지능형 CCTV에 탑재되는 인공지능 기술이 고도화되면서 사회 안전 인프라에 인력 부담을 덜어줄 것으로 전망되고 있다. 얼굴인식·휴먼인식 등 민간으로의 기술이전이 활발히 진행되며 관련 기술의 인프라 및 서비스 확대가 속도를 내고 있는 가운데 컴퓨팅 파워를 분산하고 저사양 기기에서도 인공지능을 구현하는 엣지 AI가 주목 받고 있다.

최근 10년 간 각종 감염병에서 역학조사가 중요한 사회 안전망으로 대두되고, 범죄 및 재난 예방을 위해 CCTV 통합관제센터가 구축되며 드론과 CCTV 모니터링 시스템이 기본 인프라로 갖춰졌다. 

그러나 현재 인프라 수준에서는 관제요원 1인이 모니터링하는 CCTV 대수가 과도해 실질적인 효용성이 떨어지는 문제가 꾸준히 제기되고 있다. 서울시 자치구 관제요원 1인당 평균 958개 CCTV를 모니터링하고 있으며 중랑구의 경우는 1인당 1959대로 기준치인 1인당 50대 이하를 39배나 초과하는 상황이다.

이에 지자체는 관제인력의 추가 확충 계획하고 있으나 △예산 문제 △늘어나는 CCTV 환경 △육안 관제의 집중력 저하와 인적 오류 등 산적한 과제를 극복하기엔 근원적 해결책으로 거리가 있다는 의견이 지배적이다.

■ 얼굴인식·휴먼인식 AI 솔루션 채택 활발
한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI) 등 정부출연연구기관에서는 산업기술을 연구개발하고 이를 민간에 기술 이전하고 있는데, 최근 진행된 전기·전자 분야 산업기술 발표회에서는 지능형 CCTV에 기반이 되는 인공지능 기술이 소개됐다.

윤호섭 ETRI 책임연구원은 ‘딥러닝 기반 마스크 착용자 실시간 얼굴인식 기술’과 ‘딥러닝 기반 겹침에 강인한 성별 및 연령인식 기술’을 개발해 △ 원격 모니터링 △근태관리 △매장관리 △영유아 돌봄 등에 활용할 수 있는 휴먼인식 미래를 제시했다.

윤 연구원은 “2018년부터 얼굴인식 기술만 20여 군데 기술 이전을 했으며, 휴먼정보 인식기술까지 포함하면 50여 군데 기술 이전을 했다”고 말했다. 시장은 이미 얼굴인식 AI기술에 높은 수요와 관심을 나타내고 있다.

시장에는 이미 다양한 얼굴 인식 알고리즘이 나온 상태로, 윤 연구원은 이에 더해 마스크 착용 시에도 얼굴을 인식해 신원을 인식하는 기술을 개발해 인식 기술을 고도화하고 변수에 대응할 수 있는 요소를 강화했다.

마스크 유무 인식기를 선행적으로 적용해 마스크 착용 시에도 랜드마크 검출이 가능하며, 마스크 위쪽에 드러난 얼굴만을 이용해 얼굴 인식과 신원 판별, 표정 인식 기술과의 연동, 시선 추적 등이 가능하도록 했다.

윤 연구원은 현재 기술 개발 방향과 관련해 “얼굴 및 신원 인식 시 △얼굴이 가려지거나 △정면 얼굴이 아닌 경우 △원거리 대상 인식 시에도 인식율을 높이는 기술 개발이 수행되고 있다”며 “이번 기술은 원거리 및 마스크 착용 시에도 인식율이 높은 기술이다”고 강조했다.

한편, 이러한 기술은 감염병 역학 조사, 범죄자 추적 등 보안 카메라 인프라에 기반이 될 것으로 보여 향후 CCTV 인프라에서 채택될 가능성이 높을 것으로 점쳐지고 있다.

