2020.06.30

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (8)

김진철 | CIO KR
지난 마흔 한 번째 글에서 사물인터넷(IoT)이 예전에 비슷한 의미로 등장했던 용어인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network; USN)와 사물지능통신(M2M)과 다른 점을 살펴보면서 사물인터넷(IoT)의 정확한 의미와 영역을 구분해보려고 노력하였다. 사물인터넷(IoT)이 사이버 물리 시스템(Cyber-Physical System)과 다른 점을 살펴보면서 인터넷 기반 사이버 물리 시스템과 이를 이용한 지능형 서비스에서 어떤 역할을 하게 될지 같이 생각해보았다.

사물인터넷(IoT)이 확산되면서, 사물인터넷(IoT)으로 연결되는 사물들의 지능을 높이는 기술로서 에지 컴퓨팅(Edge computing)의 중요성과 의미를 같이 살펴보았다. 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing; MEC)은 5G와 5G 이후의 이동통신 기술에서 저지연(low latency) 서비스를 지원하기 위한 컴퓨팅 인프라 및 서비스로서 이동성(mobility)을 제공하는 점이 에지 컴퓨팅과 다르다고 강조하였다. 

에지 컴퓨팅(Edge computing)은 모바일 에지 컴퓨팅과 같은 인프라 기술이라기보다는 사물인터넷(IoT)을 통해 인터넷으로 연결된 지능형 서비스 생태계에서 에지 네트워크 영역에 위치하게 되는 사물들이 고성능 임베디드 컴퓨터와 소형화된 통신 하드웨어의 덕으로 지능화되면서 실시간 고성능, 분산 병렬 컴퓨팅 시스템으로 발전하는 경향을 표현하는 말이라고 설명하였다.

이번 글에서는 사물인터넷(IoT), 에지 컴퓨팅(Edge computing) 사례를 같이 살펴보면서, 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅(Edge computing)이 사이버 물리 시스템과 미래 빅데이터 비즈니스의 발전에 어떻게 영향을 미치고 있는지 좀 더 구체적으로 같이 생각해보려고 한다.

사이버 물리 시스템, 빅데이터, IoT의 미래를 보여주는 최신 동향(1) – 스마트 카메라 
지난 마흔 번째, 마흔 한 번째 글에서 살펴본 것같이 초광대역(eMBB: enhanced Mobile Broadband), 초고신뢰/초저지연(URLLC: Ultra Reliable & Low Latency Communications), 대량 연결(mMTC: massive Machine-Type Communications)이 가능한 서비스를 제공하려는 5G 이동통신 기술의 발전은 사물인터넷(IoT) 디바이스가 좀 더 많은 데이터를 생산하고 다양한 디바이스와 인터넷 서비스, 사람이 사용하는 휴대용 기기와 매시업(mesh-up)되어 창발적으로 발전하도록 촉진하고 있다.

5G 이동통신 서비스의 상용화와 함께, 5G 이동통신 서비스의 초고신뢰/초저지연(URLLC: Ultra Reliable & Low Latency Communications), 대량 연결(mMTC: massive Machine-Type Communications)과 같은 특성이 주는 기대감이 임베디드 컴퓨팅 하드웨어 기술과 사물인터넷(IoT) 디바이스의 성능과 사양을 높이는 데에 기여하고 있다. 이런 임베디드 컴퓨팅 하드웨어 기술의 발전과 유무선 통신 하드웨어의 소형화 때문에 에지 컴퓨팅이라는 말로 대표되는 통신으로 연결된 사물인터넷 디바이스의 컴퓨팅 기술이 빠르게 발전하고 있다.
 
[그림 1] 구글이 2018년 내어놓은 “클립스(Clips)”라는 스마트 카메라는 카메라에 딥러닝 기반의 인공지능 소프트웨어가 생활 속에 의미 있는 순간을 자동으로 포착하여 동영상으로 저장하고, 스마트폰을 이용해 이렇게 저장된 짧은 동영상들을 사용자들이 보관, 열람, 게시할 수 있도록 한 에지 컴퓨팅 장치이다. 인공지능 기술이 활용된 스마트 에지 컴퓨팅 기기의 대표적인 사례이다. (그림 출처: [3])

이런 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅의 발전 경향을 가장 분명하게 보여주는 한 사례로 최근 구글이 내어놓은 “클립스(Clips)”라는 서비스와 디바이스를 먼저 같이 살펴보도록 하자. 구글의 “클립스(Clips)”는 구글이 만든 영상 AI 기술인 “모먼트 IQ(Moment IQ)”를 탑재한 스마트 캠으로, 필요한 곳에 세워놓거나 카메라 뒤에 달린 클립으로 끼워 고정하여 영상을 촬영할 수 있게 만든 카메라다.

구글의 “클립스(Clips)”는 아직 임베디드 하드웨어 기술의 한계 때문에 음성은 녹음하지 않고 15fps의 낮은 영상 샘플링 주파수로 영상만 기록이 가능하다. “클립스(Clips)” 자체적으로 인터넷에 연결할 수 있는 기능은 없고, Wi-Fi Direct와 Bluetooth LE를 통해 스마트폰에 연결하여 스마트폰에 설치된 “클립스(Clips)” 앱을 이용해 “클립스(Clips)” 카메라가 자동 캡처한 영상들을 열람, 편집하고 소셜 미디어에 바로 게시할 수 있다. 인터넷 연결기능이 없기 때문에 사물인터넷(IoT) 디바이스라고 할 수는 없지만, 에지 컴퓨팅이 어떻게 사물들의 지능을 높이고 바꾸어 놓는지 잘 보여주는 사례라고 할 수 있다.

구글 “클립스(Clips)”는 아쉽게도 2019년 10월 생산이 중단되었다. 구글 글래스와 같이 시대를 조금 앞서갔던 점도 있었던 것 같고, 사생활 보호를 위해 수집된 영상을 자동으로 인터넷을 통해 구글 포토와 같은 서비스로 스트리밍 하여 전송, 저장하는 기능을 일부러 넣지 않았는데 참신한 아이디어와 인공지능 기반의 자동 촬영 기능보다 이런 영상 자동 전송 기능이 사용자들에게 더 필요한 기능으로 부각되었던 것 같다.

비록 구글 “클립스(Clips)”는 구글 글래스와 같이 구글이 만든 지능형 상품 중에서 단명한 제품으로 기록에 남게 되었지만, 구글의 인공지능에 관한 기술력과 혁신의 노력을 분명하게 보여주는 제품이었다. “클립스(Clips)”와 같은 라이프 로깅(life-logging) 서비스와 관련 하드웨어 상품은 대표적인 IoT를 이용한 지능형 서비스로, 사생활 침해와 IoT 보안과 같은 기술적인 문제가 보완되면 앞으로 유망한 서비스로 발전할 것으로 보인다.

