생활 곳곳에! 영상 분야 빅데이터(Bigdata) 분석 활용 사례


[연재기획] 빅데이터를 통해 트렌드를 읽다

최근 CCTV, 스마트폰, 블랙박스, 드론, 인공위성 등 이미지 및 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 영상 데이터는 크기도 크고 비정형 데이터이며 실시간으로 데이터가 수집되므로 분석에 어려움이 많다. 따라서 영상 데이터를 분석하기 위해서는 빅데이터 기술이 꼭 필요하다. 최근 빅데이터 분석을 활용하여 영상 데이터를 시각적으로 보여주고 의미 있는 정보를 추출하기 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다.
특히, 영상을 통해 특정 사람이나 사물의 패턴을 분석하여 마케팅에 활용하고 있으며 범죄 및 위험감지에도 빅데이터를 활용하고 있다. 국내외 영상 분야 빅데이터 사례를 소개하고 어떤 시사점이 있는지 이야기해 보도록 하자.

범죄 및 보안 CCTV 영상 분석

공공장소뿐만 아니라 건물 내에서도 CCTV를 쉽게 발견할 수 있다. 이렇듯 CCTV 설치수가 계속적으로 증가하면서 CCTV 영상 데이터를 범죄 및 민간 치안에 활용하려는 시도가 몇 년 전부터 이루어지고 있다. 빅데이터 기술이 발달함으로써 방대한 영상 데이터까지 분석할 수 있는 기술을 보유하고 있어서 국내외 국방부에서는 관련 시스템을 개발하거나 범죄 예측까지 빅데이터를 적용하려는 의지를 보이고 있다.

범죄 및 보안에 CCTV영상분석 활용: CCTV영상 데이터분석을 통하여 범죄예방 및 보안을 강화하고 있다. | 범죄 및 보안에 CCTV영상분석 활용

실제적으로 지난 2013년 4월 보스턴 마라톤 폭탄 테러 사건의 경우 근처 CCTV 정보를 수집하여 분석한 결과 범인을 찾은 바가 있다. 미국 FBI는 행사장 근처 CCTV 영상 및 휴대폰에 찍힌 사진/동영상을 수집하고 수십테라바이트 데이터를 분석하여 용의자를 포착하였다. CCTV 영상을 통해 수많은 사람을 구분하고 범인의 이동경로를 찾는 건 어려운 일이었다. 하지만 그 많은 데이터를 빅데이터를 활용하여 분석한 결과 단 몇 시간 만에 용의자의 이동경로를 찾을 수 있었던 사례이다.

국내의 경우 경찰청에서 ‘범죄 예측 시스템’을 운영 중에 있다. 이 시스템은 빅데이터를 기반으로 개발되었으며, 전과자 정보, 범죄 발생시간, 범죄가 주로 일어난 지역의 특징 등 범죄 관련 정보들을 수집하고 저장하고 있다. 범죄 정보뿐만 아니라 유동 인구, 유흥업소, 경찰서와의 거리 등 40여개의 범죄에 영향이 큰 요소를 분석하였고 그 결과를 통해 특정 지역에서 범죄가 일어날 확률을 계산할 수 있다.
이 범죄 예측 시스템을 활용하여 2014년 광주에서 발생한 여성 피습사건의 범인을 바로 잡을 수 있었고 큰 피해가 발생하지 않도록 사전에 예방한 케이스이다. 예측 시스템은 여러 정보를 분석한 결과 이 지역에서 범죄가 일어날 확률이 높다고 판단하였고 경찰은 이 지역 순찰을 강화하였다. 그 결과 사건발생 즉시 경찰이 출동하여 피해를 방지할 수 있었다.

CCTV 모니터링 시스템을 통한 범죄 예방: CCTV 영상을 수집하여 실시간 분석을 통한 위험감지를 할 수 있다. | CCTV 모니터링 시스템을 통한 범죄 예방

이와 같이 국내에서는 CCTV 영상 데이터를 수집하고 범죄 예방에 활용하려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 또 다른 예로 올해 국방부에서는 CCTV 영상을 수집하고 실시간으로 분석하여 위험을 감지하는 빅데이터 시스템 ‘디넷(D-Net)’을 개발한다고 밝혔다. 이 시스템은 실시간으로 CCTV 영상이나 항공기 촬영 영상을 수집하여 사람의 얼굴을 인식하고 자동차 번호를 파악할 수 있다.
또한, 빅데이터 기반으로 방대한 데이터를 저장하고 빠르게 데이터를 수집하고 분석할 수 있다. 분석에 있어 딥러닝 기술을 활용할 계획이다. 이는 사물을 인식하고 파악하는데 정확도를 높이기 위함이다. 이 시스템은 국방 영역뿐만 아니라 범죄 및 보안에 활용할 예정이다.
영상데이터를 분석하여 범죄 이상징후도 미리 찾아 낼 수 있고 알림을 줌으로써 범죄를 사전 예방할 수 있을 것이다.

