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[기획]얽히고 설킨 안전망...유기체 보안지능 기술로 매듭 풀어야
[기획]얽히고 설킨 안전망...유기체 보안지능 기술로 매듭 풀어야
  • 김연균 기자
  • 승인 2018.09.03 09:42
  • 댓글 0
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자가 변형 보안 위협 요인 늘어

지능 간 협업·시각적 분석기술

사전 예방적 솔루션에 주목해야

공공 데이터 활용·보안학습 지원

AI 기술, 글로벌 수준 향상 가능

‘개인정보 비식별화’는 해결과제

사람, 사물, 환경 간 다양한 연결이 공존하는 스마트 Mega City 공간에서는 외부 위협에 노출되는 영역이 증가한다. 특히 지속적인 자가 형태 변형을 통해 다중 공간에 연쇄적으로 이동, 은닉하는 등 위협 상황이 가속화되고 있다. 도시가 스마트해 질수록 보안 감시 기능의 중요성도 높아지고 있다.

최근 각광을 받고 있는 스마트시티의 경우 효율적인 서비스 운영을 위해 서비스와 서비스 간에 네트워크가 구축돼야 한다. 그러나 네트워크간 연결이 많을수록 보안위협이 증가한다.

일례로 전기사용량을 900으로 가정했을 때 스마트미터를 해킹해 데이터값을 300으로 낮추고 600을 옆집으로 돌려놓을 수 있다. 이러한 스마트미터 해킹을 통해 전기요금을 덜 낼 수도 있다. 특히 산업용 시설의 경우 과금액이 수천만원에 달하기 때문에 보안 시스템 적용이 매우 중요하다. 스마트 교통의 경우 시스템을 해킹해 점멸등으로 바꿔 교통 혼잡과 마비를 유발시킬 수 있다. 또한 고속도로에서 교통정보 조작 등을 통해 거짓정보를 제공하거나 교통사고 위험 등을 초래할 수 있다.

이같은 상황 발생을 사전에 차단시킬 단일 유기체 형태의 초지능적 보안 기술 개발이 필요하다.

하나의 산업으로 수출까지

미국, 영국, 일본, 호주 등은 차세대 도시안전 모델로 지능형 도시감시 기술을 앞다투어 개발 및 도입하고 있으며, 이를 하나의 산업으로 육성해 해외 수출 상품으로 활용하고 있다.

미국은 테러, 범죄 등에 대한 우려가 많은 만큼 지능형 도시 감시와 관련된 높은 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 글로벌 표준 모델을 제공하고 있다.

DAS(Domain Awareness System)는 미국 뉴욕시 경찰국이 마이크로소프트와 합작으로 개발한 범죄감시시스템으로 뉴욕시 전역에 설치된 6000여개의 감시 카메라와 연계해 대상을 추적하고, 이동 경로 등 정보를 제공하고 있다.

NGI(Next Generation Identification) 시스템은 미국 FBI의 형사사법정보국에서 2008년에 발표했으며 지문, 장문, 홍채, 얼굴 등의 인물 정보를 포함한 생체 데이터베이스를 구축해 범인의 신원을 확인하고 추적하기 위한 프로젝트다. 2014년에 CCTV 등 동영상 정보에서 범죄자의 얼굴을 인식하는 기능을 추가했다.

영국은 지역 사회 주민들의 제보를 활용한 ‘Crime stoppers’ 제도를 운영하고 있다.

1988년 이후 13만2000건 이상의 체포 및 기소, 1억3100만 파운드에 상당하는 도난품 회수, 3억2500만 파운드 상당의 마약 압수 및 매일 약 17명의 범죄자를 체포하는 성과를 올리고 있다. 온라인 범죄 제보 및 정보 공유 플랫폼인 ‘Facewatch’를 통해 CCTV 영상 또는 이미지를 증거 자료로 활용하고 있다.

국내 상황은 앞서 거론한 국가와 다르다. 스마트시티 안전, 지능형 도시 감시 등에 대한 연구가 시작단계에 있으나, 아직 실제 환경에서 사용할 수준의 기술력은 아니다.