구글 “클립스(Clips)”에 적용된 “모멘트 IQ(Moment IQ)” 기술의 자동 셔터 기능과 영상에서 사용자에게 의미 있다고 생각되는 객체와 이벤트를 자동으로 추출하고, 이런 객체와 이벤트들을 학습하는 영상 인공지능 기술은 사물인터넷(IoT) 기기에서 에지 컴퓨팅이 얼마나 발전하고 중요한 역할을 하게 되었는지를 잘 보여주는 사례이다. 앞으로 에지 컴퓨팅 디바이스의 성능이 향상되면 좀 더 복잡한 지능형 데이터 처리가 사물인터넷(IoT) 기기에서 가능해질 것으로 보인다.

구글 “클립스(Clips)”와 함께 에지 컴퓨팅의 중요성을 잘 보여주는 또 하나의 사례로 “엔트로픽스(Entropix)”라는 회사의 슈퍼 레졸루션(super-resolution) 기술을 살펴보자. “엔트로픽스(Entropix)”는 2016년 설립된 미국의 스타트업으로, 영상 인공지능 소프트웨어 기술을 전문으로 하는 회사이다. 이 회사가 가진 제품은 컬러 카메라와 모노크롬 카메라를 같이 이용해서 영상의 배율을 9배까지 확대할 수 있는 슈퍼 레졸루션(super-resolution) 딥러닝 소프트웨어 기술이다. 이 소프트웨어를 다양한 영상 카메라 업체에 라이선스를 주고 판매하거나, SaaS(Software as a Service) 형태로 인터넷으로 연결해서 슈퍼 레졸루션 기술을 API 형태로 이용할 수 있도록 하는 것을 비즈니스 모델로 하고 있다.
 
[그림 2] Entropix사의 슈퍼 레졸루션 기술의 원리 및 적용 사례. (그림 출처: http://www.entropix.com)

슈퍼 레졸루션 기술이 생소하신 분들은 CSI와 같은 미국 범죄 드라마나 미국 드라마 “24”와 같은 첩보물에서 영상 카메라를 확대해서 이미지 처리를 하면 흐릿했던 차 번호나 용의자의 얼굴이 선명해지는 장면에서 등장하는 기술이라고 생각하면 이해하기가 쉽다. 쉽게 얘기하면, 원거리에 있는 피사체가 영상 센서에 기록되었을 때, 원거리에 위치해 있기 때문에 영상 센서에 작게 기록되어 선명하게 보이지 않는 것을 광학적으로나 소프트웨어적으로 보정하여 피사체가 좀 더 선명하고 뚜렷하게 보이게 보정하는 기술이 슈퍼 레졸루션 기술이다.

딥러닝을 이용한 슈퍼 레졸루션 기술과 이미지 복원 기술은 최근 딥러닝 연구자들 사이에서 많은 관심을 끈 연구주제이기도 하다. 연구자들의 많은 관심을 모은 만큼, 응용 분야도 다양하고 넓어서 상품으로서 가치 있는 기술이기도 하다. 슈퍼 레졸루션 기술은 여러 렌즈를 이용한 광학 기술을 이용한 방법부터 소프트웨어적인 보정을 이용한 방법까지 다양한 방법으로 많이 연구되었던 문제지만, 최근 딥러닝을 이용한 방법이 많은 관심을 모았던 이유는 데이터로 학습만 적절하게 시켜도 큰 효과를 볼 수 있는 사례들이 많이 발표됐기 때문이다.

“엔트로픽스(Entropix)”사는 자신들의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어가 탑재된 카메라를 직접 만들어 생산하지 않고, 자신들의 소프트웨어를 보안용 CCTV나 IoT용 카메라 등을 만드는 업체들에 라이선스를 주고 공동으로 카메라 제품을 개발하여 판매하는 비즈니스 모델을 가지고 있다. 이런 이유로 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 에지 컴퓨터가 장착된 카메라라면 기본적으로 어떤 카메라든 슈퍼 레졸루션 기능을 가지게 만들 수 있고, 카메라의 활용 분야에 따라 얼마든지 다양한 용도로 활용될 수 있어 파급 효과가 크다.

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술은 기본적으로 엔비디아(Nvidia)사의 젯슨 TX-2(Jetson TX-2) 임베디드 GPU 컴퓨터를 사용한다. “엔트로픽스(Entropix)”사 슈퍼 레졸루션 기술의 특징은 컬러 카메라와 모노크롬 카메라를 같이 이용해서, 컬러 영상을 RGB CCD 센서를 통해 수집하는 과정에서 유실된 정보를 모노크롬 카메라를 통해 얻어, 이 정보를 같이 딥러닝 모델에 입력하여 영상의 선명도를 9배까지 복원하는 것이다(그림 2). 

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술은 딥러닝을 사용하기 때문에 엔비디아의 젯슨 TX-2와 같은 고성능 에지 컴퓨터가 개발되지 않았더라면 실용화하기 힘든 기술이다. 이 때문에, 에지 컴퓨팅의 발전으로 가능한 최신 지능형 영상 처리 기술의 하나로 볼 수 있다.

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술과 함께 살펴보아야 할 제품은 최근 다양한 업체를 통해 출시되고 있는 IoT CCTV 및 카메라이다. 우리나라의 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈이 같이 제휴하여 출시한 IoT CCTV와 ADLink사에서 최근 내놓은 에지 IoT CCTV 제품을 같이 살펴보도록 하자.

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라는 엔비디아사의 젯슨 TX-2 임베디드 컴퓨터를 영상 처리용 컴퓨팅 장치로 장착한 지능형 IoT 카메라이다. 사용하는 용도에 따라서 추가로 렌즈를 장착할 수 있어 다양한 영상 촬영이 가능하다. CCD 센서가 수집할 수 있는 영상의 해상도에 따라서 NEON-i101B(1.2M 54fps, global shutter), NEON-i102B(1.9M 60fps, global shutter), NEON-i103B(2M 30fps, rolling shutter), NEON-i104B(5M 14fps, rolling shutter) 네 종류의 제품이 있고, 영상의 해상도가 높아지면 초당 수집할 수 있는 영상 프레임의 수는 그에 따라서 낮아진다. 
 
[그림 3] ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품. 왼편은 기본 렌즈에 추가로 망원 렌즈를 추가한 모습이고, 오른편은 카메라 아래에 있는 이더넷 LAN 포트와 데이터 전송을 위한 USB-C와 UART 포트의 모습. 이더넷 LAN 포트가 기본으로 장착되어 에지 컴퓨팅 장치로서 역할을 하게 된다. (필자 주: 이 기종은 필자가 투고할 당시 단종되었으며, Intel의 Movidius VPU 기반의 제품인 NEON 1000 MDX 시리즈 제품으로 새로 출시되었다. 새 제품의 정보는 [15]에서 찾아볼 수 있다.) (그림 출처: [14])

필자가 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술과 함께 ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품을 같이 살펴보는 이유는 에지 컴퓨팅 기술이 지능형 스마트 센서에 어떻게 결합되고 있는지 잘 보여주는 제품 사례이기 때문이다. 

첫 번째로, ADLink사의 NEON i1000B 제품은 딥러닝 모델을 이용한 영상 처리와 분석을 카메라에서 실시간으로 수행할 수 있는 에지 컴퓨팅 장치인 엔비디아의 젯슨(Jetson) TX-2 컴퓨터를 탑재하고 있다. 이 엔비디아 젯슨 TX-2 컴퓨터 때문에 지능형 영상 처리를 카메라에서 직접 할 수 있어 원시 영상 데이터와 함께 좀더 풍부하고 다양한 정보를 사용자의 요구사항에 맞게 취득해서 활용할 수 있다.

