Secure Insights https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr Axis Blog Fri, 09 Feb 2024 09:07:45 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.4.3 리테일 업체가 감시 시스템을 통해 수익을 낼 수 있을까요? https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2024/02/05/tco-retail-video-surveillance/ Mon, 05 Feb 2024 04:55:21 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1655 최근 몇 년간 시장은 대부분의 분야가 전 세계적인 경기 침체를 겪으며 격동에 휩싸였습니다. 비용 측면에서 면밀한 검토가 이루어지고 마진은 희박한 업계에서 이러한 어려움을 겪은 것은 리테일 분야만이 아니었습니다. 이와 같은 상황에 운영되는 리테일 업체라면 운영을 간소화하고 투자를 최대한 활용하는 것이 얼마나 중요한지 이해하실 것입니다. 따라서 새로운 감시 기능이나 솔루션을 구매할 때 비용을 줄이거나 수익 마진에 … Continued

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최근 몇 년간 시장은 대부분의 분야가 전 세계적인 경기 침체를 겪으며 격동에 휩싸였습니다. 비용 측면에서 면밀한 검토가 이루어지고 마진은 희박한 업계에서 이러한 어려움을 겪은 것은 리테일 분야만이 아니었습니다. 이와 같은 상황에 운영되는 리테일 업체라면 운영을 간소화하고 투자를 최대한 활용하는 것이 얼마나 중요한지 이해하실 것입니다.

따라서 새로운 감시 기능이나 솔루션을 구매할 때 비용을 줄이거나 수익 마진에 영향을 줄 수 있는지와 어떻게 그럴 수 있는지 고려해야 합니다. 적절한 솔루션을 결정하는 데는 많은 고민이 필요합니다. 수익성을 높이려면 시스템이 매장 보안보다 더 많은 부분을 관리해야 하며, 전반적인 지출을 줄이기 위해 약간의 추가 기능도 제공해야 합니다. 최종적으로 최고의 솔루션은 “단순한 추가 비용”으로 간주되지 않고 리테일 비즈니스에 가치를 더할 것입니다.

이 블로그에서는 감시 시스템의 총소유비용(TCO)에 대해 고려하는 것이 중요한 이유를 간략하게 살펴보고 긍정적인 투자 수익(ROI)을 달성하는 방법을 알아보겠습니다.

총소유비용(TCO)에 대한 고려

감시 시스템을 소유하는 데는 다양한 비용이 수반되며, 이러한 비용은 취득, 운영, 해체에 걸쳐 어떤 시점에나 발생할 수 있습니다. 그렇기 때문에 TCO 접근 방식을 사용하는 시스템에 투자할 때는 전반적인 가치를 고려해야 합니다. 개념으로서의 TCO는 여러 산업에서 잘 정립되어 사용되고 있으며, 구매 결정을 내리는 데 수반된 모든 비용을 파악하는 데 집중되어 있습니다. 이러한 접근 방식을 채택하면 라이프사이클 전체에서 카메라 솔루션과 관련된 비용을 고려할 수 있습니다.

물론 개별적인 감시 기술의 비용도 간과할 수 없습니다. 리테일 업체는 수많은 매장에서 수백 개의 카메라를 활용하는 시스템을 도입해야 할 수 있으며, 이 경우 엄청난 선지급 비용이 수반됩니다. 하드웨어에 대한 직접적인 선지급 비용은 순식간에 증가할 수 있지만, 이러한 비용은 극히 ‘가시적인’ 비용에 불과하다는 점에 유의해야 합니다.

이러한 솔루션을 운용하는 데는 설치 비용, 운영, 유지 관리, 직원 교육과 같이 비가시적이고 지속적인 비용이 수반되는 경우가 많으며, 장기적으로는 결국 하드웨어의 초기 비용을 훨씬 능가하는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 솔루션으로 인해 최종적으로 어떤 비용이 발생할 수 있는지 생각할 때는 TCO를 고려해야 합니다.

하드웨어 뒤에 숨겨진 비용

감시 솔루션에 수반되는 직접비를 고려했다면 발생할 수 있는 추가적이며 숨겨진 비용을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 선택한 카메라 시스템에 따라 달라질 수 있습니다. 보안 카메라의 사양은 비슷해 보이며, 테스트에서도 비슷한 성능을 보일 수 있지만, 품질과 수명도 고려해야 합니다. 단기적인 비용 절감이 장기적인 지출로 이어질 수도 있기 때문에 리테일 투자를 평가할 때는 이러한 점도 고려해야 합니다.

