비전시스템의 다양한 활용 사례 / 3) 보안용 머신비전

보안·안전유지는 우리에게 맡겨라
산업현장에서 머신비전은 없어서는 안 될 요소가 되었다. ‘인간의 눈을 대신할 기술’이라는 취지에 걸맞게 머신비전은 인간의 능력으로는 할 수 없는 많은 기술을 가능케 하고 있다. 최근에는 이러한 기술이 공장자동화 분야는 물론이고 비 산업적인(Non-industrial) 분야로까지 확대되는 추세이다. 반도체·전자·자동차·측정 및 계측 분야와 같은 공장자동화부터 국방·항공우주·연구·생체인식·의료·농업에 이르기까지 머신비전이 나아갈 수 있는 길은 아직도 무궁무진하다.
정리 | 윤진근 기자(pen@automotivemnt.com)

머신비전은 공장 안에서 그 진가를 발휘한다. 생산품과 생산량을 검사하는 것은 물론이고 검사공정에 관여하여 양품과 불량품을 골라내기도 한다. 공장자동화 분야에서 머신비전이 없는 생산은 이제 상상하기 어려울 정도다. 그만큼 많은 몫을 해내기 때문이다.

그러나 머신비전의 역할은 이뿐만이 아니다. 생산시설 안을 잘 살펴보면, 컨베이어벨트 바깥에서도 머신비전을 볼 수 있다. 이를테면 위험지역으로 들어가는 작업자를 감시(적외선 및 레이저 기술)하고 화재나 고온 등 이상여부를 실시간으로 검사(열화상카메라)하는 등 다양한 곳에서 쓰인다.

머신비전을 활용한 각종 보안 기술은 공장자동화 분야 외에서도 널리 사랑받고 있다. 특히 군사나 보안 그리고 각종 안전시설 등에서 머신비전 기술을 접목하고자 노력하고 있다. 이런 노력이 가시화되어 머신비전은 보안 분야에도 성공적으로 진출했다.

또한 이에 그치지 않고 머신비전은 단순히 장소를 감시하는 폐쇄회로(CC)TV로써의 보안이 아닌, 말 그대로 사람과 건물 그리고 자연과 도시를 전반적으로 보호하는 용도로 진화하고 있다.

대표적 활용 사례 모음

지뢰 탐지용 비전시스템

미국과학기술대학교의 컴퓨터 및 통신공학과 연구팀은 지뢰 탐지 로봇용 비전시스템을 개발하는 데 성공했다. 이 로봇은 군용 지뢰는 물론 사제로 만든 지뢰도 감지할 수 있다.
이 로봇이 구동하는 과정을 보면, 우선 지뢰가 있는지 여부를 확인하기 위해 땅을 스캔한다. 이 때 카메라는 로봇이 탐지하고자 하는 영역의 이미지를 캡처한다. 이후 노이즈를 줄이고 이미지를 향상시키기 위해 디지털 방식으로 처리하는 과정을 거친다.
이미지 보정 과정을 거친 후에는 이 자료를 인공신경망(ANN)으로 전송한다. 인공신경망은 사전에 이미지가 포함하고 있는 객체를 파악하고 분석할 수 있도록 설계되어있다. 인공신경망은 지뢰의 제조업체와 모델을 식별하여 인식한 뒤 분류한다.
연구팀은 이 로봇이 회전형 지뢰 및 불완전하게 매설된 지뢰 등 다양한 형태의 지뢰를 분류할 수 있다고 밝혔다. 비전시스템을 활용한 이 로봇은 최대 90%의 성공률을 자랑한다는 것이 연구팀의 실험결과이다.
연구원 Roger Achkar와 Michel Owayian은 이 결과를 국제 저널 ‘인공지능 및 응용’ 2012년 9월호에 게시한 바 있다.