두 번째로, 엔비디아사의 젯슨(Jetson) TX-2를 탑재한 것 때문에 우분투 리눅스(18.04 LTS)를 기본 운영체제로 사용하고 있다는 것이다. 임베디드 시스템에서 리눅스를 운영체제로 사용한 지는 꽤 오래됐지만 대개 공개된 리눅스 배포판과 커널을 직접 임베디드 시스템에 포팅해서 제공하는 경우가 많아서 보통 많이 사용되는 리눅스와는 환경이 다른 경우가 많았다.

반면 최근 에지 컴퓨팅 디바이스에 탑재되는 리눅스는 보통 데스크탑에서 사용하는 리눅스 배포판과 크게 차이가 나지 않는 경우가 많다. 엔비디아의 젯슨 TX-2에 탑재된 우분투 리눅스는 우분투 데스크탑 배포판과 거의 차이가 나지 않는 환경을 가지고 있고, 제트팩(Jetpack)이라는 개발 환경을 제공해서 에지 컴퓨팅용 소프트웨어를 우분투 데스크탑 리눅스에서 개발해서 젯슨 TX-2로 이식해서 사용하는 것이 어렵지 않다.

세 번째로, 이더넷 포트가 기본으로 장착되어 있어 사물인터넷으로 바로 연결이 가능하다는 것이다. 에지 컴퓨팅 장치인 젯슨 TX-2에 기본으로 탑재된 우분투 리눅스와 함께 기가비트(1Gbps) 이더넷 포트가 기본으로 장착되어 있기 때문에 이 NEON i1000B 에지 IoT 카메라가 사물인터넷을 통해 다양한 디바이스와 서비스, 컴퓨팅 인프라와 연동되어 새로운 방식으로 기능이 확장되기 용이하다. 바로 이 기가비트 이더넷 포트가 기본으로 제공되는 것 때문에 이 NEON i1000B 카메라는 에지 컴퓨팅 디바이스라고 부를 수 있게 되었다.

위와 같이 딥러닝 연산을 소화할 수 있을 정도의 컴퓨팅 파워를 제공하는 엔비디아의 젯슨 TX-2와 같은 고성능 컴퓨터를 에지 컴퓨팅 장치로 탑재하고, 리눅스 기반의 운영체제와 인터넷에 바로 연결이 가능한 이더넷 네트워크 장치를 기본적으로 탑재한 센서가 점차 확산되고 있는 것이 눈여겨 보아야 할 최근 기술 동향이다. 이렇게 고성능 에지 컴퓨터와 기가비트 이더넷과 같은 높은 대역폭의 네트워크 연결을 기본으로 제공하는 스마트 센서들이 에지 디바이스 수준에서 좀더 복잡하고 지능적으로 센서 데이터를 처리해서 서버 측으로 전송할 수 있게 되면서, 서버 측에서 이를 이용해서 더 사용자 친화적이고 복잡한 지능형 서비스를 제공할 수 있게 된다.

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품에 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술이 탑재되었다고 생각해보자. ADLink사의 NEON i1000B 카메라는 위에서 잠시 언급했던 것과 같이 기본 카메라 렌즈 외에도 용도에 따라 추가 렌즈를 달 수 있다. 추가로 망원 렌즈를 장착한 상태에서 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술까지 탑재될 경우 이 에지 IoT 카메라가 영상을 수집할 수 있는 영역의 범위가 크게 넓어지면서, 좀더 세밀한 영상 정보 수집이 가능해진다. “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술이 젯슨 TX-2를 기반으로 개발되었기 때문에 NEON i1000B에 탑재되는 카메라에 맞게 연산을 조금만 보정하면 바로 포팅이 가능할 정도이니 조만간 이 NEON i1000B 제품에 탑재된 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술을 만날 수 있을지도 모르겠다.

ADLink사의 NEON i1000B 카메라와 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술에 한가지가 더해졌다고 상상해보자. ADLink사의 NEON i1000B 카메라에 만약 5G 이동 통신이 가능해진다면 어떻게 활용할 수 있을까? 5G 이동 통신까지는 아니더라도, Wi-Fi 6와 같은 차세대 무선 통신 기능이 들어가 있다면 어떻게 활용할 수 있을까?

5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 고대역폭, 저지연 무선 통신이 접목된 IoT 카메라는 카메라가 설치되어 데이터를 수집할 수 있는 공간적인 제약을 크게 줄여주어 영상 데이터 수집 범위를 크게 넓힐 수 있다. IoT 카메라 단가가 낮아지게 되면 다양한 용도의 IoT 카메라가 다양한 공간에 촘촘하게 설치되면서 수집되는 데이터의 양도 폭증하게 될 것이다. 

이렇게 5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 무선 통신이 결합된 IoT 카메라는 관측 대상에 대한 정보의 양과 정밀도를 크게 높여 다양한 영상 기반 지능형 서비스를 가능하게 할 것이다. IoT 카메라를 통해 수집되는 영상 데이터는 지능형 서비스를 제공하는 사이버 물리 시스템의 눈의 역할을 해서 사이버 물리 시스템이 좀 더 인간과 친숙한 방식으로 상호작용하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.

5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 차세대 무선 통신 기능이 장착된 IoT 카메라와 같은 스마트 센서는 앞으로 우리가 보게 될 IoT 장치의 미래이다. 기술적인 측면에서만 보면 현재에도 크게 불가능하지는 않지만, 생산 원가 및 운영, 유지보수비 증가와 같은 현실적인 제약과 사생활 침해에 대한 소비자들의 불안 때문에 아직 시장이 열리지 않았다고 판단되어 제품이 많이 나오지 않은 것으로 보인다.

사실 Wi-Fi 무선 네트워크를 지원하는 IP 카메라는 현재 제품이 많이 나와 있는 편이다[24-27]. SK텔레콤과 KT 모두 가정용 IP 카메라 상품을 유선 인터넷 상품과 같이 연계하여 가정용, 기업용 보안 솔루션으로 판매하고 있지만, LTE나 5G가 적용된 IoT 카메라는 아직 제품이 나오지 않았다.

이는 LTE나 5G 이동 통신이 필요할 정도로 설치하기 어려운 곳에 IoT 카메라를 설치해야 하는 필요성이 아직 높지 않고, LTE나 5G 이동 통신으로 영상 데이터를 전송할 경우 현재 이동 통신 요금 체계로는 통신 요금과 LTE 및 5G 이동 통신 칩이 적용된 IP 카메라 가격이, 기업 입장에서 부담하기에 기업에서 다소 부담이 크기도 하다. 이런 비용 문제뿐만 아니라, IP 카메라 해킹 사건으로 미국에서 사생활 침해에 대한 논란이 크게 일어났던 적도 있고[28-31], 무선 네트워크나 IoT에 연결된 CCTV나 보안용 감시 카메라의 아직 성숙되지 않은 보안 수준 때문에 사생활 침해에 대한 불안감이 아직 높아, 이동 통신 기능이 내장된 IoT 카메라에 대한 시장이 아직 열리지 않았다고 생각해서 제품이 많이 나오지 않은 것으로 보인다.

