17일 스케일아웃 스토리지 및 데이터 보호 분야 기업 퀀텀(한국지사장 이강욱)이 ‘2017 영상관제 시장 전망’을 발표하며 이 같이 밝혔다.

퀀텀에 따르면 올해 영상관제 시장은 보안, 유통 및 교통 관리 애플리케이션의 증가, 사물인터넷(IoT) 트렌드 등과 함께 지속적으로 성장할 것으로 전망된다. 시장조사기관 HIS는 2017년에 영상관제와 관련해 발생하는 데이터의 양이 약 6,000PB에 달할 것이며, 2019년까지 매일 3조 3,000억 시간의 관제 영상이 캡처될 것이라고 전망했다.

특히 법 집행 시 증거 채택, 리테일(소매점) 고객 구매 트렌드 분석 등 다양한 고급 분석 수요가 증가하면서 영상 데이터의 장기 보관이 늘어날 것이라는 게 퀀텀의 주장이다. 이를 배경으로 퀀텀이 발표한 ‘2017년 영상관제 시장 전망’의 자세한 내용은 다음과 같다.

영상 데이터 분석을 지원하기 위한 스토리지 시스템 구축해야

조직들은 고객들의 패턴 및 시장 동향 분석을 위해 비정형 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 고민하고 있다. 영상관제 데이터, 더 정확히 말하면 ‘영상 기반 데이터’는 비즈니스 목적에 더 많이 사용될 것으로 보인다.

영상관제는 사람과 자산을 보호하는 목적을 넘어 더 많은 비즈니스적 가치를 창출해낼 것이며, 정교한 영상 분석 애플리케이션은 비즈니스 의사결정 지원을 위해 기업에 보다 많이 도입될 것이다. 영상은 이러한 영상 데이터 분석 기능을 지원하기 위해 보다 장기간 안전하게 스토리지에 보관돼야 한다.

고성능·고화질 영상관제 카메라의 증가에 맞춰 효율적인 데이터 관리 방안 갖춰야

지난 2016년에는 카메라 대수가 급격하게 증가했다. 특히 더 많은 데이터가 생성되는 HD 카메라가 급증했다. 2017년에는 와이드 파노라마, 고해상도, 더 많은 센서를 지원하는 카메라의 도입이 크게 증가할 것으로 전망된다. 또한 스트리밍, 스토리지, 분석 등 더 많은 관제 기능을 탑재해 높은 가치를 창출할 수 있는 카메라에 대한 요구사항도 증가할 것이며 아날로그, SD 카메라에서 HD 카메라로의 전환 역시 본격화될 것이다.

한편, 데이터의 유입이 스토리지에 부담을 안기면서 지능적인 다계층 스토리지 전략이 더욱 중요해질 것으로도 예상된다. 이처럼 고성능 고화질 카메라의 증가에 맞춰, 고용량 데이터 유입을 효과적으로 관리할 수 있는 스토리지 관리 솔루션이 더욱 주목받게 될 것으로 전망된다.

보안 강화 위해 생체 인증 애플리케이션의 적용 확대

오늘날, 안면 인식(facial recognition)은 범죄 피의자를 찾는데 사용되고 있다. 의료 조직은 보안 강화를 위해 안면 인식을 추가할 것으로 보인다. 교통 조직의 경우에도 향후 혼잡을 줄이고 서비스를 향상시키기 위해 이용자 수를 카운팅하는 애플리케이션을 더 많이 도입할 것으로 예상된다. 생체인증은 특히 점차 증가하고 있는 핵심 데이터 유출을 방지할 수 있다.

공공 및 개인 단체들은 보다 치밀한 사이버 보안 방안을 채택할 것이다. 미 백악관과 사이버 보안 연맹(Cyber Security Alliance)은 인증의 한 방식으로 지문 및 일회용 코드 사용을 권고하고 있다. 안면 인식은 또 다른 성장가능성이 높은 산업이다. 이 기술들은 많은 잠재력을 가지고 있으며, 비용 합리적인 운영이 가능한 인텔리전트한 다계층 스토리지를 필요로 할 것이다.

IoT 및 영상관제 데이터를 통합 관리할 수 있는 인프라 구축해야

IoT가 내장된 센서 기술은 도시를 더욱 스마트하게 만들어주며, 센서 데이터는 영상 데이터와 통합돼 분석됨으로써 도시공동체를 보다 효율적으로 만들어줄 것이다. 차량과 보행자 트래픽 영상을 바로 캡처해 기차, 버스, 지하철로부터의 센서 인풋과 통합함으로써 교통 혼잡은 크게 줄어들 것이다. 주차시설은 모니터링되고, 스마트 미터(smart meter)의 인풋과 통합된 영상을 통해 병목 현상은 줄고, 소비자 만족도는 높아질 것이다.

그러나 이처럼 IoT 기기에서 생성되는 데이터는 데이터 증가의 가장 주요한 원인 중 하나로 꼽힌다. IT 관리자들의 실질적인 과제는 IoT 데이터를 영상관제 같은 분야에서 발생하는 다양하고 용량이 큰 데이터 유형들과 하나로 통합해 비즈니스에 도움이 되는 인텔리전스 정보로 만들어내는 것이다. IT 부서는 방대한 영상 데이터 세트와 수백만 개의 IoT 센서 파일을 보관, 보호, 분석하는 인프라를 구축해 데이터를 통합 관리하고 분석해야 하는 과제가 새롭게 생긴 셈이다.

‘서비스로서의 영상관제(VSaaS)’의 부상

카메라가 더욱 스마트해지고 보다 다양한 유형의 센서가 카메라에 통합되면서 자체 분석 트렌드가 뚜렷해지고 있다. 여러 분석 기능들의 융합은 ‘서비스로서의 영상관제(Video Surveillance-as-a-Service)’를 위한 기반이 되고 있다. 특히 소규모로 영상관제 시스템을 구축해 활용하고자 할 때는 이러한 서비스 모델이 경쟁력이 있을 것으로 예상된다.

예를 들어, 일반 대학교에서는 자체 분석 및 다른 센서 연결을 지원하는 스마트한 영상관제 카메라를 도입함으로써 관제 서비스를 통합 관리할 수 있다. 이를 통해 많은 인력이 동원되는 관리 기능을 간편하게 자동화하고, 사고 발생을 미연에 방지하는 보다 사전 주도적인 관제가 가능하다.