사제폭탄 감지 카메라

Bodkin Design&Engineering은 정부의 허가를 받지 않고 만든 사제폭탄을 감지하는 장치를 개발해 미 국방부의 중소기업 혁신 연구(SBIR) 상을 수상했다.
현재 미군은 집에서 사는 민간인들과 마찬가지로 사제 폭발물 협박에 시달리고 있다. 자살폭탄테러 등 다양한 범죄까지 증가하면서 고민은 더욱 커졌다. 미 국방부는 이러한 협박 및 테러 위험에 대처하고자 Bodkin Design&Engineering에 작업을 의뢰했다. 테러의 위험을 사전에 감지해 자료의 특성을 분류할 수 있는 시스템을 개발하도록 장려하고, 개발비로 89만 달러를 지급한 것.
이 장치는 Bodkin Design&Engineering에서 만들어 특허 인증을 받은 HyperPixel Arrey(HPA)라는 분광 복사계를 차용했다. HPA는 감시하는 영상을 스펙트럼 이미지로 만든다. 그러면 시스템 소프트웨어는 스펙트럼 이미지 데이터를 분석한 뒤 영상 안에서 화학적 구성 성분을 검출한다. 이후 결과물을 비디오 디스플레이를 통해 색으로 표현한다.
시스템은 차량이나 컨테이너 등에서 질산염을 포함한 폭발성 물질요소들을 감지할 수 있다. 이 시스템은 특히 안전 부분에서 돋보인다. 비전시스템을 차용했기에 사용자가 폭발물로부터 충분히 먼 거리에서도 감지할 수 있는 것.
관련 문서는 ‘Video-Rate Chemical Identification and Visualization with Snapshot Hyperspectral Imaging’이라는 제목으로 회사 홈페이지에서 다운로드할 수 있다.

터널 균열을 감지하는 비전시스템

터널은 인위적으로 산 등에 구멍을 파 그 안으로 수많은 차량이 지나다니는 곳인 만큼 안전이 중요하다. 따라서 터널은 다른 곳보다도 더 정확하고 세밀한 감지와 분석 능력이 필요하다. 균열이나 크기 변화 혹은 부식 등의 결함을 정기적으로 감시하고 기록할 수 있는 장치가 중요한 이유다. 하지만 지금까지 사용되던 수동 측정 및 기록방식은 인간이 모든 과정을 직접 수행해야 했기 때문에 오류를 지속적으로 감지하고 기록하는 데 많은 노력과 시간이 필요했다.
이 과정을 자동화하기 위해 Terra International Servays의 엔지니어들이 터널 검사 시스템을 개발했다. tCrack라고 부르는 이 시스템은 열 대의 바슬러 5메가픽셀 파일럿 카메라를 반원 모양으로 둘러 설치했다.여기에 조명까지 탑재한 이 장치는 기관차 위나 카트 안쪽처럼 트랙이 없는 곳에도 설치할 수 있다.
시스템이 터널 중심을 따라 장치를 운행하는 동안, 장치에 부착된 카메라가 터널 표면을 검사한다. 열 대의 카메라가 촬영한 이미지들은 각각 특정한 영역을 찍게 된다. 시스템은 영상을 촬영했던 지점별로 분류해 저장한다. 이후 이 이미지들을 병합하면 조금 큰 이미지가 만들어진다. 시스템은 터널을 이동하며 촬영한 영상들을 여러 번 겹쳐서 거듭 저장한다. 이 과정을 반복하면 터널의 전체 이미지를 만들 수 있다.
시스템 개발자에 따르면, 점검 차량이 시속 2.5km로 운행하는 동안 총 열 대의 카메라가 자료를 모은다. 시스템은 한 번 이동할 때마다 10에서 15km정도를 점검할 수 있다.

