title: 기존 CCTV로 AI 영상분석하기, 그대로 쓸 수 있는 경우와 바꿔야 하는 경우

회의실 테이블에 올라온 천장 도면에 카메라 마흔 대가 찍혀 있습니다. 이미 있는 것입니다. 그런데 받아 든 견적서는 카메라 구매 항목으로 시작합니다. 담당자가 먼저 물어보는 것은 감지 정확도도, 연간 유지비도 아닙니다. “우리 카메라 그대로 쓰면 안 되나요”입니다.

지난 한 달 사이 저희가 받은 문의 중에도 같은 질문이 네 번 있었습니다. 어느 제조 현장은 야드 한 구역의 기존 카메라를 통합하고 싶다고 적었고, 한 주차장 신설 사업은 “현재 구성된 CCTV를 토대로 가능한지, 추가나 위치 변경을 해야 되는지”를 첫 번째 질문으로 올렸습니다. 가설재 야적장을 검토하던 곳은 “기존 CCTV를 활용할 수 있다면 초기비용이 상당히 줄어든다”고 스스로 적어 보냈습니다.

답은 “됩니다”도 “안 됩니다”도 아닙니다. 같은 카메라가 어떤 감지 항목에는 충분하고 어떤 항목에는 모자랍니다. 시력검사표를 생각하면 쉽습니다. 표는 하나인데 몇 걸음 뒤로 물러나면 읽힐 줄이 달라집니다. 조명이 어두워져도 같습니다. 카메라도 똑같이 행동합니다.

그래서 이 글은 기존 CCTV를 그대로 쓸 수 있는지를 담당자가 직접 판단할 수 있는 다섯 가지 기준으로 정리합니다. 현장을 돌아보지 않고도 절반은 앞서 알 수 있습니다.

I. AI가 영상에서 보는 것은 화질이 아닙니다

영상 분석은 세 단계로 움직입니다. 먼저 한 장면 안에서 대상을 찾고, 그 대상을 이어진 프레임에서 같은 개체로 묶어 따라가고, 마지막으로 그 움직임이 무엇을 뜻하는지 판정합니다. 사람이 서 있다는 것을 아는 일과, 그 사람이 안전모를 쓴 것인지 모자를 쓴 것인지 가르는 일은 같은 난이도가 아닙니다.

이때 기준이 되는 것은 카메라의 전체 해상도가 아니라 대상 하나에 몇 픽셀이 배분되느냐입니다. 영상감시 산업은 이를 오래전부터 수치로 다뤄 왔습니다. 국제표준 IEC 62676-4가 정의한 DORI 기준이 그것입니다. 대상이 있다는 사실만 알면 되는 탐지(Detect)는 피사체 높이 1미터당 25픽셀, 무엇을 하고 있는지 관찰(Observe)하려면 62.5픽셀, 아는 사람인지 식별(Recognize)하려면 125픽셀, 누구인지 특정(Identify)하려면 250픽셀을 요구합니다.

수치를 외울 필요는 없습니다. 기억할 것은 같은 카메라로도 요구 항목이 올라가면 거리가 줄어든다는 구조입니다. 사람이 지나갔는지는 30미터 밖에서도 알 수 있지만, 그 사람이 안전모를 썼는지는 훨씬 가까이 와야 보입니다.

이 구조를 먼저 잡아 두면 판단이 단순해집니다. 질문은 “우리 카메라가 좋은가”가 아니라 **“우리가 보고 싶은 것을 보기에 지금 거리가 적당한가”**가 됩니다.

II. 그대로 쓸 수 있는지를 가르는 다섯 가지

1. 대상에 배분되는 픽셀

“요즘 카메라는 다 4K인데 왜 문제가 되나요”라는 반문이 여기서 나옵니다. 타당한 질문이고, 답은 화각에 있습니다. 해상도가 높아도 한 대로 넓은 구역을 다 담으면 픽셀이 그만큼 넓게 퍼집니다. 4K 카메라로 폭 60미터를 한 번에 보는 것과, 같은 카메라로 폭 15미터를 보는 것은 완전히 다른 조건입니다. 해상도는 사양서에 적히고 픽셀 밀도는 현장이 정합니다.

2. 설치 각도

기존 CCTV 대부분은 도난 감시와 기록 보존을 위해 달렸습니다. 넓게 훑어보는 것이 목적이라 천장 높은 곳에서 가파른 각도로 내려다봅니다. 이 각도는 사람의 자세를 보기에 불리합니다. 위에서 내려다보면 서 있는 사람과 주저앉은 사람이 비슷해지고, 머리 위가 아니라 어깨만 보이면 안전모 착용 여부도 흔들립니다. 반대로 차량 번호판은 진입 방향과 거의 정면으로 마주봐야 합니다.

3. 초당 프레임

녹화 용량을 아끼려고 낮은 프레임으로 설정해 둔 현장이 적지 않습니다. 사람이 어느 구역에 머무는지를 보는 것은 그래도 됩니다. 그러나 쓰러짐처럼 순간에 일어나는 사건과 빠르게 움직이는 지게차는 프레임이 띄면 그 장면 자체가 영상에 안 남습니다. 없는 장면은 어떤 모델도 분석하지 못합니다.

4. 조명과 역광

공장과 창고는 낮과 밤의 조건이 가장 크게 바뀝니다. 문제가 잘 생기는 곳은 어둠이 아니라 밝기 차입니다. 출입구를 향한 카메라는 낮에 역광을 정면으로 받아 사람이 검게 묻히고, 내부 광원이 강한 구역은 반사가 생깁니다. 이건 장비를 바꿔서 푸는 문제가 아니라 각도를 틀거나 보조 조명을 달아 푸는 문제일 때가 많습니다.