구글을 은근하게 비판하는 듯한 내용의 영화인 “서클(Circle)”이라는 영화엔 무선 통신을 기반으로 한 가상의 IoT 카메라인 “시체인지(SeeChange)”가 나온다. 이 영화에서 보여준 “시체인지(SeeChange)” IoT 카메라에 대한 좋지 않은 이미지와 최근 여러 영화와 드라마에서 묘사된 IoT 카메라에 대한 부정적인 이미지 때문에 이동 통신과 결합된 영상 카메라 센서가 불러일으킬 수 있는 사생활 침해에 대한 불안감이 유난히 높은 것 같다. 

최근 구글, 페이스북, 아마존과 같은 인터넷 플랫폼 기업들이 내놓은 음성 인식 스피커와 영상 인식 기능이 있는 카메라 제품들이 이들 인터넷 플랫폼 기업들의 독점 이슈와 맞물려 사생활 침해에 대한 일반 시민들의 불안감을 또한 가중시키고 있다. 이동 통신 기능이 추가된 IoT 영상 카메라가 시장에서 확산되기 위해서는 이런 불안감을 극복하는 것이 과제이다.

이런 사생활 침해에 대한 불안감에도 불구하고, IT 시장 조사 및 리서치 회사인 가트너는 지난 2019년 10월에 발표한 시장 전망에서 IoT에 연결되는 감시용 카메라(surveillance camera)가 커넥티드 자동차에 이어 5G IoT 시장에서 2023년까지 가장 큰 IoT 시장을 형성할 것으로 예측했다[18]. 2020년 시장 규모로는 5G IoT 감시 카메라의 시장 규모가 전체 시장 규모의 70%에 달해 가장 큰 것으로 예측되었으며, 이 때문에 28GHz 기지국이 본격적으로 상용화되기 시작하여 고대역폭, 저지연 5G 데이터 통신 서비스가 제공되기 시작할 2020년이 5G 이동 통신 기능을 탑재한 IoT 카메라 확산의 원년이 될 것으로 보인다[18].
 
Segment 2020 Volume 2020 Market Share(%) 2023 Volume 2023 Market Share(%)
Connected cars—embedded
(consumer and commercial)
393 70 19,087 39
Outdoor surveillance cameras 2,482 70 15,762 32
Fleet telematics devices 135 4 5,146 11
In-vehicle toll devices 50 1 1,552 3
Emergency services 61 2 1,181 2
Others 400 11 5,863 12
Total 3,522 100 48,590 100












표 1. 가트너(Gartner)에서 발표한 5G IoT 카메라의 2020년부터 2023년까지의 시장 전망치. (단위: 천 개, 반올림된 수치로, 각 수치를 더했을 때 아래 총 합 수치와 정확하게 맞지 않을 수 있음. (표 출처: Gartner (October 2019), [15])

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품과 함께 우리나라의 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈이 같이 제휴하여 출시했던 IoT CCTV 카메라도 같이 살펴보도록 하자. 2018년 실시간 위치 시스템 솔루션인 인도어플러스(IndoorPlus)를 보유한 피플 앤드 테크놀로지와 보안용 CCTV 카메라 제품을 생산하는 한화테크윈이 제휴하여 출시한 IoT 카메라인 XNO-6080RA(왼쪽)와 XNP-6370RHA는 IoT 게이트웨이가 내장되어 있으면서, 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 통해서 BLE 태그를 단 대상의 위치를 추적할 수 있다. 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 통해 위치가 수집되는 대상에 대해서 영상 추적이 가능하기 때문에 지능적이고 선별된 영상 자동 수집이 가능하다.
 
[그림 4] 한화테크윈과 피플 앤드 테크놀로지의 협력으로 출시된 실내 위치 추적용 비콘 스캐너, BLE가 내장된 CCTV인 XNO-6080RA(왼쪽)와 XNP-6370RHA(오른쪽). 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 이용해 추적 대상의 위치를 추적하여 영상 수집이 가능하다는 장점이 있다. (그림 출처: [16])

이처럼 실시간 위치 추적 기능이 결합된 IoT 카메라는 선별된 대상에 대해서 실시간 위치 정보와 영상 정보를 인터넷을 통해 지속적으로 서버로 전송할 수 있기 때문에, 지속적인 관찰과 감시가 필요한 대상에 대해서 자동화된 방식의 무중단 영상 수집이 가능하다는 장점이 있다. 지속적인 관찰과 보호가 필요한 치매 노인, 독거노인과 같은 사회적 약자 보호 같은 분야와 성범죄자나 요즘 한창 이슈인 코로나바이러스와 같은 전염성 질환 환자와 같이 사회적인 위험이 될 수 있어 선별 격리해야 하는 사람들을 무중단으로 관찰해야 하는 경우에 활용할 수 있다.

2018년에 실시간 위치 추적 기능을 결합해 수행하던 선별적 영상 수집은 최근에는 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기반의 객체 추적(object tracking)과 같은 인공지능 기술을 이용해서 별도의 실시간 위치 추적 기능 없이 영상 정보만을 가지고 특정한 대상의 영상을 추적 전송하는 IoT 카메라도 출시되고 있다. 

역시 같은 회사인 한화테크윈에서 나온 PNO-A9081R IoT 카메라는 이런 인공지능 기술을 이용해 특정 대상을 자동으로 인식, 추적할 수 있는 지능형 영상 수집이 가능한 제품이다. 컴퓨터 비전 기술을 이용해 사람, 얼굴, 차량과 번호판을 자동으로 인식, 분류가 가능하며, 인식된 개체를 정확하게 확인할 수 있도록 하는 최적의 영상인 베스트샷을 자동으로 선별해 저장할 수 있는 지능적인 영상 수집이 가능하다.

인공지능 기술을 이용한 자동 영상 인식, 추적과 함께, 인식된 대상의 이동 방향 감지, 출입 감지, 움직임 감지와 같은 고급 영상 이벤트 검출과 분석도 가능하게 되었다.

지금까지 소개한 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈의 실시간 위치 추적 기능과 결합된 IoT 영상 카메라, 인공지능 기술을 이용한 영상 선별 수집 및 추적이 가능한 IoT 영상 카메라는 다양한 센서와 인공지능 기술을 활용한 자동화된 데이터 수집의 추세를 잘 보여주는 기술 사례라고 할 수 있다. 

이와 같은 IoT 영상 카메라 때문에 앞으로 에지 컴퓨팅, 5G 이동 통신과 유선 네트워크 기술의 발전 때문에 IoT 영상 카메라와 센서에서 수집될 수 있는 정보의 종류와 범위가 크게 확대되고, 에지 컴퓨터를 통해 필요한 정보만 먼저 선별, 압축되어 클라우드 컴퓨팅 시스템에 전달되기 때문에 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공할 수 있는 지능형 서비스의 지능 수준이 더 높아지게 된다.
 
