[기고] 4차 산업혁명과 함께 변화하는 물리보안 산업

인공지능(AI)과 4차 산업혁명

인터넷과 대중매체를 통해서 가장 많이 접하는 단어 중의 하나가 바로 ‘AI’다. 인공지능을 이용해서 화질을 개선하는 TV, AI를 이용해 최적 온도와 습도를 맞춰주는 에어컨에서부터, AI로 수익률을 예측하는 투자 서비스까지, 이미 AI는 우리 생활 속에 깊숙하게 들어와 있다.

1950년대에 출현한 AI 기술은 80년대에 잠시 부활했다가 다시 사람들의 기억에서 사라졌다. 그리고 2000년대 후반부터 다시 주목받았고 지금은 IT 산업을 이끄는 핵심 기술이 됐다. AI 기술은 학습을 위한 데이터가 필요했으나 2000년대 이전까지는 대량의 데이터를 수집하기 어려운 상황이었다. 하지만 2000년대 후반에 들어 인터넷과 스마트폰의 보급 그리고 클라우드 기반 서비스의 출현으로 수많은 데이터가 클라우드에 모이기 시작했다. 사물인터넷(IoT)의 출현은 이를 가속화했고, 이렇게 수집된 데이터들을 기반으로 AI 기술은 폭발적으로 성장하기 시작했다. '정보수집(IoT·스마트폰)-클라우드-빅데이터-AI'로 이어지는 산업 플랫폼의 구축과 이를 기반으로 한 산업 환경의 변화는 4차 산업혁명이라고 불리고 있다.

물리보안 산업의 딜레마

IT 시스템을 이용해서 출입관리 및 영상감시를 수행하는 물리보안 산업에서 보안은 필연적으로 불편함과 비효율을 동반한다. 보안의 강화는 절차의 증가를 의미하고 증가한 절차는 구성원들이 추가 업무를 수행해야 하는 불편과 비효율을 가중시킨다. 1천명 중 한 명이 발생시킬 확률의 문제를 방지하기 위해서 1천명이 추가된 절차를 수행해야 하는 것이 기존의 보안 강화다. 보안 강화와 비효율을 두고 저울질해야 하는 것은 지금까지의 모든 기업과 기관의 보안 담당자가 풀어야만 하는 숙제였다.

4차 산업 혁명과 함께 변화하는 물리보안 산업의 미래

물리보안 산업의 딜레마에 대한 답을 4차 산업 혁명에서 찾을 수 있다.

1천명 중 한 사람이 발생시킬 확률의 문제에 대응하기 위해서 1천명 모두가 추가 절차를 수행하기보다 문제를 발생시킬 확률이 높은 일부만을 모니터링할 수 있다면, 또는 문제 발생의 징후를 포착해 미리 대응할 수 있다면, 추가적 불편과 비효율 없이도 보안을 강화할 수 있다.

이런 지능적인 동작들이 바로 축적된 데이터와 이를 학습한 AI를 통해서 가능하다. 출입기록과 실내위치측위(RTLS) 기술을 통해서 사용자들의 출입 및 이동 정보를 수집하고, 이를 통해서 사용자 개개인의 출입 및 이동 패턴을 학습한 후에 각 개개인의 출입 및 이동 패턴이 학습된 패턴과 다른 경우를 찾아낸다면 문제가 발생할 확률이 높은 일부를 추려낼 수 있다.

문제가 발생한 경우의 출입 및 이동 패턴을 학습해 동일 패턴이 나타날 경우 사고를 예방하기 위해 필요한 조치를 자동으로 적용할 수도 있다. 출입 기기와 RTLS 장치를 통해 수집된 정확도 높은 출입·이동·위치 데이터가 클라우드에 수집되고 수집된 데이터를 이용해 학습한 AI가 만들어낼 수 있는 일들이다.

RTLS 기술을 이용한 사용자 위치 추적기술은 이미 상용화돼 대형 병원의 환자 위치 추적 서비스와 대형 쇼핑몰의 실내 내비게이션 서비스 등에 활용되고 있다. 그리고 물리보안 산업의 중심축인 출입통제 솔루션도 이미 클라우드 기반으로 서비스되고 있고, 클라우드 기반 출입통제 시장의 성장률이 일반 출입통제 시장 성장률의 3배를 넘는 26.8%에 이르고 있다. 브리보(Brivo), 키시(Kisi) 등 클라우드 기반 출입통제 서비스 회사들이 이런 성장을 주도하고 있다. 물리보안 산업에서 정보수집-클라우드-데이터-인공지능으로 이어지는 4차 산업혁명의 플랫폼이 준비되고 있는 것이다.