도시는 끊임없이 유동적입니다. 도시 당국은 시민들에게 높은 삶의 질을 제공하기 위해 도시를 개발하는 동시에, 도시화 증가와 같은 미래 트렌드에 대비해야 합니다.

도시에서는 기술과 데이터를 사용하여 분석, 우선 순위 지정, 의사 결정 및 자원 사용을 최대한 효율적으로 수행하고 있습니다. 그러나 장기적인 트렌드와 우선순위는 예측 불가능한 상황 및 이벤트에 따라 빠르게 변경될 수 있습니다. 전염병 대유행, 사건, 자연 재해는 시민들의 활동과 행동을 변화시킬 수 있으며, 당국은 발생하는 상황을 처리할 수 있는 유연성과 적응력이 있는 도구에 의존합니다.

기술은 항상 도시가 스마트해지도록 하는 핵심 요소가 될 것입니다. 도시에 배치된 많은 기술들 중에서, 보안 감시 시스템은 도시 생활의 모든 면에서 도시 당국의 눈과 귀로서 중요한 역할을 합니다.

유연하고 확장성 높은 솔루션으로 도시를 더 스마트하게

안전은 모든 도시의 주요 책임 중 하나입니다. 안전하고 보호받고 있다고 느끼는 것은 모든 시민의 주요 권리 중 하나이지만, 효과적인 스마트 시티 프로젝트 추진에서 고려해야 할 유일한 요소는 아닙니다. 새로운 도전과제와 함께, 우리는 사일로에서 일하는 전통적인 운영 모델, 즉 도시 부서가 교통이나 건강 같은 한 가지 운영 영역에만 초점을 맞추는 모델에서 벗어나야 합니다.

예를 들어, 네트워크 카메라는 공공 안전을 개선하기 위해 주로 비디오 감시용으로 사용될 수 있지만, 교통 관리 및 환경 모니터링을 위한 데이터 및 통계를 수집하는 도구가 될 수도 있습니다. 팬데믹 동안, 감시 시스템은 제한된 재구성을 통해 사회적 거리두기를 모니터링하도록 조정되었으며, 통합된 혼 스피커는 새로운 규정에 대한 지침과 정보를 전달하는 데 사용되고 있습니다.

개방형 표준을 기반으로 구축된 솔루션은 유연하고 확장 가능하며 쉽게 통합할 수 있습니다. 단일 장치가 개방형 기술을 통해 데이터 사일로를 무너뜨리고 여러 도시 당국의 여러 사용 사례와 목표를 지원할 수 있습니다. 파트너는 ACAP(AXIS Camera Application Platform)와 같은 개방형 플랫폼을 통해 전 세계 도시가 자신의 요구와 목표를 충족할 수 있는 네트워크 카메라용 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

도시 당국자를 지원하는 진보된 기능

도시는, 특히 실행 가능하고 좋은 품질의 이미지를 얻는 데 있어, 카메라를 배치하기 더 복잡한 환경 중 일부입니다. 움직이는 물체와 사람, 변화하는 빛과 기상 조건 등은 모두 신뢰할 수 있는 데이터를 얻는 데 실질적인 여러움을 야기할 수 있습니다.

이러한 도시 전체의 배치 문제를 해결하기 위해 특정 기술이 개발되었습니다. 어려운 저조도 또는 역광 조건을 관리하는 Lightfinder(라이트파인더)와 광역역광보정(WDR) 기술, 바람이나 트래픽으로 인한 진동과 흔들림 등의 영향을 최소화하는 흔들림 보정(EIS. 전자식 이미지 안정화)을 예로 들 수 있습니다. 이러한 기능들을 통해 캡처된 이미지가 환경에 관계없이 일관되게 높은 품질을 유지할 수 있습니다.

제품 및 이미지 품질은 미래에 대비한 솔루션 확보에 매우 중요합니다. 기본 보안 감시 또는 특정 사용 사례를 위해 배치된 카메라는 향후 사람이 끊임없이 움직이는 군중 관리와 같은 적용 분야를 처리하기 위해 필요할 수 있습니다.

감시 카메라는 점점 더 지능적인 센서가 되고 있습니다. 특히 딥 러닝 기반 에지 분석 솔루션을 사용할 경우, 영상 감시의 성능이 배가됩니다. 이러한 분석 애플리케이션은 심각하거나 폭력적인 상황이 발생하려는 상황을 잠재적으로 “예측”하여, 네트워크 오디오 스피커를 통해 메시지 또는 경고를 트리거함으로써 해당 상황을 한풀 꺾거나 완화시킬 수 있습니다. 이와 함께 보안 요원이나 법 집행기관에게 경보를 보내 상황을 모니터링하고 필요한 경우 개입하게 할 수 있습니다.