예를 들어 간접비에는 단순히 지속적인 운영과 정기적인 유지 관리를 넘어 설치 관리, 보안 담당 직원 채용, 데이터 저장(온프레미스 및 클라우드 모두), 에너지 소비, 사이버 보안, 펌웨어 업그레이드 관리도 있습니다. 이러한 모든 측면을 고려하면 장기적인 운영에 상당한 재정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 점을 고려했다면 케이블링, 시스템 디자인, 직원의 장비 사용 교육, 시스템 운용에 필요한 문서 확보 등 더 작은 비용도 셈에 넣어야 합니다. 여기서 끝이 아닙니다. 다음으로는 사이버 공격이나 재설계와 같이 더 예기치 못한 경우에 수반하는 무형적인 비용을 고려해야 하며, 마지막으로는 시스템의 수명이 다했을 때의 해체 비용을 고려해야 합니다.

이 시점에서 확장 가능한 시스템을 선택하는 것이 리테일 비즈니스에 이점으로 작용할 수 있습니다. 예를 들어 시스템이 개방형 플랫폼을 기반으로 하는 경우, 장기간에 걸쳐 간단하게 업그레이드하고 연장할 수 있기 때문에 안정성이 더 높습니다. 이를 통해 향후 운영 및 유지 관리 비용을 절감하고 결과적으로 ROI를 높일 수 있습니다.

실질적인 투자 수익 창출

ROI의 측면에서는 감시 시스템이 어떻게 일상적인 리테일 비즈니스에 도움이 되고 가치를 창출할 수 있는지 고려해야 합니다. 이러한 수익은 카메라를 다른 솔루션과 결합할 때 특히 수익에 도움이 됩니다. 예를 들어 도난, 분실 또는 사기와 관련된 문제가 예상되는 경우 결합된 솔루션을 사용하면 이러한 문제를 최소화할 수 있습니다.

예를 들어 영국의 한 소매 업체에서는 결합된 솔루션을 배치한 후 사기가 50% 감소하여 시스템을 배치한 지 두 달도 되지 않아 ROI 기간을 달성했습니다. 또한 해당 소매 업체는 이 기술로 전체 사례 중 75% 이상이 사기로 드러난 고객 클레임을 확인하는 기능을 통해 반품 절차를 개선할 수 있었습니다. 이러한 기능은 (고객이 상품을 결제하지 않고 매장에서 떠나는) 카트 푸시 아웃 사례에도 적용할 수 있습니다. 감시 시스템과 지능적인 모니터링을 활용하면 손실 방지를 더 잘 보장할 수 있습니다.

기존 보안 시스템 내의 추가 기능을 활용하는 것은 초기 투자에서 더 많은 가치를 창출하는 또 다른 방법입니다. 시스템을 보안 용도로만 사용하는 것 외에 리테일 비즈니스에 도움이 될 수 있는 다양한 사용 사례가 있습니다. 예를 들어 카메라에 내장된 분석 기능은 특히 유용할 수 있습니다. 실시간 알림을 통해 매장 내 직원 관리를 향상하거나 자동화된 작업을 지원하여 효율성을 최적화함으로써 수익을 창출할 방법이 있습니다.

운영 관리자와 매장 관리자 간의 협력을 통해 프로젝트 예산을 늘려 리테일 비즈니스에 가치를 가져올 수 있기 때문에 여러 부서에 걸쳐 시너지를 높일 수 있는 잠재적인 이점도 있습니다. 이는 감시 시스템의 총 부가 가치에 기여하고 장기적으로는 ROI를 실현할 수 있습니다.

 

감시 시스템에서 가치를 창출하는 방법을 자세히 알아보고 싶으신가요?

