지능형 폐쇄회로(CC)TV가 학교폭력과 군중밀집 사고를 더욱 정확하게 탐지할 수 있게 된다.

정부는 이를 위해 지능형 CCTV 인증 시험항목에 관련 분야를 추가한다.

KISA는 지난 8월 기존 지능형 CCTV 성능 시험인증 분야를 일반분야로 개편하고, '재난 및 안전관리 기본법'의 6대 안전지수(교통사고·화재·범죄·생활안전·자살·감염) 체계를 바탕으로 안전분야를 새로 만들었다.



■CCTV 관제 업무 한계 도달

지능형 CCTV는 카메라에 포착된 사람과 사물의 움직임을 분석하고 침입이나 싸움, 방화 등의 이상 징후를 자동으로 식별하는 기능을 한다.

AI 기술 기반 CCTV가 △배회 △월담(담 넘기) △침입 △쓰러짐 같은 이상 행위를 탐지해 통합 관제센터에 해당 영상을 전송한다. 이를 본 담당자는 위험 여부를 판단해 경찰서 등 유관기관에 상황을 전달한다.

이를 통해 관제의 효율성을 높이고 사고가 확대되는 것을 미연에 방지할 수 있다.

흔히 CCTV하면 생각나는 고정형 카메라뿐 아니라 드론 카메라, 수중 카메라 등 다양한 형태의 지능형 CCTV가 있다.

단순한 영상촬영과 저장, 사람의 육안에 의존하는 기존 CCTV의 관제방식을 한층 업그레이드한 셈이다.


공공기관에 설치된 CCTV는 2019년 114만 8770대에서 지난해 160만7388대로 급증한 반면 같은 기간 통합관제센터는 229개소였다.

상시 모니터링이 필요한 CCTV 관제 업무가 한계에 도달했다.



■시험·인증 데이터셋 구축

KISA는 원활한 성능시험 절차를 위해서 영상 데이터 구축에도 힘쓰고 있다.

지능형 CCTV 업체들이 기기 학습에 활용할 수 있도록 1만484개의 영상 데이터셋을 마련했다.

싸움 현장이나 쓰러지는 사람의 모습, 담을 넘는 행동 등 지능형 CCTV가 감지해야 할 시나리오를 촬영한 영상이다.


업체는 이를 기기 학습에 활용하고, 실제 인증시험에서는 KISA가 별도의 영상을 제시하고 제품이 상황을 제대로 파악하는지 확인해 최종 인증을 내준다.



■인증건수 대폭 증가

지능형 CCTV는 인공지능(AI) 기술을 활용한 만큼 학습을 통한 성능 고도화가 필요하다.

과거에는 해당 CCTV가 날아다니는 새를 사람으로 착각해 상황을 오탐지하는 상황도 잇따랐다.

KISA가 2016년부터 지능형 CCTV 성능 시험 인증 제도를 운영하는 배경이 됐다.

비공식적으로 진행한 이용자 만족도 조사결과는 2012년 100점 만점에 20점 남짓에서 현재 60~70점대로 향상된 것으로 전해졌다.

AI 기술 기반의 지능형 폐쇄회로카메라(CCTV) 기술 인증 건수가 증가하고 있다.

납치·폭행 등 길거리 폭력범죄와 스토킹 범죄가 늘어남에 따라 지능형 CCTV 수요도 폭발하고 있기 때문이다.

특히 지난해 스토킹 범죄 피해에 따른 경찰의 신변보호 조치가 7000건 이상인 것으로 집계됐다.


하루 평균 19.4건의 스토킹 피해자 신변보호 조치가 이뤄진 셈이다. 그만큼 사회 안전망 강화에 대한 관심과 요구도 증가하고 있는 상황이다.

지능형CCTV 기술 인증 수요와 인증 건수도 가파르게 늘고 있다.

2017년 3건에 불과했던 지능형CCTV 인증건수는 2020년 61건으로 20배가량 늘어났고, 2021년 100건, 2022년 120건에 이어 올해는 144건을 기록했다.



■성능 평가 분류체계 개선

지능형CCTV 성능을 보다 세밀하게 평가하는 분류체계가 필요하다는 지적이 제기됐다.

