[기고] 이태원 참사는 정말 CCTV로 막지 못했을까?
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[기고] 이태원 참사는 정말 CCTV로 막지 못했을까?
  • CCTV뉴스 편집부 기자
  • 승인 2022.11.15 13:15
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[자료제공=어나더리얼]

이번 이태원 참사로 인해 지능형 CCTV의 기능과 한계에 대한 논란이 재점화됐다.

지능형 CCTV는 CCTV에 AI 영상 분석 기술을 더한 것으로, 촬영된 영상을 녹화함과 동시에 영상 속 상황을 분석하고 이에 대한 정보를 알려주는 시스템이다.

과학기술정보통신부는 지난 2018년부터 우수 기술 보유 기업과 공공 기관, 지자체 등 수요처를 컨소시엄 방식으로 선정해 교통 안전, 범죄 예방 등 사회 안전 분야에 지능형 CCTV 도입을 지원해 왔지만 이번 이태원 참사는 막지 못했다.

지능형 CCTV가 특정 상황을 정확히 분석하기 위해서 해당 상황과 관련된 방대한 데이터를 학습해야 한다. 이번 참사는 압사 사고라는, 국내에서는 특수하면서 잘 발생하지 않는 사고이기 때문에 애초에 기능적으로 고려하지 않았을 가능성이 높다. 일각에서는 지능형 CCTV를 학습시킬 수 있는 데이터가 부족하여 압사 사고에 대한 영상 분석 기능을 만들 수 없었다는 지적도 나온다.

그렇다면 지능형 CCTV를 학습시킬 수 있는 압사 사고와 관련된 데이터는 어떻게 만들 것인가에 대한 의문이 제기되는데, 이것에 대한 해결 방법으로는 합성 데이터가 있다.

합성 데이터는 부족한 학습 데이터를 보충하거나 다양한 학습 데이터를 만들기 위한 데이터로, 실제 카메라로 촬영한 이미지 데이터가 아닌 가상으로 만들어 낸 데이터다.

합성 데이터를 만드는 방법은 이미지 합성이나 시뮬레이션을 통해 생성할 수 있는데, 압사 사고와 같이 특수한 상황은 군중 속에서 발생할 수 있는 수많은 변수들을 고려해야 정확한 학습데이터를 생성할 수 있기 때문에 시뮬레이션을 통해 데이터를 생성하는 것이 유리하다.

어나더데이터(Another Data)는 메타버스 구현 기술을 기반으로 3D 가상 환경 시뮬레이션을 통해 AI 영상 분석 학습 데이터를 생성하는 기술이다.

어나더데이터 작업 화면
어나더데이터 작업 화면

현실에서 잘 발생하지 않는 사건 및 사고에 대한 3D 시뮬레이션 환경을 만들어 고품질의 데이터를 원하는 수만큼 자유롭고 빠르게 생성해준다.

특히, 여러 변수를 고려한 시뮬레이션 환경을 구현하고 해당 환경에서 발생하는 상황들에 대한 이미지를 캡처해 지능형 CCTV에 바로 학습시킬 수 있도록 데이터 가공(라벨링) 작업까지 자동으로 수행한다.

이를 통해 실제 데이터가 부족한 특수한 상황에 대해서도 지능형 CCTV가 분석할 수 있도록 AI 영상 분석 기능을 만들 수 있다.

게다가 어나더데이터는 실제 영상이 아닌 가상 환경에서 데이터를 생성하므로 실제 데이터 활용과 관련된 윤리적 문제와 개인정보 유출 및 저작권 침해 문제까지도 해결할 수 있다.

어나더데이터를 개발하는 어나더리얼 김현주 대표는 “부족한 인력 관제 인원을 대신할 수 있는 지능형 CCTV로의 전환이 매년 글로벌의 경우 79%, 국내의 경우 31%씩 빠르게 이루어지고 있다. 범용적인 환경이 아닌 특수한 환경을 감지 하기 위한 AI 모델 개발에 합성 데이터는 정확성을 높이기 위한 훌륭한 대안이 될 수 있다”고 밝혔다.

 

 



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