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모듈형 카메라로 유연하고 확장 가능한 솔루션 지원 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2024/01/05/modular-cameras/ Fri, 05 Jan 2024 06:00:07 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1644 우리는 리테일 매장, 은행, 공항, 음식점에 있는 기존의 영상 감시 카메라에 익숙합니다. 지난 수십 년 동안 보안 카메라는 일상생활의 거의 어디에서나 볼 수 있게 되었습니다. 카메라는 배경에 녹아들 수도 있지만 여전히 한눈에 알아볼 수 있습니다. 천장의 돔이나 건물 벽 높은 곳에 장착된 형태 또는 번잡한 교차로의 기둥 꼭대기에 있는 박스 카메라 등이 있습니다. 전형적인 카메라 … Continued

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우리는 리테일 매장, 은행, 공항, 음식점에 있는 기존의 영상 감시 카메라에 익숙합니다. 지난 수십 년 동안 보안 카메라는 일상생활의 거의 어디에서나 볼 수 있게 되었습니다. 카메라는 배경에 녹아들 수도 있지만 여전히 한눈에 알아볼 수 있습니다. 천장의 돔이나 건물 벽 높은 곳에 장착된 형태 또는 번잡한 교차로의 기둥 꼭대기에 있는 박스 카메라 등이 있습니다. 전형적인 카메라 설치 방식입니다.

시대는 변합니다. 학교, 회사, 병원의 모든 곳에서는 적은 자원으로 더 많은 효과를 거두고, 끊임없이 진화하는 보안 문제에 적응하며, “고정관념에서 벗어나 생각”할 것을 요구받고 있습니다.

모듈형 카메라와 기존 감시 카메라의 차이점

감시 카메라를 “뇌”와 “눈”의 조합으로 생각하면 이해하는 데 도움이 됩니다. 사람들은 종종 카메라를 광학 또는 보는 것의 관점에서 생각하지만, 이는 보통 카메라 장치의 일부입니다. 예를 들어 광학은 해상도, 다양한 렌즈(고정, 가변 초점 또는 어안), 수직 또는 수평 화각과 같은 요인으로 제한됩니다. 하지만 감시 카메라에는 한 개 이상의 프로세서, 메모리, 전원, 네트워크 포트, 오디오 입력 및 출력, 기타 입력/출력 포트, 운영 체제 등도 있으며, 이를 통틀어 “뇌”라고 할 수 있습니다.

간단히 말하면 모듈형 카메라는 광학을 장치의 나머지 부분과 분리한 카메라입니다. 이전에 카메라의 뇌로 간주한 모든 것은 이제 메인 유닛(본체)라고 부르는 작은 상자 안에 있습니다. 눈은 센서 유닛입니다. 기존 감시 카메라와 마찬가지로 모듈형 센서는 다양한 해상도와 렌즈 유형으로 제공됩니다.

메인 유닛과 센서는 최고 약 30m(98피트)의 케이블로 연결할 수 있어 다른 방식에서는 불가능한 뛰어난 유연성을 선사합니다.

카메라를 볼 수 없게 하고 싶다면

모듈형 카메라의 가장 잘 알려진 (그리고 가장 오래된) 사용 사례 중 하나는 비밀/비노출 카메라입니다. 핀홀 센서를 사용하면 육안으로 거의 보이지 않도록 매우 창의적으로 배치할 수 있습니다. 이러한 배치로는 눈 높이의 중간 문설주, 갱 박스 나사 뒤 또는 선적 컨테이너 모서리 등이 있습니다. 센서 자체는 매우 작고 분리되어 있습니다. 메인 장치를 물리적으로 가까운 곳에 배치할 필요가 없기 때문에 다양한 인클로저 안이나 뒤에 센서를 숨길 수 있습니다.

유사한 사용 사례에는 비노출(또는 완전히 숨겨진) 카메라가 필요합니다. 그러나 근처에 카메라가 없다고 생각하는 사람들의 감시 영상을 캡처하는 대신, 퍼블릭 모니터에서 사람들에게 녹화되고 있음을 보여줍니다. 이러한 사례로는 매장 정문 출입구, 무인 계산대 또는 공항 보안의 대기열이 있습니다. TV나 모니터를 둘러싼 베젤에 센서가 숨겨져 있고 뒤에 별도로 부착된 본체에 HDMI가 연결된 모듈식 솔루션은 이러한 특정 사용 사례에 대해 단순하고 방해가 되지 않는 미학을 제공합니다. 고정관념을 벗어나 생각해 보면, 이 경우에는 천장이나 벽에서 벗어난 모듈형 카메라가 다양한 감시 과제의 해결책이라는 점은 명확합니다.

