노후 CCTV 해법은 AI···업스케일링·관제 자동화 가속 : zum 뉴스

?AI가 오류 없이 화질 개선
범죄 증거로 활용도 가능
포바이포 '픽셀' 기술 주목

CCTV 기반 보안·감시 기술이 인공지능(AI)을 만나 더욱 정확한 형상을 제공하는 동시에 실시간 대응까지 가능한 지능형 시스템으로 진화하고 있다. 특히 노후된 CCTV용 카메라를 교체하지 않더라도 화질을 개선해 주거나, 사람들의 움직임을 스스로 인식해 이상 상황 발생 시 즉각 비상 알람을 보내는 방식이 대표적이다.

13일 정보기술(IT) 업계에 따르면 정부와 기업들은 화질 개선을 돕는 AI 기반 '업스케일링' 기술을 활용해 CCTV 영상의 분석 정확도를 높이려는 노력을 지속하고 있다. 특히 범죄 발생 이후 용의자의 동선 추적이나 인상착의 식별 등 증거 확보 과정에서 AI 기반 영상 분석 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있다.

이에 발맞춰 글로벌 'AI 기반 세계 영상감시시장'도 가파른 성장이 예상된다. 시장조사업체 글로벌 마켓 인사이츠에 따르면 관련 시장 규모는 2023년 55억 달러(약 8조 원) 수준에서 오는 2032년에는 195억 달러(29조 원)로 커질 전망이다.

?최근 영상·이미지 생성에 많이 활용되는 '생성형 적대 신경망(GAN)' 기반 화질 개선 모델은 한계점이 존재한다. 실제로는 존재하지 않는 이미지, 영상 정보를 생성해내는 오류를 범할 가능성이 크다는 점에서다. 실제로 지난해 5월 미국 워싱턴주 고등법원은 생성형 AI로 업스케일링한 스마트폰 촬영 영상을 범죄 재판의 증거로 채택할 수 없다고 밝힌 바 있다. 예상치 못한 오류와 환각의 가능성을 법원에서도 인정한 셈이다.

이러한 이유로 국내 기업인 '포바이포(389140)'의 업스케일링 기술이 더욱 주목받고 있다. 포바이포가 자체 개발한 화질 개선 AI 솔루션 '픽셀(PIXELL)'은 '합성곱 신경망(CNN)'을 기반으로 만들어져 사실성 유지를 가장 우선 순위에 둔 화질 개선 작업을 수행한다.

?포바이포 측은 "합성곱 신경망 기술을 활용한 화질 개선 모델은 GAN 구조에 비해 개발이 까다롭지만 사실성 유지가 최우선 조건인 범죄 수사, 의료 진단 부문에서 사용할 수 있는 거의 유일한 모델로 관심을 모으고 있다"고 설명했다.

이와 함께 AI는 CCTV 관제요원의 인력 부족 문제를 보완하는 역할도 하고 있다. CCTV 관제요원은 수많은 영상 화면을 실시간으로 모니터링해 범죄나 사고 정황을 포착하고, 이를 경찰·소방 등 관계 부처에 신속히 전파하는 역할을 한다.

이러한 업무 효율을 높여주는 대표적인 AI 기술은 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 '데자뷰(Dejaview)'다. 데자뷰는 범죄가 유형·수법·장소·시간대 등에서 과거 사례와 유사한 패턴으로 반복되는 경향에 착안한 기술이다. AI를 통해 과거 범죄 발생 상황과 현재 CCTV 영상 데이터를 비교·분석해 범죄 발생 가능성과 위험도를 예측한다.

업계 관계자는 “국내에 설치된 CCTV의 수는 공공과 민간을 포함해 약 2000만 개 이상으로 추정되는데, 이중 노후된 CCTV를 교체하는 비용이 상당할 것”이라며 “AI 기술을 활용해 필요시 화질을 개선하고, 범죄 발생 가능성도 예측해 준다면 인력과 비용 부담을 줄이면서도 CCTV의 활용도를 높일 수 있을 것”이라고 설명했다.

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