 



2020.06.30

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (8)

김진철 | CIO KR
지난 마흔 한 번째 글에서 사물인터넷(IoT)이 예전에 비슷한 의미로 등장했던 용어인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network; USN)와 사물지능통신(M2M)과 다른 점을 살펴보면서 사물인터넷(IoT)의 정확한 의미와 영역을 구분해보려고 노력하였다. 사물인터넷(IoT)이 사이버 물리 시스템(Cyber-Physical System)과 다른 점을 살펴보면서 인터넷 기반 사이버 물리 시스템과 이를 이용한 지능형 서비스에서 어떤 역할을 하게 될지 같이 생각해보았다.

사물인터넷(IoT)이 확산되면서, 사물인터넷(IoT)으로 연결되는 사물들의 지능을 높이는 기술로서 에지 컴퓨팅(Edge computing)의 중요성과 의미를 같이 살펴보았다. 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing; MEC)은 5G와 5G 이후의 이동통신 기술에서 저지연(low latency) 서비스를 지원하기 위한 컴퓨팅 인프라 및 서비스로서 이동성(mobility)을 제공하는 점이 에지 컴퓨팅과 다르다고 강조하였다. 

에지 컴퓨팅(Edge computing)은 모바일 에지 컴퓨팅과 같은 인프라 기술이라기보다는 사물인터넷(IoT)을 통해 인터넷으로 연결된 지능형 서비스 생태계에서 에지 네트워크 영역에 위치하게 되는 사물들이 고성능 임베디드 컴퓨터와 소형화된 통신 하드웨어의 덕으로 지능화되면서 실시간 고성능, 분산 병렬 컴퓨팅 시스템으로 발전하는 경향을 표현하는 말이라고 설명하였다.

이번 글에서는 사물인터넷(IoT), 에지 컴퓨팅(Edge computing) 사례를 같이 살펴보면서, 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅(Edge computing)이 사이버 물리 시스템과 미래 빅데이터 비즈니스의 발전에 어떻게 영향을 미치고 있는지 좀 더 구체적으로 같이 생각해보려고 한다.

사이버 물리 시스템, 빅데이터, IoT의 미래를 보여주는 최신 동향(1) – 스마트 카메라 
지난 마흔 번째, 마흔 한 번째 글에서 살펴본 것같이 초광대역(eMBB: enhanced Mobile Broadband), 초고신뢰/초저지연(URLLC: Ultra Reliable & Low Latency Communications), 대량 연결(mMTC: massive Machine-Type Communications)이 가능한 서비스를 제공하려는 5G 이동통신 기술의 발전은 사물인터넷(IoT) 디바이스가 좀 더 많은 데이터를 생산하고 다양한 디바이스와 인터넷 서비스, 사람이 사용하는 휴대용 기기와 매시업(mesh-up)되어 창발적으로 발전하도록 촉진하고 있다.

5G 이동통신 서비스의 상용화와 함께, 5G 이동통신 서비스의 초고신뢰/초저지연(URLLC: Ultra Reliable & Low Latency Communications), 대량 연결(mMTC: massive Machine-Type Communications)과 같은 특성이 주는 기대감이 임베디드 컴퓨팅 하드웨어 기술과 사물인터넷(IoT) 디바이스의 성능과 사양을 높이는 데에 기여하고 있다. 이런 임베디드 컴퓨팅 하드웨어 기술의 발전과 유무선 통신 하드웨어의 소형화 때문에 에지 컴퓨팅이라는 말로 대표되는 통신으로 연결된 사물인터넷 디바이스의 컴퓨팅 기술이 빠르게 발전하고 있다.
 
[그림 1] 구글이 2018년 내어놓은 “클립스(Clips)”라는 스마트 카메라는 카메라에 딥러닝 기반의 인공지능 소프트웨어가 생활 속에 의미 있는 순간을 자동으로 포착하여 동영상으로 저장하고, 스마트폰을 이용해 이렇게 저장된 짧은 동영상들을 사용자들이 보관, 열람, 게시할 수 있도록 한 에지 컴퓨팅 장치이다. 인공지능 기술이 활용된 스마트 에지 컴퓨팅 기기의 대표적인 사례이다. (그림 출처: [3])

이런 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅의 발전 경향을 가장 분명하게 보여주는 한 사례로 최근 구글이 내어놓은 “클립스(Clips)”라는 서비스와 디바이스를 먼저 같이 살펴보도록 하자. 구글의 “클립스(Clips)”는 구글이 만든 영상 AI 기술인 “모먼트 IQ(Moment IQ)”를 탑재한 스마트 캠으로, 필요한 곳에 세워놓거나 카메라 뒤에 달린 클립으로 끼워 고정하여 영상을 촬영할 수 있게 만든 카메라다.

구글의 “클립스(Clips)”는 아직 임베디드 하드웨어 기술의 한계 때문에 음성은 녹음하지 않고 15fps의 낮은 영상 샘플링 주파수로 영상만 기록이 가능하다. “클립스(Clips)” 자체적으로 인터넷에 연결할 수 있는 기능은 없고, Wi-Fi Direct와 Bluetooth LE를 통해 스마트폰에 연결하여 스마트폰에 설치된 “클립스(Clips)” 앱을 이용해 “클립스(Clips)” 카메라가 자동 캡처한 영상들을 열람, 편집하고 소셜 미디어에 바로 게시할 수 있다. 인터넷 연결기능이 없기 때문에 사물인터넷(IoT) 디바이스라고 할 수는 없지만, 에지 컴퓨팅이 어떻게 사물들의 지능을 높이고 바꾸어 놓는지 잘 보여주는 사례라고 할 수 있다.

구글 “클립스(Clips)”는 아쉽게도 2019년 10월 생산이 중단되었다. 구글 글래스와 같이 시대를 조금 앞서갔던 점도 있었던 것 같고, 사생활 보호를 위해 수집된 영상을 자동으로 인터넷을 통해 구글 포토와 같은 서비스로 스트리밍 하여 전송, 저장하는 기능을 일부러 넣지 않았는데 참신한 아이디어와 인공지능 기반의 자동 촬영 기능보다 이런 영상 자동 전송 기능이 사용자들에게 더 필요한 기능으로 부각되었던 것 같다.

비록 구글 “클립스(Clips)”는 구글 글래스와 같이 구글이 만든 지능형 상품 중에서 단명한 제품으로 기록에 남게 되었지만, 구글의 인공지능에 관한 기술력과 혁신의 노력을 분명하게 보여주는 제품이었다. “클립스(Clips)”와 같은 라이프 로깅(life-logging) 서비스와 관련 하드웨어 상품은 대표적인 IoT를 이용한 지능형 서비스로, 사생활 침해와 IoT 보안과 같은 기술적인 문제가 보완되면 앞으로 유망한 서비스로 발전할 것으로 보인다.

구글 “클립스(Clips)”에 적용된 “모멘트 IQ(Moment IQ)” 기술의 자동 셔터 기능과 영상에서 사용자에게 의미 있다고 생각되는 객체와 이벤트를 자동으로 추출하고, 이런 객체와 이벤트들을 학습하는 영상 인공지능 기술은 사물인터넷(IoT) 기기에서 에지 컴퓨팅이 얼마나 발전하고 중요한 역할을 하게 되었는지를 잘 보여주는 사례이다. 앞으로 에지 컴퓨팅 디바이스의 성능이 향상되면 좀 더 복잡한 지능형 데이터 처리가 사물인터넷(IoT) 기기에서 가능해질 것으로 보인다.