협소한 공간도 문제없습니다!

그림 1. ATM 내에 있는 모듈형 카메라는 기존 로비 감시를 강화하는 데 도움이 됩니다.

 

모듈형 장치를 혁신적으로 사용한 다른 사례로는 보호 케이스가 없는 메인 장치 형태가 있습니다. 베어본으로 알려진 이 폼 팩터는 전체 모듈형 솔루션을 다른 제품 내부에 통합하는 데 적합합니다.

예를 들어 ATM에는 (일반 고객 사용을 모니터링하기 위한 센서와 유지 관리나 정비를 위해 열었을 때를 위한 센서로) 여러 개의 핀홀 센서를 설치할 수 있습니다. 베어본 메인 장치는 폼 팩터가 슬림하기 때문에 협소한 ATM 내부에도 장착할 수 있습니다. 다른 예로는 데이터 센터의 네트워크 캐비닛이 있습니다. 랙 전면과 후면을 덮는 모듈형 카메라를 선반이나 캐비닛 도어에 삽입하면 탁월한 감시 및 운영 감독이 가능합니다.

적은 비용으로 더 많은 작업을 수행하는 강력하고 확장 가능한 솔루션

그림 2. 모듈형 솔루션은 메인 장치와 센서를 분리하여 매장 곳곳에 배치할 수 있습니다.

 

확장성 측면에서는 모듈형 솔루션보다 나은 옵션이 거의 없습니다. 일부 메인 장치는 4개의 서로 다른 센서에 연결할 수 있습니다. 중요한 점은 이러한 센서가 모두 동일한 유형일 필요가 없으며 서로 가까이 있을 필요도 없다는 것입니다. 따라서 실내와 실외 천장과 벽에 수십 개의 미니 돔이 설치된 기존 설치와 다를 게 없어 보이지만, 훨씬 효율적이고 경제적인 감시 솔루션을 구현할 수 있습니다.

메인 장치에는 한 개의 전원과 연결용 네트워크 케이블이 필요합니다. 일반적인 16포트 PoE(Power over Ethernet) 네트워크 스위치에 설치된 기존 카메라의 경우에는 16개의 감시 카메라밖에 사용할 수 없습니다. 모듈형 솔루션에서는 똑같이 16개의 PoE 포트로 64개의 카메라에 전원을 공급할 수 있기 때문에 사용 가능한 카메라 수가 4배가 됩니다. 영상 관리 소프트웨어(VMS) 라이센스도 동일합니다. 각 메인 장치에는 한 개의 라이센스가 필요하기 때문에 64개의 카메라 모듈형 솔루션에서 사용하는 VMS 라이센스는 16개에 불과합니다. 따라서 연간 전력 소비와 소프트웨어 라이센스 비용이 매년 반복적으로 절감됩니다.

마지막으로, 센서와 메인 장치를 분리한 모듈형 솔루션에는 교체나 업그레이드 시에도 수량화할 수 있는 이점이 있습니다. 메인 장치를 교체하는 데 리프트나 사다리를 이용할 필요가 없기 때문에 시스템 수명 전체에서 엄청난 시간과 인건비를 절감할 수 있습니다.

내구성이 강하고 즉시 사용 가능

그림 3. 구성 요소와 연결부의 내구성이 강한 모듈형 솔루션은 차량 내 어디에나 장착할 수 있습니다.

 

이동하는 환경에 감시가 필요한 경우는 어떨까요? 응급 차량, 학교 또는 도시 버스, 업무용으로 대량 운용하는 차량, 배달 트럭, 경찰차 또는 기차에서도 모듈형 솔루션은 이와 같은 요구를 충족하기 위해 개선되었습니다.

여기에는 몇 가지 고려해야 할 주요 특징이 있습니다. 가장 중요한 첫 번째는 메인 장치와 센서 모두 내구성이 강해야 한다는 점입니다. 또한 구성 요소만이 아니라 연결 방식도 잊어서는 안 됩니다. 자동차 산업 표준인 FAKRA 커넥터는 이동하는 환경에서 일관되고 견고한 연결을 보장합니다. 사용하지 않을 때 차량 배터리가 방전되지 않도록 일정 시간 후 정상적으로 종료되는 메커니즘도 있어야 합니다. 이러한 모든 요소는 까다로운 차량 환경에서도 작동할 수 있는 강력한 솔루션을 구축하는 데 기여합니다.