■ 엣지 AI 비전인식, 인프라·서비스 다방면 확장
엣지 AI 비전인식은 저사양 기기에서의 인공지능 추론과 네트워크 대역폭의 한계에 구애받지 않는 저지연 서비스 구현, 온디바이스 내에서 인공지능을 구현하기에 데이터 보안에서도 강점을 지니는 것으로 알려져 있다.

현재는 네트워크 기반의 클라우드 AI 서비스가 발전했고 많은 기술이 클라우드 기반으로 제공되고 있다. 반대쪽에선 이런 흐름을 거스르는 기류도 포착되는데 김정시 ETRI 책임연구원은 “최근 몇 년간 서비스 단말에서 클라우드 컴퓨팅이나 서버를 거치지 않고 바로 인공지능을 요구하는 서비스 수요가 늘고 있다”고 말했다. 

엣지에서의 비전인식은 △얼굴인식 △피플 카운팅(People Counting) △객체 인식 등 다양한 탐지·인식 기능을 구현할 수 있다. 이러한 엣지AI 비전인식은 △드론 △블랙박스 △카메라 △CCTV 등 다양한 엣지 디바이스에 적용돼 일부 디바이스는 상용화 단계에서 시장 공략에 박차를 가하고 있다.

한화비전(구 한화테크윈)은 올해 보안 시장을 예측하며 엣지의 역할 확대를 예상했다. 엣지단에서의 다양한 비전 정보 수집 및 분석과 이를 클라우드 및 서버단에 연동해 분석하는 솔루션을 시장에 선보이며 보안 카메라 부문 시장에 집중하고 있다.

최근 CCTV 통합관제 콘퍼런스에 참여한 한화비전은 엣지AI를 적용한 지능형 카메라를 통해 베스트샷 방식으로 차번인식과 휴먼인식 등의 기능을 고도화해 4K 영상에서도 전송 지연 없는 탐지·검색·추적 서비스 제공을 앞세웠다. 이는 디바이스에 탑재된 엣지 AI가 최적의 이미지를 선별해 서버로 보내기에 대역폭 문제를 우회적으로 해결했다.

임동현 서울시 주무관은 같은 콘퍼런스에서 “컴퓨팅을 분산하는 관점에서 엣지 디바이스가 필요하며 카메라 안에서도 데이터를 수집·분석한다”며 “결국 이러한 것들이 센터 내부의 컴퓨팅 파워를 줄이고 관리 효율을 개선해 인력이 해야 할 일을 줄여보자는 취지에서의 전환 과정”이라고 설명했다.
이러한 엣지 디바이스에서의 AI를 위해선 저사양 하드웨어 및 소프트웨어 지원 환경에 최적화되는 것이 필수적이다. 김정시 연구원도 온디바이스 인공지능 기술을 개발하면서 임베디트 컴퓨팅을 엣지 디바이스에 최적화했다. 

그는 CUDA 기반의 젯슨 나노 및 AGX Orin 보드 레퍼런스, OpenCL 기반 RK3399 및 스냅드래곤 820/865 보드 레퍼런스 등 다양한 임베디드 개발을 통해 저사양 엣지 기기에서 딥러닝 비전인식 솔루션이 가능하며, 이를 통해 △드론 관제 △교통기호인식 △화학 유출 및 작업자 헬멧 인식 등 산업안전 등 여러 애플리케이션에서 사업화 가능성을 제시했다.

김 연구원은 “2017년부터 약 5년 간 기술 개발을 했으며 지난해까지 총 9건의 기술 이전이 있었다”며 “현재 엣지단에서 데이터가 많이 발생하고 있으며 이러한 이유로 엣지 디바이스 시장성이 매우 높을 것으로 기대가 된다”고 언급했다.

산업 여러 분야에서 엣지 AI기술이 민간 이전과 기술 개발 등으로 제품 개발 단계 및 상용화 시기에 들어섰으며, 본격적인 시장 확대가 도래할 것으로 점쳐지고 있는 상황이다.