 교수 재난관리지도사

[참고자료]
[1] 유장희 외2, 지능형 영상보안 기술현황 및 동향, 2008년 8월.
[2] 재난포커스, 2009년 12월