카메라 사이 끊긴 동선 잇는다…영상 AI, ‘탐지’ 넘어 ‘공간 추적’으로

오썸피아, 객체에 ID·좌표 붙여 이동 이력 연결…영상 AI 경쟁 ‘무엇’에서 ‘어디로’ 확장

인공지능(AI)이 영상에서 사람이나 차량을 찾아내는 데서 나아가 이동 경로까지 파악하는 단계로 발전했다. 여러 카메라에 흩어진 동일 객체를 연결하고 영상 속 위치를 실제 공간 좌표로 바꿔 촬영 공백이 생겨도 어디서 어디로 움직였는지 추적할 수 있게 됐다.

13일 AI 업계에 따르면 공간 AI 기업 오썸피아는 여러 카메라 영상에 등장하는 동일 객체의 이동 이력을 연결하는 '그리드맵 AI' 고도화 방향을 공개했다. 지난 8월 선보인 '객체 주소화' 기술을 카메라 간 추적과 다중 카메라 융합으로 확대했다.

기존 영상 AI는 화면 안에서 사람이나 차량, 연기 등을 찾아내는 데 강점을 보여왔다. 문제는 대상이 화면 밖으로 사라진 뒤다. 다른 카메라에 같은 사람이 다시 나타나도 각각의 영상으로 남기 때문에 이동 경로를 이어 보려면 별도 분석이 필요했다.

오썸피아는 영상 AI가 산불이나 침입자 같은 위험 요소를 발견하면 실제 좌표를 생성하고 해당 위치로 드론을 보내 현장을 확인하는 시스템을 준비하고 있다. (사진=오썸피아)

오썸피아는 이 단절을 객체 ID와 공간 좌표로 잇는다. 그리드맵 AI가 영상 속 사람이나 차량을 발견하면 고유 ID를 부여하고 화면 속 위치를 실제 공간 좌표로 변환한다. 여기에 시간과 촬영 카메라 정보를 함께 저장해 객체가 언제 어디에 있었는지를 데이터로 남긴다. 영상 속 객체마다 일종의 '주소'를 붙이는 셈이다.

이 기술은 사람이 A카메라에서 사라진 뒤 B카메라에 나타나면 AI가 외형 특징과 좌표 정보를 비교한다. 같은 객체라고 판단하면 기존 ID를 이어 붙여 이동 이력을 계속 기록한다.

여러 카메라가 같은 대상을 동시에 촬영할 때는 각 영상의 정보를 합친다. 한쪽 화면에서 객체 일부가 가려지거나 위치를 정확하게 파악하기 어려우면 다른 각도의 영상으로 보완하는 방식이다.

이렇게 쌓인 정보는 단순히 영상 속 객체를 찾아내는 데 그치지 않는다. 사람이 어느 방향으로 이동했는지, 특정 공간에 얼마나 머물렀는지, 위험구역에 들어갔는지 등을 시간과 위치를 기준으로 분석할 수 있다.

오썸피아는 현재 개발 중인 '그리드맵 2.0'에 다중 카메라 객체 추적과 행동 분석, 이상행동 탐지 기능을 순차적으로 적용할 계획이다. 이후에는 영상에서 만든 좌표를 드론과 디지털 트윈에도 연결한다는 구상이다.

오썸피아 그리드맵 AI 기반 공간 행동 데이터 플랫폼 개요. (사진=오썸피아)

영상 AI가 이처럼 '탐지'에서 '추적'으로 영역을 넓히는 데는 관제 환경의 변화가 자리한다. 행정안전부에 따르면 2024년 기준 지방자치단체 통합관제센터와 연계된 CCTV는 65만여대로, 관제요원 한 명이 평균 477대를 담당했다. 행안부는 이 가운데 AI 기술이 적용된 비율을 37.5%로 보고 있다.

카메라가 많아질수록 사람이 여러 영상을 번갈아 보면서 같은 사람이나 차량의 이동을 일일이 찾아내기 어렵다. AI가 한 화면에서 이상 상황을 발견하는 것뿐 아니라 서로 다른 영상의 정보를 연결해야 하는 이유다.

영상 AI 업계도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 한화비전은 여러 카메라 영상에서 동일하거나 유사한 인물을 찾아 이동 경로를 좁히는 '유사도 검색' 기술을 선보였고, 엔비디아는 여러 카메라에 잡힌 객체를 하나의 ID와 3차원 공간 좌표로 연결하는 다중 카메라 추적 기술을 공개했다.

오썸피아는 여기에 현장 대응까지 연결한다는 계획이다. 영상 AI가 산불이나 침입자 같은 위험 요소를 발견하면 실제 좌표를 생성하고 해당 위치로 드론을 보내 현장을 확인하는 방식이다. 드론 자동 유도와 디지털 트윈 연계 기능은 단계적으로 개발·검증할 예정이다.

적용 분야도 넓다. 관광시설에서는 방문객 동선과 체류시간을 분석하고 재난 현장에서는 위험 객체의 위치와 이동 경로를 확인할 수 있다. 국방과 공항·항만, 스마트시티에서는 여러 카메라와 센서가 수집한 정보를 하나의 공간 데이터로 연결하는 데 활용할 수 있다는 게 회사 측의 설명이다.

오썸피아는 장기적으로 영상에서 생성한 객체 ID와 좌표를 드론·로봇·디지털 트윈 등 다른 시스템이 함께 활용하는 공간 AI 플랫폼으로 확장한다는 목표다.

민문호 오썸피아 대표는 기자와 통화에서 "GPS가 현실 세계의 위치를 좌표화했다면 그리드맵 AI는 영상 속 객체의 위치와 이동 이력을 좌표화하는 기술"이라며 "서로 단절돼 있던 카메라 영상을 하나의 공간 데이터로 연결하고 탐지 이후의 판단과 현장 대응까지 이어지는 구조를 만들고 있다"고 말했다.