5. 영상을 꺼낼 수 있는가

앞의 네 가지가 다 맞아도 마지막에서 막힐 수 있습니다. 분석 서버가 카메라 영상을 받으려면 RTSP같은 표준 스트림을 꺼낼 수 있어야 합니다. ORBRO의 AI Event Manager도 카메라의 IP와 포트, 계정을 등록해 영상을 받는 구조입니다. 녹화기에만 저장되고 밖으로 스트림을 안 내주는 구성이면, 화질과 무관하게 한 프레임도 받지 못합니다. USB로 붙는 웹카메라도 같은 이유로 중간 단계가 필요합니다.

다섯 가지를 넣어 보면 대부분의 현장이 “전부 교체”도 “전부 재사용”도 아닌 부분 재사용으로 수렴합니다. 이것이 가장 흔한 결론이고, 예산 측면에서도 가장 낫습니다.

III. 감지 항목마다 요구 조건이 다릅니다

같은 카메라로 어떤 것은 되고 어떤 것은 안 되는 이유를 한 장으로 정리하면 이렇게 됩니다.

감지 항목	필요한 수준	기존 카메라로 어려워지는 조건
구역 내 사람 유무·인원 수	탐지 수준	사람이 서로 겹쳐 보이는 밀집 구역
제한구역 진입	탐지 수준 + 경계가 화면에 들어올 것	경계선이 화면 끝에 걸침
안전모·보호구 착용	관찰 이상, 머리 위가 보일 것	천장에서 급하게 내려보는 각도
쓰러짐·이상 자세	관찰 이상 + 충분한 프레임	저프레임 녹화 설정
지게차와 보행자 근접	관찰 이상 + 적당한 화각	적재물·기둥에 가려 끊기는 시야
차량 번호판	식별 이상, 거의 정면	측면·고각도 설치, 야간 전조등
자재 수량 카운팅	식별 수준 + 겹침 없는 적재	뒤엉킨 적재, 단일 시점

표가 말하는 것은 하나입니다. 안전모와 번호판은 기존 카메라로 가장 자주 실패하는 두 항목이고, 구역별 인원 파악과 제한구역 진입은 가장 잘 살아남는 두 항목입니다. 도입 범위를 잡을 때 이 순서로 생각하면 교체 대상이 빠르게 줄어듭니다.

한 가지 더 말씀드릴 것은, 카메라가 못 보는 구간을 카메라로만 메꾸려고 할 필요가 없다는 점입니다. 적재물에 가려 보이지 않는 사람, 기둥 뒤의 사각지대, 카메라가 아예 없는 사이 구간은 위치 데이터가 메우는 자리입니다. 영상은 무슨 일이 일어났는지를 보여 주고, UWB RTLS는 누가 어느 구역에 얼마나 있었는지를 남깁니다. 둘을 한 화면에서 같이 보면 각각의 사각이 서로 줄어듭니다.

IV. 도입 검토 시 먼저 확인할 것

현장 실사 앞에 담당자가 보내 줄 수 있는 자료만으로도 범위가 상당히 좁혀집니다. 카메라 목록과 설치 위치가 표시된 도면, 모델명과 해상도, 녹화 설정의 프레임, 그리고 감지하고 싶은 구역을 실제로 비추고 있는 화면 캐프처 몇 장이면 충분합니다. 마지막 한 가지가 나머지를 다 합친 것보다 많은 것을 알려 줍니다.

낮과 밤 장면을 함께 보내주시면 좀 더 정확해집니다. 조명 조건은 도면으로 알 수 없고, 야간에만 생기는 반사나 검은 물체는 낮 화면에 전혀 안 나타납니다.

교체가 필요한 것으로 판정됐다면 순서를 나누는 편이 낫습니다. 감지 가치가 높은 구간 한·두 곳만 먼저 바꿔 운영해 보고, 그 결과로 나머지 구간의 판단 기준을 만드는 방식입니다. 한번에 전수 교체하면 비용도 비용이지만, 어느 조건이 결과를 가르는지를 모른 채로 끝나게 됩니다.

계정과 권한도 미리 정리해 두시기 바랍니다. 기존 CCTV는 계정 관리가 느슨한 경우가 많고, 설치 업체만 알고 있는 비밀번호가 남아 있기도 합니다. 이것이 의외로 프로젝트를 가장 오래 멈추게 하는 항목입니다.

마치며

천장에 이미 달려 있는 카메라 마흔 대는 버려야 할 장비도, 그대로 쓰면 되는 자산도 아닙니다. 각각이 어느 거리에서 무엇을 보고 있는지가 다를 뿐입니다. 시력검사표가 하나인 것처럼 카메라도 하나이고, 읽힐지 여부는 서 있는 자리가 정합니다.

ORBRO는 영상에서 사건을 가려내는 AI Event Manager와 위치 데이터를 다루는 UWB RTLS, 그리고 둘을 한 화면으로 모으는 ORBRO OS를 같은 손에서 만듭니다. 그래서 기존 카메라를 어디까지 살리고 어디부터 다른 수단을 붙일지를 한 자리에서 설계할 수 있습니다. 현장 도면과 화면 캐프처를 보내 주시면 어느 구간이 그대로 쓸 수 있는지부터 같이 보겠습니다.