영상 분석을 통한 마케팅 활용 사례

최근 백화점뿐만 아니라 마트 애플리케이션을 설치하면 고객에게 자동으로 쇼핑정보 및 쿠폰을 발송하는 서비스가 활성화되고 있다. 이로 인해 백화점은 고객의 스마트폰의 무선신호를 통해 고객의 상점 내 위치를 파악할 수 있다. 이에 더불어 매장 내 CCTV를 통해 고객의 이동경로(movement flow)를 파악 할 수 있어서 어느 구역 또는 어느 물건에 관심이 있는지 알 수 있다. 게다가 일반고객의 profile 정보를 CCTV 영상 분석을 통해 자동 추출할 수도 있다. 예를 들면 “30대 한국 남자는 2층의 스포츠 A매장에 40% 방문하고 물건을 사는 경우가 20%이며 재방문이 10%이다”라는 정보를 빅데이터 분석을 통해 얻을 수 있다. 이와 같이 고객의 동선 및 고객의 프로파일 정보를 통해 고객의 패턴을 파악할 수 있고 이것을 마케팅에서 활용할 수 있다.
즉, 어떤 고객이 특정 시간대에 어떤 구매 패턴을 보이고 있는 지 파악이 가능하며 이 결과를 토대로 매장 내 환경을 변화시킬 수 있고 관련 쇼핑정보를 줌으로써 수익을 더 높일 수 있다.

초음파 영상 및 CT/MRI 분석에 활용

최근 병명 및 진단에 대한 오류가 많아지고 있으며 그로 인해 죽음에 이르는 케이스가 매해 증가하고 있다. 지난 바이오 편에 소개한 ‘IBM 왓슨(Watson)’ 컴퓨터의 경우 의료 진단에 좀더 객관적이고 정확한 판단을 하기 위해 왓슨의 진단 결과를 활용한다고 하였다. 여기서 왓슨은 CT 및 MRI 영상을 분석하는데 있어서 빅데이터를 활용하고 있고 진단 오류를 줄이기 위한 노력을 하고 있다.
국내의 경우 삼성메디슨에서는 최근 초음파 진단기인 ‘S디텍트(S-Detect)’를 개발하였다. 초음파 영상을 딥러닝 알고리즘을 활용하여 유방암 진단을 내리는 시스템이다. 조직의 형태에 따라 양성인지 악성인지 판단하는데 있어 과거 방대한 진단 결과 데이터를 활용하고 있다.
특히, 양성과 악성을 구분 짖는 경계선에 대해 의사의 도움으로 좀더 정확성을 높이는데 성공하였다고 밝혔다. 또한, 불필요한 추가 검진도 필요하지 않아 의료비를 절감하는데도 도움이 될 것이라 판단된다.

텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터를 분석하는 기술은 많이 발전되었고 빅데이터를 활용한다면 이런 실시간성 데이터에서 새로운 가치를 창출할 수 있을 것이다. 기업의 새로운 수입창출뿐만 아니라 재해 및 범죄에도 크게 활용이 가능할 것이라 생각된다. 따라서 기업뿐만 아니라 국가차원에서 관련 과제가 활발히 이루어져야 할 것 같다.
단, 최근 과도한 개인 사생활 침해에 따른 우려가 많아지고 있기 때문에 개인의 사생활 내용이 들어간 자료의 전송이나 보관 시 유출에 주의해야만 한다. 그리고 이런 멀티미디어 데이터는 앞으로 엄청나게 생성될 예정이다. 하지만 이에 맞는 인프라는 턱없이 부족한 실정이다. 데이터의 보관 및 분석을 위한 인프라 구축이 필요할 시점이라 생각한다.



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김서연 수석보
김서연 수석보 애널리틱스 전문가
삼성SDS 스마트팩토리사업부

김서연 수석보는 2009년 미국 조지아텍 산업공학과 박사학위를 취득하고 싱가포르 국립대학교 산업공학과에서 연구원으로 근무하다가 2010년 9월에 삼성SDS 인프라사업부로 입사를 하였습니다. 현재 Data Scientist로써 다수의 빅데이터 과제를 진행하고 있으며 데이터분석 및 Data Scientist 양성과정을 개설하고 사내 강사로 활발히 활동하고 있습니다. 또한, CommonSDS 뿐만 아니라 IE매거진에도 빅데이터 관련 글을 기고함으로써 관련 지식을 전파하고 사내외 세미나를 통해 빅데이터 지식 교류 등 폭 넒은 활동을 하고 있습니다.

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