[진화하는 물리보안] 영상 데이터 100만장 학습해 주·야간 인식 정확도 ‘99.9%’… 에스원 “지능형 CCTV, 생성형 AI로 고도화”

[진화하는 물리보안] 영상 데이터 100만장 학습해 주·야간 인식 정확도 ‘99.9%’… 에스원 “지능형 CCTV, 생성형 AI로 고도화”

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11㎞ 길이 국내 최장 인제양양터널에 CCTV 230대 설치

AI가 사고 경보 울리기까지 15초 안 걸려

생성형·멀티모달 AI가 딥러닝 한계 극복해 복합 상황 분석

생성형 AI 활용해 에스원 데이터베이스에 내재화 목표

 

변지희 기자 입력 2024.02.26. 06:01업데이트 2024.02.26. 08:36 물리보안이 인공지능(AI)을 만나 진화하고 있다. AI로 고도화된 지능형 폐쇄회로(CC)TV가 무인매장뿐 아니라 학교, 병원, 국방 등에서 활약하고 있다. 지능형 CCTV를 포함한 영상감시솔루션과 관제센터 등 물리보안 영역에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 살펴본다.[편집자주] ​ 인제양양터널의 실시간 비상상황을 감지하는 에스원 상황실./에스원 제공 강원도 인제군 기린면과 양양군 서면을 잇는 인제양양터널은 국내에서 길이가 가장 긴 터널로 길이가 11㎞에 달한다. 전 세계에서 11번째로 길다. 터널 내 설치되어 있는 폐쇄회로(CC)TV는 230대에 이르지만, CCTV를 모니터링하는 직원은 3~4명에 불과하다. 터널 속에서 벌어지는 비상상황을 감지하기 위해 에스원의 지능형 영상감시 솔루션을 구축, 터널 내 사고를 예방하고 있기 때문이다. ​ 실시간으로 촬영되는 영상을 바탕으로 위험상황을 인공지능(AI)이 자동으로 감지해 알려준다. 인제양양터널은 국내 최초로 AI CCTV가 설치된 터널이다. 도로 위를 달리던 차가 역주행하거나 보행자가 차에서 내려 갑자기 도로 위를 걷는 등 돌발상황이 연출되면, 관제 상황실 화면에 “어느 구간에서 보행자가 감지됐다”는 비상 메시지가 뜬다. ​ 이때 가장 중요한 것은 CCTV가 터널 표지판 등을 사람으로 착각하는 일이 없도록 두뇌 역할을 하는 AI 칩을 정교하게 만드는 것이다. 지능형 영상분석 기술 덕분에 관리자는 모니터를 계속 보고 있지 않아도 경보를 받을 수 있다. AI가 사고를 분석하고 경보를 울리기까지 걸리는 시간은 15초도 걸리지 않는다. ​ ◇ 생성형·멀티모달 AI 활용해 복합 상황 분석 가능 이동성 에스원 연구팀장(상무)은 지난 16일 조선비즈와 만나 “에스원의 지능형 CCTV는 주간과 야간 모두 사람·차량·동물 등의 객체를 움직임 여부와 관계없이 정확도 99.9% 수준으로 인식할 수 있다”며 “인제양양터널의 경우 100만장 넘는 영상 데이터를 학습시켰는데 이를 처리하는 서버만 50대에 이른다”라고 말했다. ​ CCTV 영상에서 움직임을 감지하면, 감지된 영상의 움직임이 사람 또는 차량과 같은 객체인지를 구분하고 해당 객체가 위험구역에 들어갔는지, 쓰러졌는지, 안전모를 착용하고 있지 않은지 등을 추가로 분석해 상황 판단을 한다는 게 이 상무의 설명이다. ​ 이 상무는 “최근 AI 트렌드인 생성형 및 멀티모달 AI 기술을 기반으로 기존 딥러닝 방식으로 해결하기 어려웠던 복합 상황 분석 기능을 발전시켜 나가고 있다”고 덧붙였다. 멀티모달이란 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터 양식(modality)으로 정보를 주고받는 것을 뜻한다. ​ 다양한 채널의 모달리티를 동시에 받아들여 학습·사고하는 AI가 멀티모달 AI다. 생성형 AI를 활용해 만들어낸 이미지나 영상으로 데이터를 학습시켜 정확도를 높일 수 있다는 것이 이 상무의 설명이다. 에스원의 지능형 CCTV 솔루션은 지난 1월 에스원이 발표한 ‘2024년 보안 트렌드’에서 올해 가장 주목받는 보안 솔루션으로 꼽혔다. ​ 에스원 보안서비스를 이용하고 있는 고객을 대상으로 ‘최근 발생하고 있는 강력범죄 예방을 위해 필요한 보완책은 무엇인가’라는 설문조사를 진행한 결과 70%의 응답자가 “지능형 CCTV 확대”라고 답했다. 이 상무는 에스원 지능형 CCTV 솔루션의 장점으로 “야전을 많이 뛰었다”고 언급했다. 