결론

모듈형 솔루션은 사용자 환경에서 무한한 가능성을 발휘할 수 있습니다. 센서, 특히 핀홀은 폼 팩터가 작기 때문에 눈에 잘 띄지 않게 감시할 수 있으며, 센서와 메인 장치가 분리되어 있기 때문에 ATM, 네트워크 캐비닛, 패스트 푸드 키오스크 외에도 다양한 장소에 설치할 수 있습니다. 모듈형 솔루션은 기존의 감시 요구 사항에 비용 효율적인 접근 방식이면서 움직이는 차량 안에도 설치할 수 있는 강력한 내구성을 선사합니다.

Axis 모듈형 솔루션을 사용하면 기능이나 이미지 품질 저하 없이 카메라를 창의적으로 배치할 수 있습니다.

 

자세히 보시려면 아래 버튼을 클릭하세요.

Axis 모듈형 솔루션

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2024년에 주목해야 할 5가지 보안 기술 동향 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2024/01/02/technology-trends/ Tue, 02 Jan 2024 00:28:22 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1635 기술 산업계에 수십 년 간 종사한 사람에게도 지난 12개월 동안의 변화 속도는 놀라웠습니다. 다시 한번 기술 혁신이 이전보다 엄청난 기회와 더 복잡한 과제를 가져오고 있으며, 그 속도가 둔화될 조짐을 보이지 않는다는 점에 의심의 여지가 없습니다. 벤더, 고객, 규제 당국에서 이러한 변화와 그 영향의 속도를 따라잡으려면 집중, 에너지, 근면함이 필요합니다. 2024년 보안 부문에 영향을 미칠 주요 … Continued

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기술 산업계에 수십 년 간 종사한 사람에게도 지난 12개월 동안의 변화 속도는 놀라웠습니다.

다시 한번 기술 혁신이 이전보다 엄청난 기회와 더 복잡한 과제를 가져오고 있으며, 그 속도가 둔화될 조짐을 보이지 않는다는 점에 의심의 여지가 없습니다. 벤더, 고객, 규제 당국에서 이러한 변화와 그 영향의 속도를 따라잡으려면 집중, 에너지, 근면함이 필요합니다.

2024년 보안 부문에 영향을 미칠 주요 기술 동향은 이와 같이 빠르게 진화하는 환경을 반영합니다. 늘 그랬던 대로 이러한 동향에는 잡아야 할 긍정적인 기회임과 동시에 해결해야 할 과제가 혼재해 있습니다.

1. 보안 부문에서 생성형 AI가 갖는 잠재력

이전의 기술 동향 게시물에서는 보안 부문에서 AI와 딥러닝의 잠재력을 집중적으로 다루며 네트워크의 에지와 카메라 자체에서의 고급 분석에 특히 초점을 두었습니다.

딥러닝은 에지로 점점 빠르게 확산되고 있습니다. 새로 출시되는 거의 모든 네트워크 카메라에 딥러닝 기능이 탑재되며 분석의 정확도가 크게 개선되었습니다. 이러한 기능을 통해 대역폭 요구 사항이 경감되고, 클라우드에서의 프로세싱이 줄어들며, 시스템 안정성이 높아짐에 따라 확장 가능한 클라우드 솔루션을 구축하는 토대가 됩니다.

그러나 AI 측면에서 2023년은 대형 언어 모델(LLM)이 생성형 AI의 근간으로서 대중의 인식에 강렬하게 인식된 해였습니다. 이러한 형태의 AI는 자연어 프롬프트와 사용자의 질문에 따라 단어, 이미지, 심지어 비디오와 같은 새로운 컨텐츠 생성을 지원합니다.

모든 비즈니스에서 생성형 AI의 잠재적인 사용 사례를 살펴보고 있으며, 보안 부문도 마찬가지입니다. 2024년에는 LLM 및 생성형 AI의 사용에 기반하여 보안에 초점을 맞춘 애플리케이션이 나타날 전망입니다. 여기에는 운영자용 도우미가 포함되어 현장에서 일어나는 일을 보다 정확하고 효율적으로 해석할 수 있도록 돕고 대화형 고객 지원으로 고객의 질문에 더욱 유용하고 활용 가능한 응답을 제공합니다. 또한 생성형 AI는 소프트웨어 개발 분야에서 이미 그 가치를 입증했으며, 보안 부문 전반에서도 이점을 누릴 수 있을 것입니다.

