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길을 걷거나 쇼핑을 할 때, 업무나 휴식 중에도 우리를 지켜보는 존재가 있습니다. 바로 CCTV입니다. 2019년 기준 공공기관에 설치된 CCTV는 148만 대로 국민 34명당 1대 꼴이며, 2015년 73만 대에서 4년 만에 2배 이상 증가했습니다.
최근 등장한 지능형 장비는 눈과 뇌의 역할을 동시에 수행합니다. CCTV 영상 분석 AI 플랫폼이 바로 그 핵심 기술입니다. 딥러닝 알고리즘으로 영상을 실시간 분석하고 검출하여 빠르고 정확하게 알림을 제공하는 혁신적 시스템입니다.
기존 CCTV 영상 분석은 픽셀 변화를 이용하는 방식으로 개발되어 현장에 적용되었습니다. 하지만 픽셀 변화만으로는 구체적인 객체 인식을 확인해 처리할 수 없었습니다. 오탐지가 반복 발생해서 관제 현장에서 외면받는 상황이 지속되었습니다.
AI 기술을 이용한 지능형 영상분석 기술이 빠르게 개발되면서 문제를 근본적으로 해결할 수 있게 되었습니다. AI CCTV 또는 AI 엣지 디바이스에서는 객체(사람, 차량)를 감지할 뿐만 아니라 의상 색깔, 안경 착용 등 세부 특성까지 감지할 수 있습니다. 서버 기반 지능형 영상분석 솔루션은 안전모 미착용이나 쓰러짐 같은 내용도 높은 감지율로 처리합니다.
기존 시스템에서는 사고 발생 후 관제센터가 영상을 수동으로 분석해 조치를 취할 때 평균 8~10분이 소요되었습니다. AI 모델 도입 후 1~2초 내로 이상 이벤트를 탐지하고 관제센터에 자동으로 알림을 전송하여 대응 시간이 평균 2분 이하로 단축되었습니다. 골든타임 확보율을 75% 이상 향상시키는 놀라운 결과를 가져왔습니다.
AI가 90% 이상의 이벤트를 자동으로 감지해 관제 요원이 수동으로 모니터링해야 할 화면 수가 기존 30대/1명에서 10대/1명으로 줄었습니다. 반복적인 단순 작업에서 벗어난 관제 요원은 출동 지휘, 사건 판단 등 고도화된 업무에 집중할 수 있게 되어 관제 효율을 60% 이상 개선했습니다.
엣지 AI CCTV의 등장으로 오탐지율이 4~5% 정도로 줄어들었으며, 영상분석의 효율성도 크게 높아졌습니다. 실시간 분석 기능을 통해 잘못된 경보를 줄이고 실제 위협에만 집중할 수 있게 되었습니다.
정부 차원에서 관리하는 5대 중대범죄 중심의 이상행동 정의에 따른 AI 학습용 CCTV 영상 데이터를 활용해 총 717시간(8,436컷)의 이상행동 영상 데이터셋으로 학습된 시스템입니다.
공공기관에서 제공한 공원 CCTV 영상에서 야간에 무단 침입하거나 싸움이 벌어지는 장면을 중점적으로 학습했습니다. AI 모델이 실시간 경고를 발령해 관제센터가 빠르게 현장 조치를 취할 수 있도록 알림을 전송합니다.
서울시 지역의 축제·행사 현장 자료를 활용해 인파밀집 상황을 인식하는 알고리즘을 훈련시켰습니다. 사람이 밀집해 압사 위험이 높아질 경우 AI가 사전에 위험도를 계산해 대형 사고 예방에 기여합니다.
최근 국지성 호우로 인한 지하차도 침수 사고가 잦아지면서 침수 이벤트 분석 기능이 중요해졌습니다. 수집된 영상을 기반으로 도로 위 물이 일정 높이 이상 차오르면 관제센터에 즉시 알람을 보내 도로 통제 등 신속 대응이 가능합니다.
국내 CCTV 영상 분석 AI 플랫폼 시장에서는 다양한 기업들이 경쟁하고 있습니다. 국내 통신사 KT는 딥러닝 알고리즘으로 실시간 영상분석 및 검출 서비스를 제공하며, 이벤트별 통계 분석 기능을 통해 특정 지역의 개선안 마련을 위한 근거 데이터를 제공합니다.
한국인터넷진흥원으로부터 국내 처음 지능형 CCTV 성능 인증을 받은 비전AI 기업 인텔리빅스는 서버가 아닌 CCTV 자체에서 AI 연산을 할 수 있는 기술을 개발했습니다. 긴급 상황의 경우 실시간으로 분석해 관제사에게 알려줄 수 있어 골든타임을 보다 길게 확보할 수 있습니다.
