[페이턴트] CCTV 수집 영상, ‘4차 산업혁명의 기반’ 빅데이터로 활용
[페이턴트] CCTV 수집 영상, ‘4차 산업혁명의 기반’ 빅데이터로 활용
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㈜엠제이비전테크가 2016년 9월 7일 출원해 2017년 5월 30일 등록을 받은 '통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템' 특허 도면. 사진=키프리스 캡처
㈜엠제이비전테크가 2016년 9월 7일 출원해 2017년 5월 30일 등록을 받은 '통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템' 특허 도면. 사진=키프리스 캡처

[비즈월드] #.해당 특허의 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하고 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하는 단계와 통합 방범 지능형 CCTV가 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

㈜엠제이비전테크가 2016년 9월 7일 출원해 2017년 5월 30일 등록을 받은 '통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템' 특허의 요약문입니다.

빌딩이나 대로변에 설치된 무수히 많은 CCTV는 교통위반을 감시하거나 범죄를 예방하는 것을 주 목적으로 해 왔습니다. 영화에서도 CCTV로 녹화된 영상을 이용해 사건을 해결하는 장면은 ‘약방의 감초’와 같이 어디에서나 등장합니다.

그러나 CCTV로 촬영한 동영상이 데이터로서 의미 있는 가치는 갖지 못했습니다. 데이터로서 가치를 가지려면 DB로 구축되어야 하고 검색해 사용할 수 있어야 합니다. 영상의 품질이 떨어지는 것도 문제였지만 24시간 촬영한 내용을 편집하거나 분류해서 DB로 축적하는 데는 한계가 있었기 때문입니다.

그러나 최근 들어 상황이 달라지고 있습니다. CCTV가 네트워크에 연결되면서 수집된 영상이 빅데이터의 기본 데이터로 활용되기 시작한 것입니다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술 영역으로 주목받기 시작했습니다.

네트워크로 연결되면 실시간 연계 모니터링은 물론 보다 선명해진 영상 품질을 통해 특정한 인물이나 표지 등의 식별과 이력 추적도 가능해집니다. 물론 여기에는 기술의 추가도 종종 필요합니다. 이미지를 텍스트로 전환해 텍스트 정보를 따로 모으는 기술, 안면 인식 기능 등이 더해지면 데이터의 가치는 올라갑니다.

2014년부터 2018년 10월까지 최근 5년간 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공
2014년부터 2018년 10월까지 최근 5년간 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공

이와 관련, CCTV가 네트워크와 결합된 ‘지능형 CCTV’ 관련 특허출원도 활발한 것으로 나타났습니다.

특허청에 따르면 지능형 CCTV 관련 국내 특허출원은 지난 2015년 15건에 불과했지만 불과 1년 후인 2016년에 42건으로 급등하면서 전년 대비 3배 가까이 증가했습니다. 그 이후 지난해와 올해도 같은 수준을 유지하고 있는 것으로 조사됐습니다.

출원인 유형별 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공
출원인 유형별 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공

최근 5년 동안 출원인별로 구분할 경우 중소기업이 104건(63%), 개인이 45건(27%)으로 중소기업과 개인이 전체의 90%를 차지했습니다. 나머지는 대학으로 16건(10%)이었습니다. 이는 CCTV 관련 영상처리 기술이 중소기업의 특화 기술임을 알려주고 있습니다.

세부분야별 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공
세부분야별 지능형 CCTV 관련 특허출원 동향. 표=특허청 제공

같은 기간 동안 기술 분야별로는 범죄 방지·추적 분야가 42건으로 가장 많이 출원됐습니다. 이어 ▲교통관제 분야 38건 ▲영상데이터에 대한 암호화·보안 분야 37건 ▲얼굴·차량번호 식별 분야 30건 ▲재난 감시·예방 분야가 20건 출원된 것으로 조사됐습니다.

특이한 점은 영상 데이터에 대한 암호화·보안 분야는 지난 2014년 3건에서 올해 들어 현재까지 19건으로 6배 이상 급증했다는 것입니다. 또 얼굴·차량번호 식별 분야도 지속적으로 증가하고 있습니다. 빅데이터로서의 활용에 한걸음 더 다가갔음을 시사하고 있습니다.

반대로 종래 특허 출원의 주류를 이루었던 범죄 방지·추적 분야의 경우 2014년 20건을 정점으로 2018년에 2건으로 대폭 감소했습니다.

지능형 CCTV의 초기 단계에서는 범죄 방지·추적 분야에 머물렀지만 점차 객체 식별 및 보안 인증 분야로 연구개발 분야가 이동하고 있습니다.

특허청 멀티미디어방송심사팀 관계자는 “향후 CCTV에서 수집된 영상데이터는 사물인터넷 등 무선 네트워크에 유기적으로 결합되어 사람 얼굴이나 차량번호에 대한 식별 및 산불과 같은 재난 감시 등의 분야에서 출원이 증가할 것으로 예상된다”며 “CCTV가 네트워크를 통해 외부와 연결됨으로 인해 해킹 및 보안에 취약해져 해킹 방지 및 보안인증 관련 출원 역시 지속적으로 증가할 것으로 예상된다”라고 전망했습니다.

지능형 CCTV의 경우 네트워크로 연결된 중앙컴퓨터에서 영상을 분석함으로써 카메라가 촬영하고 있는 동영상의 내용을 스스로 이해할 수 있습니다.

따라서 재난 감시, 교통관제, 불법 주정차, 주차장 관리는 기본으로 수행합니다. 나아가 백화점 등 대형 매장이나 소상공인이 운영하는 점포 내 고객들의 동선도 분석해 매장의 진열이나 효율적 인력 배치 등에도 적절히 활용할 수 있습니다. CCTV가 진화 할수록 그 기능과 활용성은 점점 더 다양해질 것으로 예상됩니다.


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