물론 생성형 AI의 위험과 잠재적인 함정을 간과해서는 안 됩니다. 어떤 모델을 채택할지, 특히 오픈 소스 모델 대 독점 모델을 둘러싸고 어떻게 사용할지에 대한 논쟁이 있겠지만, 가장 큰 위험은 생성형 AI를 고려하지 않고 무시하는 것일 것입니다.

2. 하이브리드 아키텍처, 새로운 솔루션 관리 효율의 표준으로 부상

이제 온프레미스, 클라우드, 에지 기술의 장점을 활용하는 하이브리드 솔루션 아키텍처가 여러 보안 솔루션의 새로운 표준으로 자리매김했습니다. 가장 효율적인 곳에 기능을 배치하여 시스템에서 각 인스턴스의 최고 장점을 활용함으로써 유연성 수준을 높일 수 있습니다. 최종적으로 시스템 아키텍처는 공급업체가 선호하는 구조가 아니라 고객의 요구를 충족하는 형태가 되어야 합니다.

이는 전반적으로 접근성의 문제입니다. 솔루션이 벤더와 고객이 모두 쉽게 액세스할 수 있는 환경에 있을수록 벤더는 시스템 요소를 더 잘 관리할 수 있게 되어 더 큰 책임을 맡게 되고, 고객의 부담은 줄어들게 됩니다.

하이브리드 아키텍처는 또한 솔루션 관리 및 운영에서 AI 지원 및 자동화를 위한 향후 사용 사례를 지원하고, 시스템 접근성이 향상되면 인간 지원과 AI의 지원에 모두 가치가 있으며 서로 다른 인스턴스의 장점을 활용할 수 있습니다.

3. 보안에 이어, 안전 사용 사례 증가

보안과 안전은 하나의 주제로 연결되는 경우가 많았습니다. 그러나 이 두 가지가 별도의 사용 사례로 인식되는 사례가 늘고 있습니다. 보안은 침입, 기물 파손 행위, 인력 공격 등과 같은 고의적인 행위 방지와 연관지으며, 안전은 인력, 건물, 환경에 해를 끼칠 수 있는 의도하지 않은 위험 및 사고와 연관짓는 것입니다.

여러 가지 이유로 안전 사용 사례에서 영상 감시 및 분석의 사용이 빠르게 증가하고 있으며 앞으로도 계속 그럴 것입니다.

불행히도 그 중 한 가지 이유는 기후 변화입니다. 극한의 기상 조건이 홍수, 산불, 산사태, 눈사태 등의 원인이 됨에 따라 당국에서 영상 감시, 환경 센서, 분석을 사용하여 잠재적인 재해를 조기에 경고하며 가장 빠르고 효과적인 대응을 지원하는 사례가 증가할 전망입니다.

위험 관리, 건강 및 안전 지침 준수, 규제 요구 사항은 안전 관련 사용 사례가 지속적으로 증가하는 또 다른 주요 이유입니다. 영상 감시는 H&S(안전 및 보건) 정책과 필수 개인 보호 장비(PPE) 착용 등 안전 작업 지침을 준수하는지 확인할 수 있도록 조직 내에서 광범위하게 사용될 것입니다. 사고가 발생하는 장소에서 영상 감시는 조사에 더 유용하고 중요한 도구가 될 것입니다.

감시 솔루션의 보안 사용 사례는 잘 확립되어 있습니다. 안전 사용 사례는 계속 발전할 것입니다.

4. 규제 및 규정 준수를 이끄는 기술

규제 준수 측면에서 글로벌 규제 환경은 기술 개발, 응용, 사용에 점점 더 많은 영향을 미치고 있습니다. 규정 준수는 벤더와 최종 사용자가 인식하고 준수하기 위해 긴밀한 파트너십을 유지해야 하는 사항입니다.

AI, 사이버 보안, 지속 가능성, 기업 지배구조는 모두 더 면밀한 조사의 대상이 되고 있습니다. 벤더는 자체적인 기술을 개발하고 고객의 규정 준수 요구 사항을 지원하는 방향으로 비즈니스를 운영해야 합니다.