위험구역으로 향하는 머신비전

일본 도쿄의 도시바 엔지니어들은 위험하고 불안정한 장소에서 복구 작업을 수행할 사지(四肢)로봇을 개발했다. 이 로봇은 인간이 도저히 들어갈 수 없는 곳, 이를테면 도쿄전력의 후쿠시마 제1 원자력발전소와 같은 곳에서도 작업을 수행할 수 있다.
이번에 도시바가 개발한 로봇은 카메라와 도시미터(일정 기간 동안에 피폭된 방사선의 총량을 측정하는 계기. 편집자 주)를 통합한 것이 특징이다. 또한 원격에서 제어할 수 있는 시스템을 갖춘 점도 장점이다. 따라서 사용자는 원격 조정을 통해 원자력발전소의 상태를 조사할 수 있다.
이 로봇이 가진 큰 특징은 바로 다리. 다관절로 이루어진 로봇 다리는 전용 알고리즘으로 조작된다. 이 다리는 울퉁불퉁한 표면 위를 걷거나 장애물을 피하거나 계단을 오를 수 있는데, 바퀴형 로봇 및 기어다니는 형태의 로봇과 대조적이다.
이 로봇은 접이식 팔을 가지고 있다. 접이식 팔은 로봇이 가지고 있는 장치를 떼어내기 위해 마련된 것인데, 여기서 장치란 바로 더 작은 로봇을 말한다. 로봇 안에 탑재된 작은 로봇 역시 큰 로봇처럼 카메라가 달려있다. 큰 로봇과 케이블을 통해 연결하면 작은 로봇은 더 좁은 공간을 탐사할 수 있다.
도시바 엔지니어들은 차폐물을 장착하고 물 흐름을 막으며 장애물을 제거할 수 있게 하는 등 로봇의 성능을 계속 높일 계획이다.

클라우드 시스템과도 접목

영국의 더비대학 연구팀은 XAD커뮤니케이션과 협력해 영상 감지 시스템을 개발했다. 이 시스템을 이용하면 인간이 이미지를 분석하면서 받는 부담과 육체적 피로를 줄일 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.
XAD커뮤니케이션은 더비의 공학 및 수학 대학에 있는 광범위 지능 시스템(DISYS) 리서치 그룹과 작업을 함께 했다. 2년간의 지식 전달 파트너십을 체결하면서 서로 협력하게 된 것. 영상 감지 시스템은 이 공동 작업의 결과물이다.
더비대학에서 컴퓨터과학을 강의하고 있는 Ashiq Anium박사는 “오늘날 대부분의 제어 센터는 보안 전문가들에게 스크린을 보고 그 이미지를 데이터로 분석하는 데에 많은 노력을 쏟도록 만든다”고 지적하며, “우리가 제안하는 시스템은 여행객 감시 시스템이나 차량 실시간 감시 시스템 등 많은 이미지를 빨리 살펴야 하는 분야에서 인간을 대신해 분석할 수 있다”고 말했다. 이 영상 감지 시스템은 데이터 센터를 생성하는 것이 가장 큰 특징이다. 감시카메라에서 획득한 수천 개의 개별 데이터를 데이터 센터로 전송한다. 흔히들 이야기하는 클라우드 컴퓨터 시스템과 같다.
Anjum박사는 “이 시스템에 클라우드 컴퓨터 시스템을 적용해 얻을 수 있는 이점 중 하나는 유연성이다. 이 시스템은 자료를 취득하고 버리는 등의 요구에 빠르게 응답할 수 있어 유연하다. 시스템은 신속하고 다양한 반응과 저렴한 비용을 제공할 것”이라고 밝혔다. 2년간의 프로젝트가 성공적으로 마무리되면, 이 시스템은 처음에 의도한대로 만들어졌는지를 알아보기 위해 로드 카메라 네트워크와 함께 실험을 거칠 것이다. 물론 이후에 감시작업에 활용하기 위한 개량작업도 거친다.

위험물 운송을 모니터링하다

EU는 사고 위험을 최소화하기 위해 터널에서 위험물 수송차량에 대한 접촉을 제한하는 규정을 만들고 있다. 이와 관련해 파리 주변의 30여 개 터널과 벨기에에 있는 30여 개의 터널은 이미 위험물 운송 차량의 진입을 금지하고 있다.
그러나 이 규정은 잘 지켜지고 있지 않다. 몇몇 위험물 수송차량들은 신호를 무시해 체포되는 일을 매년 반복해왔다. 이에 정부는 자동으로 터널을 감시할 수 있는 방법을 찾고 있다. 터널 감시는 터널에 불법으로 진입하는 트럭을 막는 좋은 방법이다. 또한 터널 안에서 트럭을 잘 추적하는 것이 응급한 사고를 막을 수 있는 예방책이 되기도 한다.
프랑스에 있는 Survision의 엔지니어들은 프랑스 툴롱에 있는 터널을 포함, 유럽 전역의 여덟 개 터널에서 이런 시스템의 효율성을 시험하고 있다.
회사에 따르면 소니 유럽 이미지센싱 솔루션에서 개발한 두 대의 카메라가 교통신호와 차량 번호판을 동시에 감지한다. 소니 카메라는 ANPR(자동 번호판 인식시스템) 및 위험 물질을 감지하기 위해 광학 문자 인식 소프트웨어를 실행한다. 소니의 카메라는 Survision의 처리장치 및 광학식 문자인식 소프트웨어 그리고 ANPR과 결합해 위험한 자재 운반차량의 신호를 감별한다.
카메라가 위험요소를 식별하면, 그 즉시 운전자에게 경고 신호를 보내는 메시지를 터널 입구에 있는 디지털 도로표지판으로 전송한다. 카메라는 차량을 추적해 터널 안을 감시하는데, 이는 당국 및 관계자들이 사건에 대한 모든 사항을 파악하게 하기 위함이다.

