오보 문제 해결하기
사실 가정용 보안 카메라 사용자들이 가장 귀찮아 하는 부분이 바로 별 일이 없을 때도 알람이 울린다는 것이다. 사소한 이유들로 인해 하루 종일 휴대폰이 울려댄다면, 그래서 막상 확인하면 집에 도둑이 든 것이 아니라 그냥 심심한 강아지가 카메라 앞에서 알짱거리는 것이었다면, 대부분의 사람은 피로감을 느끼고 결국 카메라에서 가장 중요한 기능을 비활성화 해버리고 만다.
카메라 제조업체들은 이러한 오보 문제를 줄이기 위해 여러 가지 방법을 제안하고 있다. 이들 각각이 나름의 성공을 거두고 있는 것도 사실이다. PIR 방식을 채택한 카메라들은 보통 앱을 통해 열 감지 민감도를 조절할 수 있게 해 충분히 침입자라고 의심할 만한 정도의 움직임이 감지될 때만 알람을 모내도록 하고 있다. 민감도를 낮출 경우 움직이는 물체의 체온이 더 높거나, 혹은 카메라 가까이에서 움직여야만 카메라가 활성화 된다.
CV 방식 카메라 역시 오보를 줄이기 위한 다양한 옵션들을 제공한다. 가장 널리 이용되는 것은 움직임 탐지 영역을 지정하는 것이다. 카메라의 시야각 내에서 특정 영역을 지정해 이 영역에서 발생하는 활동은 무시하도록 설정한다. 반대로, 특정 영역을 지정해 이 영역에서 탐지되는 움직임만 알리고 나머지 영역에서의 움직임은 무시하도록 설정할 수도 있다. 이 방식은 상당히 효과적이며, 창문이나 문 등 침입을 의심할 만한 영역만 집중해서 감시하게 되므로 사용자 친화적이다.
CV 카메라는 또한, 움직이는 물체의 기하학적 특성에 기반해 위험 여부를 판단할 수도 있다. 카메라의 관측 시야에 비해 아주 작은 물체가 있다면, 그 물체는 공기 중에 떠 다니는 먼지처럼 실제로 아주 작은 물체이거나(이 경우 카메라는 이 물체를 중요하지 않은 물체로 인식하게 된다), 실제로는 크지만 카메라로부터 멀리 떨어져 있어 위협이 되지 않는 물체일 것이다.
흥미로운 사실은 CV 기반 카메라들이 오보를 줄이고자 사람 인식, 또는 안면 인식과 같은 기술을 채택하고 있다는 점이다. 이러한 기술들은 단순히 움직이는 물체를 탐지하는 것에서 그치지 않고 이 물체와 그 물체의 움직임이 중요한지, 중요하지 않은지를 필터링한다.
이런 기능을 수행하는 CV 알고리즘에는 여러 가지가 있다. 그리고 이들 대부분은 캣츠맨이 ‘깔때기 패턴’이라 부르는 방식으로 정렬되어 있다. 마치 깔때기처럼, 알고리즘의 각 단계를 거칠 수록 위협이 확실시 되기 때문이다. 예를 들어, 사람 인식의 경우 처음에는 카메라에 포착된 움직임이 사람이라 생각될 만큼 충분히 큰 움직임이었는가를 판단한다. 다음에는 움직이는 물체가 직사각형이나 수평형 같은 사물의 형상이 아니라 사람의 형상과 유사한가를 확인한다. 다음 단계에서는 과연 인간의 형상을 한 그 물체가 피부나 옷과 같은 요소를 지니고 있는지를 보게 된다. 마지막으로 옷을 입고 있는 인간 형상의 물체에 얼굴이 있다는 것이 파악되면, 사용자에게 경고 알람을 보내게 된다.
안면 인식 기능은 이보다 훨씬 더 복잡하다. 우선 프레임 내에서 사람의 얼굴을 탐지해 내야 하는데 이 자체가 앞에서 설명한 사람 인식 과정을 거쳐야 하는 작업이다. 그 후, 카메라의 정확도와 연산 리소스, 그리고 설계 결정에 따른 차이는 있지만 두 가지 작업 중 하나를 진행하게 된다.
첫 번째는 3D 공간에서 얼굴의 특성과 방향을 인식해 이러한 얼굴을 사전에 입력해 놓은 얼굴 데이터베이스와 대조하는 것이다. 이 방법은 보통 정확도가 높은 편이다. 두 번재 선택지는 카메라에 탐지된 얼굴을 다양한 얼굴 이미지와 비교 대조하는 것이다. 각 이미지 그룹은 각기 다른 사람을 나타내며, 탐지된 얼굴과 가장 유사한 얼굴 그룹이 침입자일 가능성이 높다고 판단하는 것이다.
두 방법 모두 사전에 얼굴 데이터베이스를 입력해놔야 한다는 공통점이 있다. 때문에 이러한 기능을 제공하는 카메라는 정확한 결과를 얻기 위해 수 주일의 얼굴 데이터베이스 수집 기간이 필요하다. 두 번째 방법의 경우 얼굴이 인식될 때마다 얼굴의 신원이 정확한지 아닌지를 사용자가 직접 판단할 수 있어 사용하면서 동시에 데이터베이스 구축이 가능하다는 정점이 있다. 카메라가 얼굴 이미지를 보낼 때마다 그것이 고모인지, 삼촌인지 아닌지를 직접 입력함으로써 카메라의 ‘학습’ 프로세스를 훨씬 단축시킬 수 있다.
이런 기능의 문제점은 CV 방식 카메라들이 모두 그렇기는 하지만 알고리즘의 성능이 곧 안면 인식 기능의 성능을 결정짓는다는 것이다. 실제로 각기 다른 3대의 안면 인식 기능이 있는 카메라를 대상으로 한 TechHive의 테스트 결과를 봐도 정확도에서 아주 크게 차이가 났다.
움직임 탐지 기능을 십분 활용하기
이처럼 움직임 탐지 기술은 단점이 많지만 정확도를 높이기 위해 할 수 있는 일이 없는 것은 아니다.
우선 제조사에서 제공하는 카메라 설치 가이드부터 착실히 따르도록 하자. 또한, 카메라가 특정 얼굴의 신원 확인을 요구할 때마다 최대한 성실이 데이터를 입력하고, 특정 움직임이 ‘관심 대상’인지 아닌지 등의 피드백을 제공해 최대한 정확하고 빠른 학습이 이루어질 수 있도록 하자. 그렇게 하는 것이 카메라의 성능을 최적화 할 수 있는 방법이다.
또한, 카메라의 움직임 탐지 민감도를 다양하게 조절해 우리집에 가장 적절한 최적의 민감도 설정을 찾아내는 것도 과도한 경고 알람 폭탄을 받지 않는 방법이다. editor@itworld.co.kr
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