사물인터넷에서 비디오의 중추적 역할

시장 조사업체 가트너가 최근 발표한 보고서에 따르면 2020년까지 58억 엔터프라이즈 및 자동차 사물인터넷 엔트 포인트가 2019년에 비해 21% 증가한 것으로 나타났습니다.

이 엔드포인트 중 20% 이상이 전세계에 설치된 커넥티드 제품 시장의 상당 부분을 구성하고 있는 비디오 감시 카메라를 포함한 물리적 보안 장치로 구성될 것입니다.

따라서 한때 투박한 모니터로 가득 찬 방에 함께 묶여있는 동축 케이블들에 의존했던 기술은 오늘날 가장 널리 사용되는 인터넷 지원 솔루션 중 하나가 되었습니다. 이렇게 된 이유가 무엇인지는 아주 간단히 대답할 수 있습니다. 바로 편의성과 기능성 때문입니다.

IP 카메라는 20년 전에 발명되었지만, 수년 후 네트워크 비디오의 고급 통합, 원격 액세스 및 향상된 보관과 증거 검색 등 수많은 장점이 명백해졌을 때까지 이 기술은 널리 채택되지 않았습니다.

아날로그의 단순성을 능가하면서 고화질 IP 비디오 장비의 가격이 마침내 아날로그와 일치하게 되면서 마침내 티핑 포인트에 도달했으며 그 이후로 IP 카메라 시장에 확산되었습니다.

비디오 인텔리전의 새로운 세계

그러나 오늘날 IP 카메라의 가장 큰 판매 포인트는 조직이 사용에서 얻을 수 있는 인텔리전스 수준일 것입니다. 이는 현재 배포된 사물인터넷 아키텍처 없이는 불가능했을 것입니다.

안면 인식과 그에 따른 잠재적인 개인정보 보호 문제에 대해 최근에 많은 것들이 이루어졌지만, 그것은 현대 비디오 감시 기술의 많은 이점 중 하나일 뿐입니다. 조직은 다양한 애플리케이션, 보안 및 기타 용도로 카메라 네트워크를 활용할 수 있습니다.

대부분의 카메라 배포에 대한 주요 범위는 이벤트 이후 보안 사고에 대한 분석으로 남아 있지만, 많은 최종 사용자는 시스템 수를 확대하여 운영 및 고객 서비스를 개선하기 위해 사람 수 및 체류 시간과 같은 분석을 제공합니다.

대부분의 카메라가 사물인터넷을 지원하기 때문에 분석 대시보드를 통해 이러한 정보를 쉽게 필터링하여 최종 사용자에게 비즈니스에 대한 실시간 보기를 제공하여 더 많은 리소스를 어디에 투자해야 하는지 결정할 수 있습니다.

결과적으로 보안은 대부분의 비즈니스에서 일반적으로 여겨지는 비용 센터가 아니라 조직 내의 다른 부서가 업무를 보다 잘 수행할 수 있도록 지원합니다.

최근 인공지능 및 머신러닝의 발전으로 카메라가 제공할 수 있는 새로운 지능형 데이터 세상이 열렸습니다. 현재 업계에서 고급 비디오 분석 기능에 대한 마케팅 과대 광고가 많이 있지만, 이러한 시스템은 놀라운 정확도로 개체를 식별하고 분류할 수 있으며 기술이 발전함에 따라 개선 될 것입니다.

보안 상 역사적으로 가장 큰 문제 중 하나는 다양한 센서에 의해 하루 종일 발생하는 수많은 잘못된 경보를 관리하는 것입니다. 사람, 동물, 차량, 그리고 기타 물체를 해독할 수 있는 기본 소프트웨어로 구동되는 카메라를 사용하면 보안 담당자가 경보를 신속하게 분류하고 확인 또는 거부하여 경보 피로를 줄일 수 있습니다.

비디오 포렌식 이상의 보안

감시 카메라가 자체적으로 제공할 수 있는 풍부한 데이터 및 고급 기능 외에도 액세스 제어와 침입 감지와 같은 다른 물리적 보안 시스템과 결합하여 사물인터넷으로 향하는 기능을 제공할 수 있습니다.

한때는 이것이 불가능해 보였습니다. 실제로 추가 보안 계층이 필요한 다양한 액세스 지점에서 향상된 ID 확인을 제공하기 위해 카드 판독기와 결합된 비디오를 활용하는 데 점점 더 중점을 두었습니다.

이 유형의 응용 프로그램에서 사용자는 일반적으로 백그라운드에서 얼굴을 인식을 실행하는 카메라가 자신의 신원을 확인하는 동안 액세스 권한을 독자에게 제시할 수 있습니다.

또한 일부 조직은 카메라를 다른 사물인터넷 센서와 결합하여 특히 개찰구와 같은 전통적인 솔루션을 사용할 수 없는 위치에서 오래된 꼬리 문제를 해결합니다. 인공지능 기반 카메라와 결합된 액세스 리더는 최종 사용자에게 이러한 위치의 무단 진입이 감지될 때 경고를 제공하여 사건을 신속하게 해결할 수 있습니다. 적극적인 사수 및 데이터 도난으로 인한 위협으로 인해 이러한 유형의 기능은 모든 규모의 조직에 필수적입니다.

광범위한 사물인터넷에 대한 시사점

사물인터넷 장치의 확산은 비디오 감시가 전체 스마트 도시 및 건물 환경에서 훨씬 더 큰 역할을 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 많은 도시는 교통 흐름을 개선하기 위해 도로 센서와 조명을 카메라와 결합하거나 작동시키려고 노력하고 있습니다.

교통 통제 외에도 카메라는 홍수가 발생하기 쉬운 지역의 수위를 모니터링하기 위해 레인 게이지와 같은 환경 센서가 있는 일부 인스턴스와 통합되었습니다.

빌딩 자동화와 관련하여 카메라는 HVAC 및 조명 시스템과 함께 작동하여 점유율을 기준으로 환경을 지능적으로 조정하는 중추적인 역할을 수행합니다. 조직이 녹색으로 이동해야 한다는 압박이 커짐에 따라 에너지 소비를 줄이는 기능은 오늘날 환경을 고려한 비즈니스에서 중요한 이니셔티브이며, 사물인터넷 보안 장치는 이러한 목표를 달성하도록 돕고 있습니다.

비디오가 전체 사물인터넷 잠재력에 도달한 것처럼 보이지만 실제로는 표면을 긁기 시작한 정도입니다. 레이저를 사용하여 반사된 빛의 물체를 측정하여 3D 이미지를 생성하는 Lidar와 같은 새로운 기술은 이미 중요한 인프라 사이트에서 경계 보안을 향상시키기 위해 비디오와 결합되고 있습니다.

개발자는 현재 LPR 및 비디오 감시 기능을 사용하여 스마트 도시 및 쇼핑몰과 같은 개인 사업자에게 주차와 교통 상황에 대한 실시간 정보를 운전자에게 제공하고 주차 장소를 할당할 수 있는 기능을 제공합니다. 그렇기 때문에 사물인터넷에서 비디오 감시의 역할은 향후 몇 년 동안 중요해 질 것입니다.