대구 ‘쉐도우캅스’, 부산 ‘히든아이’, 충남 ‘블랙 키퍼’ 등 지자체에서는 CCTV 뿐만 아니라 차량용 블랙박스 영상을 이용해 범죄를 해결하고자 하는 노력이 있었으나, 직접 수동으로 영상을 확인하는 수준이다.

충북 진천 CCTV 통합관제센터에서 사람의 고함이나 비명, 유리창 깨지는 소리 등에 연계한 지능형 CCTV를 운영 중이나 아직 초기 단계 수준이라는 평이다.

■능동자원 협업기술

능동 지능형 안전·감시 시스템 및 이들 간의 매끄러운 보안 연계, 협업을 통해서 스마트시티 내 다양한 위험상황에 유기적으로 대응하는 사회안전망 기술을 말한다.

이 기술의 핵심은 이종 보안도메인 지능 간 협업을 통한 유기체 보안지능 기술과 스마트시티 서베일런트(센서, 콘텐츠) 보안침해 방지 및 대응 기술로 대표된다.

서로 다른 보안 정책, 기술, 대응체계 등을 운용하는 보안 도메인 간 실시간 협업을 통해 끊임없이 이동·변형하는 보안 위협에 유기적으로 대응하거나 안전, 감시 스테이션 간 보안 연동 및 민감 데이터를 보호함으로써 보안 역기능을 방지하는 특징을 지니고 있다.

국내에서는 능동 보안 기술, 자가변이 보안 기술 등의 연구는 활발하지만 이종 도메인(사이버, 물리, 융합) 간 협업을 통한 기술 발전은 부진한 편이다.

시각지능 기술

스마트시티 안전 유기체를 구성하는 다양한 CCTV, 차량용 블랙박스, 드론 영상 등의 실시간 인공지능(AI) 분석을 통해 메타데이터를 구축하고, 영상 내용을 기반으로 시공간상의 다양한 위험 상황을 검색, 재구성해서 역추적한다.

특히 비정형 영상 메타데이터 AI 분석·저장 기술은 다양한 객체와 상황을 인식하고 실증 학습을 통해 클라우드 기반으로 메타데이터를 관리한다.

과거 위험 상황 재현을 통한 역추적 기술도 주목할 필요가 있다. 시공간 위험상황 고속 검색 및 역추적 기술은 메타데이터의 위험상황을 고속으로 검색하고 이를 기반으로 영상 파노라마 생성을 통해 축적된 위험 상황을 재구성한다.

또한 시공간 위험 검색을 위한 국내·외 표준 정립 및 관련 기술 지자체·경찰청 등과 연계시키는 기술도 상황인식 시각지능 기술의 세부 기술로 거론되고 있다.

비식별화 기술

유기체 보안지능에 활용되는 공공·민간 대용량 비정형 빅데이터 즉 영상, 이미지 등을 다양한 인공지능 R&D에 안전하게 활용할 수 있도록, 대상이 되는 영상 내 사생활 침해 우려가 있는 정보를 비식별화하고 학습 대상이 되는 객체의 특징을 그대로 유지하는 기술이다.

다만 개인 사생활 침해 우려 등으로 인해 민간(산·학·연) 차원에서 빅데이터 구축, 학습에 한계가 있어 글로벌 시장을 리드할 만한 국내 AI 원천기술력 확보가 어려운 실정이다.

2016년 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’을 통해 개인정보 비식별화 시장을 형성하려는 움직임이 있었지만 우리나라의 비식별화 시장은 위축돼 있다.

특히 개인정보보호법을 통해 개인정보보호에 대한 기준을 강력하게 규정하고 있다. 보호 측면에서는 높이 평가할 수 있지만, 데이터와 관련된 산업 발전에 있어서는 걸림돌이다.

정부가 보유한 대규모 CCTV 영상 속 얼굴, 차량번호판 등의 개인 사생활 정보를 보호하면서 AI 기술 개발에 활용할 수 있도록 정부차원에서의 지원이 필요하다. 공공 빅데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 보안학습을 지원하는 것만으로도 국내 인공지능 기술력을 글로벌 수준으로 올릴 수 있을 것으로 전망된다.



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