통합 물리보안 시스템, '영상·음원 분석 기술'로 가능해진다

물리보안 산업에는 출입통제, 영상감시, 그리고 침입경보 시장이 포함되어 있다. 물리적 보안을 구축하기 위해서는 사용자 권한별로 출입을 통제하고, 이상 상황 발생을 감시하고, 불법적 침입이 있을 경우 적절한 경보를 울려야 한다. 이러한 물리보안 시스템을 고객에게 제공하는 산업이 바로 물리보안 산업이다.

출입통제시스템·영상감시시스템·침입경보시스템은 각각의 독립적인 시장이 있으나, 최근 10여년 동안 엔터프라이즈 고객을 중심으로 시스템 통합에 대한 수요가 증가하는 추세다.

영상 분석 기술은 영상을 통해 화재 및 침입을 인지하는 기능으로 영상감시시스템에 도입됐다. 하지만 초기의 성능은 시장의 기대에 미치지 못했고 잦은 오탐(위협이 아닌 것을 위협으로 간주하면서 나오는 경고)으로 사용자들의 신뢰를 잃었다.

이후 영상 분석 기술에 딥러닝이 도입되면서 성능이 크게 향상됐고, 딥러닝 기술을 기반으로 축적된 영상 데이터를 학습해 신뢰할 수 있는 영상 분석을 제공할 수 있게 됐다. 또한 딥러닝 기술의 발전과 함께 음원 인식 기술이 영상 감시 시장에 도입됐는데, 사람의 비명 소리 또는 유리창 및 기물의 파손음을 인식할 수 있게 됐고, 이러한 음원 인식 기술은 음원 입력 장치가 탑재된 감시 카메라에 적용되고 있다.

영상 및 음원 분석 기술이 지금과 같이 발전한다면 수년 내 출입통제시스템과 영상감시시스템 그리고 침입경보시스템 각각의 하드웨어의 경계가 모호하게 되고, 이들 소프트웨어 간의 통합도 이뤄지게 될 것이다.

먼저, 출입통제에 영상 및 음원 분석 기술을 적용할 수 있게 될 것이다. 현재 출입통제 하드웨어는 카드, 얼굴, 지문 인식 등의 출입 인증을 수행하기 위해 반드시 출입문에 설치돼야 한다. 하지만 RF(Radio Frequency)기술이 UWB(Ultra Wide Band)와 같은 워크스루(walk-through) 인증으로 대체되고 감시 카메라가 설치된 위치 어디서든 출입 인증이 가능해진다면, 반드시 출입문에 출입통제 리더를 설치해야 한다는 인식은 바뀌고, 출입통제 리더와 감시 카메라가 하나의 하드웨어로 통합될 수 있다.

또한, 침입경보시스템에 사용되는 각종 센싱 기술도 향후 영상 및 음원 분석에 적용할 수 있게 될 것이다. 현재 침입경보시스템에서는 특정 공간의 침입을 감지하기 위해 적외선 센서류를 사용하고 유리창 등의 파손을 감지하기 위해 진동 센서류를 사용한다. 하지만 음원 입력 기능을 갖춘 감시 카메라에 영상 및 음원 분석 기술이 탑재된다면 침입을 감지하는 다양한 센서류의 역할까지 수행할 수 있게 될 것이다.

이처럼 기존 물리보안 시스템과 영상 및 음원 분석 기술의 융합으로 출입통제, 영상감시, 침입경보의 모든 기능들이 하나의 하드웨어로 결합된다면, 각각의 소프트웨어 연동이 아닌 통합된 물리보안 소프트웨어의 필요성 또한 대두될 것이다.