KISA는 지난 8월 재난 및 안전관리 기본법 상 6대 안전지수 체계를 반영한 새로운 인증 체계를 마련했다.

신규 인증체계는 '일반 분야'와 '안전 분야'로 나눠 개편했다.

일반 항목 10개는 △일정 구역을 10초 이상 머무르는 배회 △펜스 금지지역 침입 △쓰레기 등 유기 △싸움 △방화 △쓰러짐 △다수의 사람이 특정영역을 입장하거나 퇴장하는 동향을 보는 마케팅 △익수자 △실종자 △낙상 등으로 분류했다.

12월 새롭게 추가된 안전 항목 6개는 △스토킹 예방 △요양병원 안전 △무인매장 안전 △드론 화재 감지 △치매 노인 수색 △무인경비 로봇이 들어갔다.


일반분야와 안전의 가장 큰 차이는 복합성이다. 일반 분야가 단순 이벤트를 탐지한다면 안전 분야는 여러 항목을 복합적으로 분석한다.

예를 들어, 스토킹 예방의 경우 접근금지 처분을 받은 스토킹 가해자가 집 앞에서 두리번거리다가 집 밖에 나온 사람을 폭행하고 집안으로 끌고 간다면, '배회'와 '싸움' '침입' 등 세 가지 분야가 복합적으로 발생한다.

이번에 신규 인증 분야로 포함된 무인 경비 로봇도 화재·쓰러짐·침입 등 다양한 이상 상황을 탐지한다. 요양병원 안전도 요양병원에서 발생할 수 있는 낙상·배회·싸움 등 여러 안전사고를 탐지해야 한다.



■협업 통한 분야 확대

KISA는 경찰청, 교육부, 서울교통공사, 서울시 용산구청 등과 지능형CCTV 구축 선도사례를 발굴했다.

경찰청과는 스토킹 예방을 위해 염탐, 불법 침입 뿐만 아니라 집 앞에서의 폭행, 재물 손괴도 지능형CCTV로 파악할 수 있도록 했다.

범죄 예방과 범인 검거를 위한 지능형 CCTV 기술을 고도화하고, 현장에 확산 보급한다.

구체적으로 용의자 이미지를 식별해 추적하는 기술을 가진 CCTV를 연말까지 개발한다. 지능형 CCTV는 과거 범죄 통계와 CCTV 영상 정보를 연계 분석해 위험 지역에서 발생할 수 있는 상황을 예측한다.

나아가 스토킹 범죄 시나리오 세분화, 인공지능 학습데이터 추가 제작을 통해 스토킹 징후 탐지능력을 제고한다.

경찰청은 해당 기능을 보유한 지능형 CCTV를 내년까지 1400대 추가 배치한다.

교육부와는 학교 안전·사고예방을 위해 학습데이터를 구축하고 지능형CCTV 성능향상을 도모했다.

서울교통공사와는 교통약자(휠체어, 목발 등), 부정 승차 등 지하철 역사와 차량기지에서의 위험 상황 신속 대응을 위해 협력했다.

용산구청과는 다중밀집 상황에서 위험도를 측정하기 위해 지능형CCTV를 활용했다.

KISA는 국가철도공단과 철도분야에 적용할 지능형CCTV의 정확도와 신뢰도를 높이기 위해 철도 특성에 맞는 성능시험·인증체계를 개발하기 위해 최근 업무협약을 체결했다.

이번 협약을 통해 양 기관은 철도 영상학습데이터 구축·제공, 성능평가 및 관련 기술개발, 인증제품 확산 등에 상호 협력 및 교류하기로 했다. 향후 철도분야 지능형CCTV로 인증된 제품을 철도 현장에 도입할 계획이다.


김선미 KISA 물리보안성능인증 팀장은 "올해 교육부와 함께 학교 안에서의 문제, 외부인 침입, 폭행 관련 (시험용 예시) 영상을 찍었고, 용산구청·서울시와 다중밀집 상황에서 위험도 측정 실증을 하고 있다"이라며 "내년에는 학교생활 안전 분야를, 2025년에는 군중 밀집 분야를 시험 항목으로 확대할 것"이라고 말했다.

출처 : 정보통신신문(http://www.koit.co.kr)