구글 “클립스(Clips)”와 함께 에지 컴퓨팅의 중요성을 잘 보여주는 또 하나의 사례로 “엔트로픽스(Entropix)”라는 회사의 슈퍼 레졸루션(super-resolution) 기술을 살펴보자. “엔트로픽스(Entropix)”는 2016년 설립된 미국의 스타트업으로, 영상 인공지능 소프트웨어 기술을 전문으로 하는 회사이다. 이 회사가 가진 제품은 컬러 카메라와 모노크롬 카메라를 같이 이용해서 영상의 배율을 9배까지 확대할 수 있는 슈퍼 레졸루션(super-resolution) 딥러닝 소프트웨어 기술이다. 이 소프트웨어를 다양한 영상 카메라 업체에 라이선스를 주고 판매하거나, SaaS(Software as a Service) 형태로 인터넷으로 연결해서 슈퍼 레졸루션 기술을 API 형태로 이용할 수 있도록 하는 것을 비즈니스 모델로 하고 있다.
 
[그림 2] Entropix사의 슈퍼 레졸루션 기술의 원리 및 적용 사례. (그림 출처: http://www.entropix.com)

슈퍼 레졸루션 기술이 생소하신 분들은 CSI와 같은 미국 범죄 드라마나 미국 드라마 “24”와 같은 첩보물에서 영상 카메라를 확대해서 이미지 처리를 하면 흐릿했던 차 번호나 용의자의 얼굴이 선명해지는 장면에서 등장하는 기술이라고 생각하면 이해하기가 쉽다. 쉽게 얘기하면, 원거리에 있는 피사체가 영상 센서에 기록되었을 때, 원거리에 위치해 있기 때문에 영상 센서에 작게 기록되어 선명하게 보이지 않는 것을 광학적으로나 소프트웨어적으로 보정하여 피사체가 좀 더 선명하고 뚜렷하게 보이게 보정하는 기술이 슈퍼 레졸루션 기술이다.

딥러닝을 이용한 슈퍼 레졸루션 기술과 이미지 복원 기술은 최근 딥러닝 연구자들 사이에서 많은 관심을 끈 연구주제이기도 하다. 연구자들의 많은 관심을 모은 만큼, 응용 분야도 다양하고 넓어서 상품으로서 가치 있는 기술이기도 하다. 슈퍼 레졸루션 기술은 여러 렌즈를 이용한 광학 기술을 이용한 방법부터 소프트웨어적인 보정을 이용한 방법까지 다양한 방법으로 많이 연구되었던 문제지만, 최근 딥러닝을 이용한 방법이 많은 관심을 모았던 이유는 데이터로 학습만 적절하게 시켜도 큰 효과를 볼 수 있는 사례들이 많이 발표됐기 때문이다.

“엔트로픽스(Entropix)”사는 자신들의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어가 탑재된 카메라를 직접 만들어 생산하지 않고, 자신들의 소프트웨어를 보안용 CCTV나 IoT용 카메라 등을 만드는 업체들에 라이선스를 주고 공동으로 카메라 제품을 개발하여 판매하는 비즈니스 모델을 가지고 있다. 이런 이유로 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 에지 컴퓨터가 장착된 카메라라면 기본적으로 어떤 카메라든 슈퍼 레졸루션 기능을 가지게 만들 수 있고, 카메라의 활용 분야에 따라 얼마든지 다양한 용도로 활용될 수 있어 파급 효과가 크다.

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술은 기본적으로 엔비디아(Nvidia)사의 젯슨 TX-2(Jetson TX-2) 임베디드 GPU 컴퓨터를 사용한다. “엔트로픽스(Entropix)”사 슈퍼 레졸루션 기술의 특징은 컬러 카메라와 모노크롬 카메라를 같이 이용해서, 컬러 영상을 RGB CCD 센서를 통해 수집하는 과정에서 유실된 정보를 모노크롬 카메라를 통해 얻어, 이 정보를 같이 딥러닝 모델에 입력하여 영상의 선명도를 9배까지 복원하는 것이다(그림 2). 

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술은 딥러닝을 사용하기 때문에 엔비디아의 젯슨 TX-2와 같은 고성능 에지 컴퓨터가 개발되지 않았더라면 실용화하기 힘든 기술이다. 이 때문에, 에지 컴퓨팅의 발전으로 가능한 최신 지능형 영상 처리 기술의 하나로 볼 수 있다.

“엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술과 함께 살펴보아야 할 제품은 최근 다양한 업체를 통해 출시되고 있는 IoT CCTV 및 카메라이다. 우리나라의 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈이 같이 제휴하여 출시한 IoT CCTV와 ADLink사에서 최근 내놓은 에지 IoT CCTV 제품을 같이 살펴보도록 하자.

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라는 엔비디아사의 젯슨 TX-2 임베디드 컴퓨터를 영상 처리용 컴퓨팅 장치로 장착한 지능형 IoT 카메라이다. 사용하는 용도에 따라서 추가로 렌즈를 장착할 수 있어 다양한 영상 촬영이 가능하다. CCD 센서가 수집할 수 있는 영상의 해상도에 따라서 NEON-i101B(1.2M 54fps, global shutter), NEON-i102B(1.9M 60fps, global shutter), NEON-i103B(2M 30fps, rolling shutter), NEON-i104B(5M 14fps, rolling shutter) 네 종류의 제품이 있고, 영상의 해상도가 높아지면 초당 수집할 수 있는 영상 프레임의 수는 그에 따라서 낮아진다. 
 
[그림 3] ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품. 왼편은 기본 렌즈에 추가로 망원 렌즈를 추가한 모습이고, 오른편은 카메라 아래에 있는 이더넷 LAN 포트와 데이터 전송을 위한 USB-C와 UART 포트의 모습. 이더넷 LAN 포트가 기본으로 장착되어 에지 컴퓨팅 장치로서 역할을 하게 된다. (필자 주: 이 기종은 필자가 투고할 당시 단종되었으며, Intel의 Movidius VPU 기반의 제품인 NEON 1000 MDX 시리즈 제품으로 새로 출시되었다. 새 제품의 정보는 [15]에서 찾아볼 수 있다.) (그림 출처: [14])

필자가 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술과 함께 ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품을 같이 살펴보는 이유는 에지 컴퓨팅 기술이 지능형 스마트 센서에 어떻게 결합되고 있는지 잘 보여주는 제품 사례이기 때문이다. 

첫 번째로, ADLink사의 NEON i1000B 제품은 딥러닝 모델을 이용한 영상 처리와 분석을 카메라에서 실시간으로 수행할 수 있는 에지 컴퓨팅 장치인 엔비디아의 젯슨(Jetson) TX-2 컴퓨터를 탑재하고 있다. 이 엔비디아 젯슨 TX-2 컴퓨터 때문에 지능형 영상 처리를 카메라에서 직접 할 수 있어 원시 영상 데이터와 함께 좀더 풍부하고 다양한 정보를 사용자의 요구사항에 맞게 취득해서 활용할 수 있다.