가스누출 감지하는 열화상카메라

Borealis의 고압(高壓) 공정 진행자들은 자사의 저밀도 폴리에틸렌(LDPE) 공장에서 잠재적 위험이 있는 가스 누출을 적외선으로 탐지하기 위해  플리어시스템의 광학 가스이미징 카메라를 사용한다.
저밀도 폴리에틸렌 생산 과정을 살펴보면, 에틸렌, 즉 인화성이 높은 탄화수소가 고압 중합반응에 의해 폴리에틸렌으로 전환된다. 과거에 Borealis는 에틸렌의 누출을 감지하기 위해 가스 냄새 탐지기를 썼다. 이 제품은 어떤 한 장소에 가스가 집중되면 가스의 농도를 측정해 PPM으로 환산한 결과를 도출한다.
그러나 플리어시스템의 GF306 광학 가스이미징 카메라는 시각적으로 가스 누출을 감지할 수 있다. 작업자들은 30분 안에 공장 전체의 약 80%를 검색하고 그 안의 가스를 탐지할 수 있다.

해적도 탐지한다

미국 해군 무인 항공기가 곧 선함들 사이에서 작은 해적선을 구별할 수 있게 될 전망이다. 미 해군연구실(ONR)에서 이와 같은 실험을 작년 여름 실시한 것.
멀티모드 센서 탐색(Multi-Mode Sensor Seeker, MMSS)이라고 부르는 이 시스템은 고화질 카메라와 MWIR영역의 적외선 센서 그리고 레이저 레이더(Lader) 시스템을 조합했다. 고급 타깃 자동 인식 기능을 탑재한 이 시스템은 파이어 스카우트라고 불리는 로봇 헬리콥터에 부착된다. 이 센서의 프로토 타입을 장착한 파이어 스카우트는 독자적으로 물 위에 떠있는 작은 보트까지 식별함으로써 해군 선원들의 부담을 줄일 수 있다.
해군연구실 공중전 및 무기부 계획장교인 Ken Heeke는 “로봇시스템을 제어하는 선원은 영상을 검색해 작은 배를 찾는 과정을 장시간 반복해 업무 과부하가 생길 수 있다”며, “타깃 자동 인식 소프트웨어는 파이어 스카우트에 혼잡한 바다 위에서도 작은 배를 식별할 수 있는 기능을 제공하고, 그 다음 3D로 해당 선박을 분석해 운영자에게 정보를 전송할 수 있다”고 밝혔다.
파이어 스카우트에 탑재된 미 해군의 타깃 인식 알고리즘을 살펴보면, 레이더를 통해 3D데이터를 수집한 뒤 3D이미지와 시스템에 저장된 선박 형판 혹은 설계도를 비교하는 방식이다.
이 알고리즘은 선박을 통한 해안 기반 실험에서 성공을 거두었다. 소프트웨어는 플리어시스템의 BRITE star II 터릿을 탑재했다. 미국해군항공무기연구소(NAWCWD)·Raytheon·플리어시스템·BAE System·유타주립대학교에서 유인헬기 공중실험을 거쳤다. 사용자가 설정한 값(화이트 핫·블랙 핫)에 따라 열화상 이미지 화면에 흑백의 기둥으로 표현된다.