보안 장비가 물리적 위협을 실시간으로 탐지하기 위해 “듣는” 방법은?
아래 상황을 한 번 상상해보세요. 한밤중 1.8m 정도의 키를 가진 남성이 티셔츠와 반바지 차림으로 텅 빈 길가를 걷고 있습니다. 그리고 근처에서 울리는 총성을 듣게 되었죠. 그는 혼비백산하여 소리를 지르며 달리기 시작합니다.
아무도 다치지 않았지만, 그 학생은 물리적 위협에 직면한 상황이었습니다.
이런 상황을 그저 CCTV를 통해 동영상으로 봤다면 위협적이라고 생각이 들었을까요? 그저 밤에 조깅하는 사람으로 비치지 않았을까요?
인간의 한계에 대한 인식
보안 영역에서 의심스러운 행동이나 범죄를 감지하는 데 있어 영상 모니터링이 때로는 아주 중요한 역할을 합니다.
하지만 사람이 모든 걸 보고 탐지해내는 것은 불가능하죠. 사람이 정확하게 의심스러운 행적들을 발견하게 만드는 걸 방해하는 요소들이 존재합니다: 너무 많은 수의 화면을 봐야 하는 경우나, 위급상황의 정도나, 카메라의 대역폭이나 혹은 CCTV가 있는 공간의 환경 등 말이죠.
결국에 이러한 제한 요소들 때문에 이미 일어난 범죄에 대해 사후 조사를 진행할 때 주로 영상 판독이 진행됩니다.
연구에 따르면 대다수의 총격 사건은 보고되지 않습니다. 경찰들도 그들이 알지 못하는 사건에 대해서는 효과적으로 대응할 수 없습니다.
소리 발생 탐지 (Sound Event Detection) : 실시간으로 위협 요소 감지하기
DCASE 커뮤니티
이때 소리 발생 탐지(Sound Event Detection)가 등장합니다. 머신 리스닝의 기술 중 하나인 소리 발생 탐지는 녹음된 환경 혹은 실시간 환경에서 발생하는 특정 소리를 탐지하는 데 초점을 두고 있습니다. 유리가 깨지거나, 총이 발포되거나, 비명과 같은 위급 상황이요.
다시 아까 가정했던 달리기 하던 남자의 상황으로 돌아가 볼게요. 총성과 비명이 들리자 경비원은 즉각적으로 어떤 상황이 발생했다는 것을 알아차립니다. 60초 내로 사건을 신고하고 경찰이 출동합니다.
위 그림에서 볼 수 있듯 소리가 발생하는 상황의 경우 청각이 시각보다 주변 요소에 영향을 덜 받기 때문에 단순한 소리 센서로도 상황에 대한 귀중한 정보를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 다른 신체적 위협이 가해진 상황에서 소리가 발생하는 상황을 탐지하는 게 어떤 도움을 줄 수 있는지 보여드릴게요!
자율 보안 로봇이 실제로 범죄를 막은 경우
비디오카메라를 눈으로, 마이크를 귀로 사용하면서 보안 로봇들은 자율 보안 분야에 있어 효과적인 솔루션으로 떠오르게 됩니다.
미 법무부에 따르면, 영상 보안 장비의 경우 최적의 상황에서 범죄를 최대 40%까지 방지할 수 있습니다.
로봇의 경우 360도로 회전이 가능한 영상 장비를 탑재하고 있으며, 400파운드 가까이 되는 무게를 통해 범죄를 저지르려고 하는 사람 혹은 행동을 효과적으로 막을 수 있습니다.
예를 들어 자동차 문이 ‘쾅’ 하고 닫히는 소리가 들리면 로봇은 그 소리의 근원이 무엇이고, 어떤 방향에서 어느 정도의 거리에서 들리는지 파악해 대책을 세울 수 있습니다.
보안 담당자들이 일과로 진행하는 보안 관련 업무는 반복적인 경우가 많습니다. 만약 이 업무들이 자동화될 수 있다면, 사람들은 보다 법률 제정 및 집행과 같은 전략적으로 의사 결정을 내려야 하는 순간에 집중할 수 있습니다.
실내에서의 보안 : 외출중일 때 믿고 맡길 수 있는 실내용 보안 장비
미국 인구의 ⅓ 이상이 집 지킴이로 사용하고 있는 작은 스마트 장비가 있습니다 - 바로 스마트 스피커입니다.
소리 발생을 탐지하는데 마이크만 있으면 되기에 스마트폰, 스마트워치, 스피커, 도어락 등 대부분의 스마트 장치에서 사용할 수 있습니다.
만약 Amazon의 스마트 스피커인 아마존 에코가 집에 있다면, 알렉사 가드라는 간편한 기능을 통해 집을 지킬 수 있습니다. 이 기능을 활성화해두면, 에코가 화재 알람이나 유리가 깨지는 소리 등을 감지했을 때 알림을 보내줍니다.
스마트 조명과 연결해두면 알렉사 가드는 조명을 켜고 꺼서 마치 누군가 집에 있는 것처럼 보여줄 수도 있습니다. ADT와 같은 사설 경비 업체에도 알림을 보낼 수 있고요.
자동차 : 당신의 차와 승객을 안전하게 지키세요
차 내부로 침입하기 위해서 창문을 깨는 일은 생각보다 자주 발생합니다. 샌프란시스코에서는 지방 검사가 유리창이 깨진 주민들에게 보상안을 제안할 정도로 빈번한 일입니다.
대부분의 차량용 블랙박스의 경우 갑작스러운 출발과 정지를 감지하기 위해 가속도 센서를 사용하지만, 주차 시나 혹은 창문이 부서지는 경우 정도의 제한적인 상황만 감지할 수 있습니다.
만약 차를 주차할 때 주차 감시 모드를 켜고 소리 감지 시스템을 활성화한다면, 의심스러운 상황이 발생할 때 이를 감지하고 경고할 수 있습니다.
소리 발생 탐지 기능은 차 안에 남겨진 승객들의 목숨을 구할 수도 있습니다. 간혹 아이들이 스쿨버스에 홀로 남겨진 경우가 있는데, 무더운 날 몇 시간 동안 차 안에서 방치된다면 열사병으로 죽음을 맞이할 수도 있습니다. 강아지는 말할 것도 없고요.
Cochl.Sense: 환경음 탐지에 최적화된 도구
실제 상황에서 환경음을 분석하는 것은 거의 불가능에 가깝다고 여겨졌습니다. 찾고자 하는 소리의 가짓수도 많고, 이를 녹음할 수 있는 장비의 한계도 있고, 환경도 우호적이지 않았기 때문입니다.
세계 최초의 그리고 AI를 기반으로 한 머신 리스닝 API인 Cochl.Sense는 시끄러운 실제 환경에 적합하게 훈련되어 정확도와 수행능력은 IEEE DCASE라는 세계에서 가장 큰 규모의 소리 탐지 및 분류 대회에서 인정받았습니다.
Cloud API와 Edge SDK를 동시에 지원하기에 말 그대로 어떤 환경에서도 실행될 수 있고, 비즈니스 고객뿐만 아니라 개발자들도 5분 이내에 그들의 프로덕트와 서비스에 머신 리스닝 기술을 탑재할 수 있습니다.