현재에는 도시 이동성 향상, 미래에는 더 안전한 도시

특별한 사고가 없는 경우에도, 과밀은 도시 환경에서 고유의 문제를 야기합니다. 교통수단이나 공공 공간에서의 군중 관리는 특히 사회적 거리두기 증대의 필요성과 함께 안전을 위한 중요한 우선 순위입니다. 불행히도, 우리는 이러한 요구들이 단기적인 요구라기 보다는 지속적인 요구들이 될 것이라는 것을 이해하기 시작했습니다.

네트워크 비디오 솔루션은 분석 애플리케이션과 함께 특정 지역(예: 공공 축제)에서 사람들의 움직임과 사람들 사이의 거리를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 지역이 과밀해지거나 지침이 무시될 경우, 시스템은 추가 조치를 위해 경고 및 통계를 생성합니다.

과밀은 사람들에게만 국한되는 것이 아닙니다. 특히 인구 밀도가 높은 도시에서는 트래픽의 효과적인 관리가 필요합니다. 유연한 비디오 감시는 교통 흐름을 최적화하고 안전성을 높이는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 특히 도로 상의 차량 수나 유형이 변경될 때 더욱 그렇습니다.

인공지능(AI) 또는 딥 러닝을 이용한 비디오 분석과 결합된 보안 감시 기술은 도로를 모니터링하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 보다 예측 가능한 시각을 제공합니다. 이를 통해 TMC(Traffic Management Center)가 실시간으로 트래픽을 계획하고 관리할 수 있으므로, 공무원들이 병목 현상 및 후속 정체를 방지할 수 있습니다. 고급 AI 소프트웨어를 추가하여 차량, 사람 및 객체의 구별을 개선하고 잠재적 사고 또는 사고 위험을 탐지할 수도 있습니다. 자전거를 타는 사람들과 보행자들이 증가한다면 이것은 훨씬 더 중요해집니다.

도시 이동성은 시민의 필요에 따라 변화해야

스마트 시티의 교통 수요는 변화하고 있습니다. 시민들은 보다 친환경적이고 안전하며 보다 혁신적인 인프라를 원합니다. 예를 들어, 현재의 팬데믹은 많은 사람들로 하여금 감염의 위험을 줄이기 위해 대중 교통을 피하도록 만들었습니다. 그 결과, 걷기와 자전거 타기로의 급속한 전환이 이루어졌고, 파리나 뮌헨 같은 도시들이 거리 배치의 측면을 바꾸도록 이끌었습니다. 예를 들어, 자전거, 자동차, 밴 그리고 트럭들이 같은 공간에서 섞이는 위험을 완화하기 위해 자전거 도로가 혼잡한 거리에 도입되었습니다.

당국은 비디오 기반 트래픽 관리 솔루션에서 제공하는 데이터를 분석함으로써 이러한 동향을 더 빨리 파악하여 안전 조치를 구현하거나 교통량을 우회시키거나 도로 배치를 변경할 수 있습니다. 일시적인 단기 수요가 장기적으로 지속되는 변화를 이끌어, 시민과 환경 모두에 이익이 될 수 있습니다.

미래의 지속 가능한 도시를 지원

지속가능성은 항상 핵심 우선순위가 될 것이며 도시 내의 모든 과정에 영향을 미칠 것입니다. 구현되는 모든 솔루션은 환경 친화적인 소재로 구축된, 지속 가능한 공급망의 제품을 사용해야 합니다. 또한 운영자, 디스트리뷰터, 최종 고객은 고품질 제품을 배치해야 합니다. 이러한 제품은 더 오래 지속될(수명을 유지할) 가능성이 높아, 궁극적으로 향후의 수리 및 교체 필요성이 줄어들 것이기 때문입니다.

또한 개방형 아키텍처를 기반으로 하는 스마트 시티 보안 솔루션은 지속 가능성 목표에 기여하여, 당국이 다양한 파트너의 제품과 다양한 하드웨어 및 센서를 결합할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성은 레거시 시스템을 교체하는 대신 업그레이드할 수 있기 때문에 장기적인 관점에서 접근 방식을 지원하며, 향후 향상된 기능을 지원할 수 있다는 점을 알고 안심하여 투자할 수 있습니다.

미래를 위한 스마트 시티를 준비

연결된 비디오 감시 시스템은 도시의 안전과 보안을 강화하기 위해 이미 여러 가지 방법으로 사용되고 있습니다. 그러나 장치, 센서 및 소프트웨어를 네트워크에 추가할 수 있는 첨단 개방형 시스템에 투자하는 것의 가치를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 기존 및 새로운 사용 사례를 모두 해결하도록 솔루션을 쉽게 최적화할 수 있습니다. Axis는 스마트 시티를 발전시키고 미래의 수요와 과제를 해결하기 위한 최적의 위치에 둘 혁신적인 솔루션 개발에 전념하고 있습니다.

 

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