보안 전문기업 에스원은 사용자가 원하는 분석 항목을 집중적으로 관리할 수 있는 알고리즘 설정 기능과 업무시설, 상업시설, 공장, 학교 등 다양한 사업장 맞춤 알고리즘 패키지를 제공합니다.
CCTV 영상 분석 AI 플랫폼의 핵심은 비전AI라 불리는 지능형 영상분석 기술입니다. 알고리즘으로 영상을 인식하고 분석·처리하는 기술로, 비디오 영상 속 사람, 차량, 사물 등의 객체를 AI가 검출·인식하고 이상 상황 여부를 학습된 알고리즘으로 판단합니다.
FHD 4Mbps 해상도로 설정한 카메라 영상에서 170cm의 사람을 인식하려면 최소 60픽셀의 영상을 확보할 수 있는 약 55m 거리까지 확인 가능합니다. 하지만 카메라마다 설치 높이와 주변 환경에 따라 실제 현장에서는 차이가 있을 수 있어 반드시 일정 기간의 검증 단계를 거쳐야 합니다.
지능형 영상분석의 중요한 특성은 지속해서 각 분석 기능에 대한 성능을 높일 수 있고, 추가적인 학습 결과가 반영된 버전의 솔루션을 적용할 수 있다는 점입니다. 사람이 아닌 특정 고정 물체를 사람으로 감지하는 경우, 해당 물체에 대해 사람이 아닌 것으로 설정하거나 학습 처리할 수 있습니다.
CCTV 데이터는 안면인식, 의료 등과 더불어 규제가 특히 심한 부문입니다. 개인정보보호법 및 시행령, 시행규칙과 지방자치단체의 CCTV 설치 및 운영 규정, 공공기관 CCTV 관리 가이드라인 등에 의거하여 CCTV 화상정보의 수집·처리 관련 행위가 엄격하게 제한됩니다.
정부·공공 주도하에 공개 가능한 CCTV 영상 데이터의 구축 및 공개·유통은 민간기업의 AI 기술 발전을 위해 큰 의의를 지닙니다. 한국형 CCTV 영상 데이터의 필요성이 대두되면서 공개된 해외 CCTV 영상으로는 한국의 환경에 적용하기 어려운 문제를 해결하고 있습니다.
실제 지자체 CCTV 환경과 유사한 데이터, 한국 생활에 밀접한 데이터를 구축하여 더욱 정확한 AI 모델 학습이 가능해졌습니다. 감사 로그 및 OTP 인증을 통한 사용자 보안을 강화하여 시스템의 신뢰성을 높이고 있습니다.
CCTV 영상 분석 AI 플랫폼 도입의 경제적 효과는 매우 구체적으로 나타나고 있습니다.
고가의 차량번호 인식 카메라를 별도로 구축할 필요 없이 기존 방범용 카메라를 이용해서 차량번호 인식이 가능해져 인프라 투자 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 자체 개발 딥러닝 기반의 광학문자인식 기술을 활용해 추가 하드웨어 개발이나 투자 없이도 자가제품을 확보할 수 있는 장점이 있습니다.
라벨링된 CCTV 데이터는 향후 추가 AI 모델 업그레이드나 타 지자체 확장에 활용 가능한 데이터 자산으로 전환되어 장기적인 가치를 창출합니다. 지속적인 학습과 피드백을 통해 스스로 발전하고 정확도가 향상되는 AI 관제 솔루션으로 운영비용을 지속적으로 절감할 수 있습니다.
향후 AI CCTV는 보안 시스템의 상호 연결성과 통합성을 강화하여 보다 포괄적이고 일관된 보안 환경을 제공할 수 있도록 발전할 것입니다. 드론과 같은 새로운 기술과의 통합을 통해 더욱 광범위한 감시 및 분석이 가능해질 것을 의미합니다.
가트너는 엣지 AI 기술을 적용한 컴퓨터 비전 AI 보안 카메라가 무인매장 및 소매 유통산업에서 가장 효과적으로 사용될 것으로 전망했습니다. 쇼핑객의 움직임이나 행위, 체형, 생체정보의 데이터를 분석해 결제 자동화를 실현하고 매장 내 상품의 증감 모니터링을 통해 재고 감소 및 도난을 감지하는 혁신적 서비스가 가능합니다.
CCTV 영상 분석 AI 플랫폼은 우리 사회의 안전과 효율성을 책임지는 핵심 인프라로 진화하고 있습니다. 지능형 영상분석 기술의 지속적인 발전을 통해 더욱 안전하고 스마트한 사회를 만들어가는 원동력이 될 것입니다.
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