이론적인 성능은 경쟁사들과 비슷하게 나올 수 있지만 현장에서 부딪히며 얻은 데이터들로 알고리즘을 발전시켜왔다는 것이다. 이동성 에스원 상무가 지난 16일 조선비즈와 인터뷰하고 있다./에스원 제공 ◇ 스마트폰 보며 걷거나 담배 피우는 장면도 포착 지능형 CCTV 개발 초창기인 2000년대 초반에는 영상의 변화를 기반으로 위험 상황을 판단했다. 예컨대 영상에서 항상 보이는 장면이 어디서 어떻게 바뀌었는지, 그 특징이 사람인지 아닌지를 찾아내는 것이다. 여기서 사람으로 인식되면 ‘침입’이라고 판단해 경보를 울리는 식이었다. ​ 이 상무는 “움직임이 있다는 자체는 확인하기 쉽지만 그게 사람인지 아닌지 구분하기는 어려웠다”며 “나뭇가지가 바람에 살랑거리는 모습이 사람과 비슷해 보이는 경우도 있어 누군가가 침입했다고 잘못 판단하는 경우도 많았다”고 했다. 오보 확률이 높았기 때문에 당시에는 지능형 CCTV가 널리 보급되기가 어려웠다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술이 활용되기 시작했다. ​ 이 상무는 “2010년쯤부터 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 성능이 좋아지면서 딥러닝 기술이 획기적으로 발전했고, 에스원도 고화질 영상을 기반으로 영상분석 알고리즘을 정교화할 수 있었다”고 말했다. 수많은 데이터를 학습시켜 사람, 차, 나무 등을 쉽게 구분할 수 있도록 하고 침입자 판단의 정확도를 높였다는 것이다. 이 상무는 테스트용 데이터를 확보하기 위해 연구원들이 넘어지는 영상을 수천번씩 찍기도 했다고 회상했다. ​ 그는 “사람이 작업장에서 쓰러졌는지, 달리고 있는지, 안전·보호 장비를 제대로 착용하고 있는지를 판단할 수 있도록 데이터를 쌓는 작업을 했다”며 “관제사가 동일한 CCTV 2개를 보면 20분만 지나도 판단이 흐려져 상황을 인지하기가 어려워진다는 말이 있는데, 이제는 기계가 대체해도 될 수준으로 올라섰다. ‘장면 변화’로만 침입자를 판단할 수 있었던 2000년대 초반과는 다르게 정확도를 99%에 가깝게 끌어올릴 수 있었다”고 했다. 정확도가 높아지자 지능형 CCTV가 본격적으로 현장에 투입되기 시작한 것이다. 서울 중구 에스원 사옥에 있는 R&D 센터./에스원 제공 ​ 초기 단계의 지능형 CCTV는 대형 공장 같은 산업 현장에 주로 도입됐지만 최근에는 기업 사옥, 물류센터뿐 아니라 학교, 관공서, 아파트, 무인매장, 초고층빌딩, 쇼핑몰, 호텔, 병원, 터널 등 다양한 곳에 도입되고 있다. 현재는 정확도를 100%에 가까운 수준으로 끌어올리기 위해 생성형 AI나 대규모언어모델(LLM) 등 AI를 활용하는 단계에 이르렀다. ​ 예컨대 사람이 스마트폰을 보면서 걷는 상황이나 담배를 피우는 상황은 단순히 걷거나 넘어지는 장면을 포착하는 것보다는 높은 수준의 정확도가 요구된다. 생성형 AI를 활용해 만들어낸 이미지나 영상으로 테스트하면서 알고리즘을 더욱 빠르게 학습시켜 정확도를 높일 수 있다는 것이다. ​ 이 상무는 “보안에 필요한 LLM 자체를 개발하기보다는, 생성형 AI 기술을 활용해 에스원만의 데이터베이스(DB)에 적합하게 내재화를 하는 것이 더 합리적인 방안이라고 본다”며 “실제 상황 데이터를 많이 확보하기 위해서는 비용 측면이나 개인정보보호와 관련해 어려움이 있는데 생성형 AI를 활용하면 이 같은 어려움을 극복할 수 있다는 측면에서 장점이 있다”라고 했다. ​ 그러면서 “이상상황을 빠르게 요약해서 보안 담당자들에게 전해주는 것도 생성형 AI를 활용할 수 있는 부분”이라며 “이런 것들을 솔루션에 적용하면 사람들이 훨씬 더 효율적으로 일할 수 있다고 본다. 생성형 AI 기술을 활용해 기존보다 훨씬 빠르고 정확한 솔루션을 만들 수 있도록 여러가지 방안을 고민하며 연구·개발하고 있다”라고 말했다. 다만 “만들어낸 데이터가 얼마나 유효한 데이터인지는 검증이 더 필요하기 때문에, 여전히 실제 상황 데이터도 중요하다”고 덧붙였다.

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[진화하는 물리보안] 영상 데이터 100만장 학습해 주·야간 인식 정확도 ‘99.9%’… 에스원 “지능형 CCTV, 생성형 AI로 고도화”

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