두 번째로, 엔비디아사의 젯슨(Jetson) TX-2를 탑재한 것 때문에 우분투 리눅스(18.04 LTS)를 기본 운영체제로 사용하고 있다는 것이다. 임베디드 시스템에서 리눅스를 운영체제로 사용한 지는 꽤 오래됐지만 대개 공개된 리눅스 배포판과 커널을 직접 임베디드 시스템에 포팅해서 제공하는 경우가 많아서 보통 많이 사용되는 리눅스와는 환경이 다른 경우가 많았다.

반면 최근 에지 컴퓨팅 디바이스에 탑재되는 리눅스는 보통 데스크탑에서 사용하는 리눅스 배포판과 크게 차이가 나지 않는 경우가 많다. 엔비디아의 젯슨 TX-2에 탑재된 우분투 리눅스는 우분투 데스크탑 배포판과 거의 차이가 나지 않는 환경을 가지고 있고, 제트팩(Jetpack)이라는 개발 환경을 제공해서 에지 컴퓨팅용 소프트웨어를 우분투 데스크탑 리눅스에서 개발해서 젯슨 TX-2로 이식해서 사용하는 것이 어렵지 않다.

세 번째로, 이더넷 포트가 기본으로 장착되어 있어 사물인터넷으로 바로 연결이 가능하다는 것이다. 에지 컴퓨팅 장치인 젯슨 TX-2에 기본으로 탑재된 우분투 리눅스와 함께 기가비트(1Gbps) 이더넷 포트가 기본으로 장착되어 있기 때문에 이 NEON i1000B 에지 IoT 카메라가 사물인터넷을 통해 다양한 디바이스와 서비스, 컴퓨팅 인프라와 연동되어 새로운 방식으로 기능이 확장되기 용이하다. 바로 이 기가비트 이더넷 포트가 기본으로 제공되는 것 때문에 이 NEON i1000B 카메라는 에지 컴퓨팅 디바이스라고 부를 수 있게 되었다.

위와 같이 딥러닝 연산을 소화할 수 있을 정도의 컴퓨팅 파워를 제공하는 엔비디아의 젯슨 TX-2와 같은 고성능 컴퓨터를 에지 컴퓨팅 장치로 탑재하고, 리눅스 기반의 운영체제와 인터넷에 바로 연결이 가능한 이더넷 네트워크 장치를 기본적으로 탑재한 센서가 점차 확산되고 있는 것이 눈여겨 보아야 할 최근 기술 동향이다. 이렇게 고성능 에지 컴퓨터와 기가비트 이더넷과 같은 높은 대역폭의 네트워크 연결을 기본으로 제공하는 스마트 센서들이 에지 디바이스 수준에서 좀더 복잡하고 지능적으로 센서 데이터를 처리해서 서버 측으로 전송할 수 있게 되면서, 서버 측에서 이를 이용해서 더 사용자 친화적이고 복잡한 지능형 서비스를 제공할 수 있게 된다.

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품에 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술이 탑재되었다고 생각해보자. ADLink사의 NEON i1000B 카메라는 위에서 잠시 언급했던 것과 같이 기본 카메라 렌즈 외에도 용도에 따라 추가 렌즈를 달 수 있다. 추가로 망원 렌즈를 장착한 상태에서 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술까지 탑재될 경우 이 에지 IoT 카메라가 영상을 수집할 수 있는 영역의 범위가 크게 넓어지면서, 좀더 세밀한 영상 정보 수집이 가능해진다. “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술이 젯슨 TX-2를 기반으로 개발되었기 때문에 NEON i1000B에 탑재되는 카메라에 맞게 연산을 조금만 보정하면 바로 포팅이 가능할 정도이니 조만간 이 NEON i1000B 제품에 탑재된 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 기술을 만날 수 있을지도 모르겠다.

ADLink사의 NEON i1000B 카메라와 “엔트로픽스(Entropix)”사의 슈퍼 레졸루션 소프트웨어 기술에 한가지가 더해졌다고 상상해보자. ADLink사의 NEON i1000B 카메라에 만약 5G 이동 통신이 가능해진다면 어떻게 활용할 수 있을까? 5G 이동 통신까지는 아니더라도, Wi-Fi 6와 같은 차세대 무선 통신 기능이 들어가 있다면 어떻게 활용할 수 있을까?

5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 고대역폭, 저지연 무선 통신이 접목된 IoT 카메라는 카메라가 설치되어 데이터를 수집할 수 있는 공간적인 제약을 크게 줄여주어 영상 데이터 수집 범위를 크게 넓힐 수 있다. IoT 카메라 단가가 낮아지게 되면 다양한 용도의 IoT 카메라가 다양한 공간에 촘촘하게 설치되면서 수집되는 데이터의 양도 폭증하게 될 것이다. 

이렇게 5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 무선 통신이 결합된 IoT 카메라는 관측 대상에 대한 정보의 양과 정밀도를 크게 높여 다양한 영상 기반 지능형 서비스를 가능하게 할 것이다. IoT 카메라를 통해 수집되는 영상 데이터는 지능형 서비스를 제공하는 사이버 물리 시스템의 눈의 역할을 해서 사이버 물리 시스템이 좀 더 인간과 친숙한 방식으로 상호작용하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.

5G 이동 통신이나 Wi-Fi 6와 같은 차세대 무선 통신 기능이 장착된 IoT 카메라와 같은 스마트 센서는 앞으로 우리가 보게 될 IoT 장치의 미래이다. 기술적인 측면에서만 보면 현재에도 크게 불가능하지는 않지만, 생산 원가 및 운영, 유지보수비 증가와 같은 현실적인 제약과 사생활 침해에 대한 소비자들의 불안 때문에 아직 시장이 열리지 않았다고 판단되어 제품이 많이 나오지 않은 것으로 보인다.

사실 Wi-Fi 무선 네트워크를 지원하는 IP 카메라는 현재 제품이 많이 나와 있는 편이다[24-27]. SK텔레콤과 KT 모두 가정용 IP 카메라 상품을 유선 인터넷 상품과 같이 연계하여 가정용, 기업용 보안 솔루션으로 판매하고 있지만, LTE나 5G가 적용된 IoT 카메라는 아직 제품이 나오지 않았다.

이는 LTE나 5G 이동 통신이 필요할 정도로 설치하기 어려운 곳에 IoT 카메라를 설치해야 하는 필요성이 아직 높지 않고, LTE나 5G 이동 통신으로 영상 데이터를 전송할 경우 현재 이동 통신 요금 체계로는 통신 요금과 LTE 및 5G 이동 통신 칩이 적용된 IP 카메라 가격이, 기업 입장에서 부담하기에 기업에서 다소 부담이 크기도 하다. 이런 비용 문제뿐만 아니라, IP 카메라 해킹 사건으로 미국에서 사생활 침해에 대한 논란이 크게 일어났던 적도 있고[28-31], 무선 네트워크나 IoT에 연결된 CCTV나 보안용 감시 카메라의 아직 성숙되지 않은 보안 수준 때문에 사생활 침해에 대한 불안감이 아직 높아, 이동 통신 기능이 내장된 IoT 카메라에 대한 시장이 아직 열리지 않았다고 생각해서 제품이 많이 나오지 않은 것으로 보인다.

