교통부터 어린이집까지 다양한 기능을 수행하는 인공지능 CCTV

영상을 분석하여 특정 패턴이나 동작을 감지하고 다양한 기능을 수행하는 인공지능 CCTV

 

인공지능 CCTV는 얼굴 인식, 행동 패턴 분석, 물체 인식 등을 통해 보안성을 높일 수 있어 사고 예방과 인적 자원 관리에 역할을 할 수 있습니다. 인공지능 CCTV는 영상을 분석하여 특정 패턴이나 동작을 감지하고 이를 기반으로 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 아래는 인공지능 CCTV에 대해 알아보고 효능과 원리 및 구조에 대해 알아보겠습니다.

 

출처-산업통산자원부 : 인공지능 CCTV

 

 

 

인공지능 CCTV

 

CCTV(closed-circuit television) 시스템에 인공지능(AI)을 활용해 보안과 감시 능력을 강화하는 사례가 늘고 있습니다.

AI가 구동하는 CCTV 시스템은 물체, 사람, 차량 탐지·추적부터 영상 영상 분석·해석까지 다양한 기능을 수행해 잠재적 위협이나 수상한 행동을 파악할 수 있도록 설계됐습니다.

인공지능(AI)을 탑재한 CCTV의 핵심 장점 중 하나는 기존 인간 운영자가 수행하던 많은 업무를 자동화해 직원들의 시간을 자유롭게 하고 인적 실수 위험을 줄일 수 있다는 점입니다. 예컨대 AI를 이용한 CCTV 시스템은 사람이나 차량이 제한구역에 진입했을 때를 자동으로 감지하거나 개인이 범죄를 저지르는 것을 암시하는 방식으로 행동하고 있을 때를 인식하도록 프로그램될 수 있습니다.

AI를 활용해 실시간으로 영상을 분석할 수도 있어 보안팀이 잠재적 위협에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 예컨대 AI가 탑재한 CCTV 시스템이 수상한 패키지나 행동을 감지하면 즉시 보안요원에게 경보를 내릴 수 있어 피해를 예방하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

AI 동력 CCTV의 또 다른 핵심 장점은 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 훈련이 가능하며 시간이 지날수록 정확성과 효과성이 향상된다는 점입니다. 이는 시스템이 수집한 데이터로부터 학습하여 결과적으로 보다 정확한 예측과 결정을 수행할 수 있도록 하는 기계 학습 알고리즘에 의해 달성됩니다.

하지만 AI가 구동하는 CCTV 시스템도 사생활과 데이터 보호에 대한 우려를 제기하고 있습니다. 이들 시스템은 동의 없이 사람들의 움직임이나 행동을 감시하거나 특정 집단을 차별하는 데 사용될 수 있다는 우려가 있습니다.

 

따라서 조직 입장에서는 AI를 탑재한 CCTV 사용이 투명하고 윤리적임을 보장하며 데이터 프라이버시와 보안을 관리하는 관련 법령을 준수하는 것이 중요합니다.

 

인공지능 CCTV의 효능

 

인공지능(AI) CCTV 시스템의 유효성은 AI 알고리즘의 정확성, 영상 화질, 시스템을 운영하는 인력의 전문성 등 여러 요소에 따라 달라집니다.

AI CCTV 시스템이 적절히 구현·최적화되면 보안 위협 탐지·예방에 높은 효과를 발휘할 수 있습니다. 예를 들어 제한구역에 진입하는 차량이나 무기를 소지한 사람 등 특정 물체나 개인을 인식해 추적하도록 AI 알고리즘을 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 보안 담당자는 잠재적인 위협에 보다 신속하고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

또 실시간으로 대량의 영상을 분석할 수 있어 보안팀이 넓은 지역과 여러 카메라를 동시에 모니터링할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 작업자의 작업 부하가 경감되어 수상한 동작을 검출할 가능성이 높아집니다.

그러나 AI CCTV 시스템의 효과는 몇 가지 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘이 적절하게 보정되지 않은 경우 폴스 포지티브(false positives)를 생성하거나 잠재적 위협을 놓칠 수 있습니다. 마찬가지로 비디오 영상의 품질이 나쁜 경우 AI 시스템은 물체나 개인을 정확하게 검출하거나 추적하지 못할 수 있습니다.

그러므로 인간 사업자를 대체하는 것이 아니라 역량을 높이기 위한 도구임에도 유의할 필요가 있습니다. AI 시스템이 제공하는 정보를 해석하고 결정을 내리고 보안 위협을 예방 또는 대응하기 위한 적절한 조치를 취하는 데 인간 사업자가 중요한 역할을 합니다.