구글을 은근하게 비판하는 듯한 내용의 영화인 “서클(Circle)”이라는 영화엔 무선 통신을 기반으로 한 가상의 IoT 카메라인 “시체인지(SeeChange)”가 나온다. 이 영화에서 보여준 “시체인지(SeeChange)” IoT 카메라에 대한 좋지 않은 이미지와 최근 여러 영화와 드라마에서 묘사된 IoT 카메라에 대한 부정적인 이미지 때문에 이동 통신과 결합된 영상 카메라 센서가 불러일으킬 수 있는 사생활 침해에 대한 불안감이 유난히 높은 것 같다. 

최근 구글, 페이스북, 아마존과 같은 인터넷 플랫폼 기업들이 내놓은 음성 인식 스피커와 영상 인식 기능이 있는 카메라 제품들이 이들 인터넷 플랫폼 기업들의 독점 이슈와 맞물려 사생활 침해에 대한 일반 시민들의 불안감을 또한 가중시키고 있다. 이동 통신 기능이 추가된 IoT 영상 카메라가 시장에서 확산되기 위해서는 이런 불안감을 극복하는 것이 과제이다.

이런 사생활 침해에 대한 불안감에도 불구하고, IT 시장 조사 및 리서치 회사인 가트너는 지난 2019년 10월에 발표한 시장 전망에서 IoT에 연결되는 감시용 카메라(surveillance camera)가 커넥티드 자동차에 이어 5G IoT 시장에서 2023년까지 가장 큰 IoT 시장을 형성할 것으로 예측했다[18]. 2020년 시장 규모로는 5G IoT 감시 카메라의 시장 규모가 전체 시장 규모의 70%에 달해 가장 큰 것으로 예측되었으며, 이 때문에 28GHz 기지국이 본격적으로 상용화되기 시작하여 고대역폭, 저지연 5G 데이터 통신 서비스가 제공되기 시작할 2020년이 5G 이동 통신 기능을 탑재한 IoT 카메라 확산의 원년이 될 것으로 보인다[18].
 
Segment 2020 Volume 2020 Market Share(%) 2023 Volume 2023 Market Share(%)
Connected cars—embedded
(consumer and commercial)
393 70 19,087 39
Outdoor surveillance cameras 2,482 70 15,762 32
Fleet telematics devices 135 4 5,146 11
In-vehicle toll devices 50 1 1,552 3
Emergency services 61 2 1,181 2
Others 400 11 5,863 12
Total 3,522 100 48,590 100












표 1. 가트너(Gartner)에서 발표한 5G IoT 카메라의 2020년부터 2023년까지의 시장 전망치. (단위: 천 개, 반올림된 수치로, 각 수치를 더했을 때 아래 총 합 수치와 정확하게 맞지 않을 수 있음. (표 출처: Gartner (October 2019), [15])

ADLink사의 에지 IoT CCTV 카메라인 NEON i1000B 제품과 함께 우리나라의 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈이 같이 제휴하여 출시했던 IoT CCTV 카메라도 같이 살펴보도록 하자. 2018년 실시간 위치 시스템 솔루션인 인도어플러스(IndoorPlus)를 보유한 피플 앤드 테크놀로지와 보안용 CCTV 카메라 제품을 생산하는 한화테크윈이 제휴하여 출시한 IoT 카메라인 XNO-6080RA(왼쪽)와 XNP-6370RHA는 IoT 게이트웨이가 내장되어 있으면서, 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 통해서 BLE 태그를 단 대상의 위치를 추적할 수 있다. 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 통해 위치가 수집되는 대상에 대해서 영상 추적이 가능하기 때문에 지능적이고 선별된 영상 자동 수집이 가능하다.
 
[그림 4] 한화테크윈과 피플 앤드 테크놀로지의 협력으로 출시된 실내 위치 추적용 비콘 스캐너, BLE가 내장된 CCTV인 XNO-6080RA(왼쪽)와 XNP-6370RHA(오른쪽). 비콘 스캐너 및 내장 BLE를 이용해 추적 대상의 위치를 추적하여 영상 수집이 가능하다는 장점이 있다. (그림 출처: [16])

이처럼 실시간 위치 추적 기능이 결합된 IoT 카메라는 선별된 대상에 대해서 실시간 위치 정보와 영상 정보를 인터넷을 통해 지속적으로 서버로 전송할 수 있기 때문에, 지속적인 관찰과 감시가 필요한 대상에 대해서 자동화된 방식의 무중단 영상 수집이 가능하다는 장점이 있다. 지속적인 관찰과 보호가 필요한 치매 노인, 독거노인과 같은 사회적 약자 보호 같은 분야와 성범죄자나 요즘 한창 이슈인 코로나바이러스와 같은 전염성 질환 환자와 같이 사회적인 위험이 될 수 있어 선별 격리해야 하는 사람들을 무중단으로 관찰해야 하는 경우에 활용할 수 있다.

2018년에 실시간 위치 추적 기능을 결합해 수행하던 선별적 영상 수집은 최근에는 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기반의 객체 추적(object tracking)과 같은 인공지능 기술을 이용해서 별도의 실시간 위치 추적 기능 없이 영상 정보만을 가지고 특정한 대상의 영상을 추적 전송하는 IoT 카메라도 출시되고 있다. 

역시 같은 회사인 한화테크윈에서 나온 PNO-A9081R IoT 카메라는 이런 인공지능 기술을 이용해 특정 대상을 자동으로 인식, 추적할 수 있는 지능형 영상 수집이 가능한 제품이다. 컴퓨터 비전 기술을 이용해 사람, 얼굴, 차량과 번호판을 자동으로 인식, 분류가 가능하며, 인식된 개체를 정확하게 확인할 수 있도록 하는 최적의 영상인 베스트샷을 자동으로 선별해 저장할 수 있는 지능적인 영상 수집이 가능하다.

인공지능 기술을 이용한 자동 영상 인식, 추적과 함께, 인식된 대상의 이동 방향 감지, 출입 감지, 움직임 감지와 같은 고급 영상 이벤트 검출과 분석도 가능하게 되었다.

지금까지 소개한 피플 앤드 테크놀로지와 한화테크윈의 실시간 위치 추적 기능과 결합된 IoT 영상 카메라, 인공지능 기술을 이용한 영상 선별 수집 및 추적이 가능한 IoT 영상 카메라는 다양한 센서와 인공지능 기술을 활용한 자동화된 데이터 수집의 추세를 잘 보여주는 기술 사례라고 할 수 있다. 

이와 같은 IoT 영상 카메라 때문에 앞으로 에지 컴퓨팅, 5G 이동 통신과 유선 네트워크 기술의 발전 때문에 IoT 영상 카메라와 센서에서 수집될 수 있는 정보의 종류와 범위가 크게 확대되고, 에지 컴퓨터를 통해 필요한 정보만 먼저 선별, 압축되어 클라우드 컴퓨팅 시스템에 전달되기 때문에 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공할 수 있는 지능형 서비스의 지능 수준이 더 높아지게 된다.
 
 

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