 

결론적으로 AI CCTV 시스템은 보안과 감시 능력을 높이는데 효과가 높지만 그 효과는 여러 요인에 따라 달라 최적의 성능을 확보하기 위해서는 적절히 구현·유지돼야 합니다.

 

인공지능 CCTV의 원리

 

1. 데이터 수집 및 처리: 이 카테고리는 전략적 위치에 위치한 CCTV 카메라의 고품질 비디오 영상 수집 및 처리에 관한 것입니다. 영상은 기계학습 알고리즘을 사용해 처리돼 데이터를 분석하고 관심 있는 패턴, 물체, 사람, 차량을 식별합니다.

2. 위협의 검출과 대응: 이 카테고리에는 부정 액세스나 수상한 행동, 무기나 폭발물의 존재 등 잠재적인 보안 위협을 검출하기 위한 AI 알고리즘의 사용이 포함됩니다. 잠재적 위협이 검출되면 AI 시스템은 보안 담당자에게 경고하고 보안 담당자는 위협을 방지하거나 대응하기 위해 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 최적화와 적응: 이 카테고리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 AI CCTV 시스템을 지속적으로 최적화하고 적응시키는 것에 관한 것입니다. 시스템은 과거 데이터로부터 학습하고 변화하는 상황에 적응할 수 있어 잠재적 위협을 검출할 때 정확도와 유효성을 향상시킬 수 있습니다.

AI CCTV 원리는 기계학습 알고리즘이 시간이 지남에 따라 학습하고 적응할 수 있는 능력을 기반으로 해 더 많은 데이터를 수집하고 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 시스템은 잠재적 위협을 보다 정확하게 검출하고 폴스 포지티브(false positives)를 줄이는 동시에 인간 오퍼레이터의 워크로드도 줄일 수 있습니다.

 

결과적으로 AI CCTV 원리는 공공 안전성을 높이고 주요 인프라를 보호할 수 있는 고도의 보안과 감시 기능을 제공하는 동시에 자원 활용 최적화와 보안 운영 효율성 향상을 위해 설계됐습니다.

 

인공지능 CCTV의 구조

 

1. 카메라: 고품질 카메라는 출입구, 중요한 인프라스트럭처 등 전략적인 장소에서 비디오 영상을 캡처하는 데 사용됩니다. 카메라는 시스템의 요구에 따라 고정 또는 모바일로 할 수 있습니다.

2. 처리 하드웨어: 카메라에 의해 캡처된 비디오 영상은 시스템에서 생성되는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 그래픽 처리 유닛(GPU)이나 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 특수 하드웨어를 사용하여 처리됩니다.

3. 머신러닝 알고리즘: AI 알고리즘은 비디오 영상을 분석하고 잠재적인 보안 위협을 검출하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 데이터 유형과 복잡성에 따라 감독 또는 감독되지 않은 학습 방법을 사용하여 훈련할 수 있습니다.

4. 위협 검출 및 대응 소프트웨어: 잠재적 위협이 검출되면 시스템은 특수 소프트웨어를 사용하여 보안 담당자에게 경고하고 위협에 대한 정보를 실시간으로 제공합니다. 또한 소프트웨어는 도어 잠금 및 알람 활성화 등 특정 응답 액션을 자동화할 수도 있습니다.

5. 다른 기술과의 통합: AI CCTV 시스템은 얼굴 인식, 번호판 인식, 열화상 등 다른 첨단 기술과 통합돼 더욱 고도의 보안과 감시 기능을 제공할 수 있습니다.

 

AI CCTV 시스템 구조는 공공 안전성을 높이고 주요 인프라를 보호할 수 있는 고도의 보안과 감시 기능을 제공하도록 설계됐습니다. 고품질 카메라와 전문 처리 하드웨어, 첨단 기계학습 알고리즘, 전문 소프트웨어를 결합해 잠재적 위협을 탐지하고 신속하고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

 

맺은말

 

어린이집 CCTV에 영상인식 기반의 인공지능(AI) 기술을 접목해 인공지능 기술이 안전한 보육 환경 조성에 도움이 되게 한다던가 치매 노인 실종 사고 발생 시 안전사고 예방 및 실종자 추적이 가능하도록 하거나 긴급차량 우선신호와 관련해서는 소방서 인근 교차로 신호기를 제어, 신속한 현장출동이 가능하도록 시스템을 구현하는등 시민·기업들이 체감·참여하는 서비스를 제공하는데 더욱 발전된 방향으로 나아갔으면 하는 바람입니다.