점점 더 많은 규제 환경이 기술 자체의 구체적인 개발 및 사용 이상의 것을 다루고 있습니다. 또한 국가 간의 지정학 및 무역 관계로 인해 벤더가 주요 국제 시장에서 운영할 라이센스를 유지하고자 하는 경우 구성 요소 수준의 투명성을 요구하는 규정이 생겨나고 있습니다.

이러한 규정은 끊임없이 진화하고 변화하는 영역이며, 가치 사슬 전체에서 지속적인 근면성, 개발, 투명성이 요구됩니다. 보안 기술 사용자에게 규정은 신뢰의 문제입니다. 공급망의 모든 연결 고리가 자체적인 규제 준수를 지원하는 방식으로 운영되고 있음을 확신할 수 있습니까?

5. ‘전체 시스템’ 관점에서 바라보기

보안 솔루션의 모든 측면이 미치는 영향은 점점 더 면밀히 조사될 것이며, 벤더와 고객은 광범위한 요소를 모니터링, 측정 및 보고해야 할 것입니다. 이때 전체 시스템 관점을 취해야 합니다.

좋은 예로 에너지 소비가 있습니다. 비디오 카메라 자체는 상대적으로 적은 양의 에너지를 소비합니다. 그러나 데이터가 전송되는 서버, 스위치, 허브, 라우터가 냉각이 필요한 대규모 데이터 센터에 있다는 점을 고려하면 이야기가 달라집니다.

이러한 전체 시스템 관점은 유용할 뿐 아니라 산업에서 환영받아야 합니다. 이러한 관점은 기술과 카메라의 혁신으로 이어져 독립적이 아니라 시스템 전체에 혜택을 줄 것입니다. 서버 냉각 요구 사항을 줄이기 위해 비트 레이트, 스토리지, 서버 부하를 줄이는 카메라가 좋은 예시입니다. 더 효율적인 제품 운송, 지속 가능한 포장, 표준 구성 요소 사용도 모두 제역할을 할 수 있습니다. 공급망 전반에 대한 가시성과 제어 향상이 필수적입니다.

총소유 비용(TCO)이 중요한 척도라는 데는 모든 사람이 동의하겠지만, 보안 벤더는 환경 및 사회 문제와 같은 비재무적인 측면을 염두에 두어 총소유 영향(total impact of ownership)을 고려하고 투명하게 밝혀야 할 필요성을 높여야 합니다. 이제 벤더는 운영에서 벤더의 가치 사슬과 고객의 가치 사슬을 분리할 수 없을 것입니다.

2024년에는 더 많은 기술 발전이 이루어질 것이라는 점에 의심의 여지가 없으며, 이로 인해 살펴봐야 할 과제도 늘어날 것입니다. Axis는 파트너 및 고객과 협력하여 업계 안팎의 모든 사람에게 긍정적인 결과를 내놓을 수 있기를 기대합니다.

 

이상의 동향을 인포그래픽으로 요약했습니다.

인포그래픽 다운로드

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AI와 컴퓨터 비전이 리테일의 미래를 주도하는 방법 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/11/10/ai-future-retail/ Fri, 10 Nov 2023 11:26:27 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1617 리테일 업계는 지난 몇 년간 온라인 거래 증가, 매장 내 디지털화, 인력에 대한 변화 및 쇼핑객의 선호도를 포함한 여러 변화에 직면해 왔습니다. 이러한 변화는 물리적 매장에서 더욱 혁신을 가져왔고 기존의 일부 발전을 가속화하기도 했습니다. 리테일 업계에서 많은 관심을 받고 있는 그러한 진보된 기술 중 하나는 인공 지능(AI), 특히 네트워크 비디오 카메라에서 스마트 분석의 사용이 증가하는 … Continued

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리테일 업계는 지난 몇 년간 온라인 거래 증가, 매장 내 디지털화, 인력에 대한 변화 및 쇼핑객의 선호도를 포함한 여러 변화에 직면해 왔습니다. 이러한 변화는 물리적 매장에서 더욱 혁신을 가져왔고 기존의 일부 발전을 가속화하기도 했습니다.

리테일 업계에서 많은 관심을 받고 있는 그러한 진보된 기술 중 하나는 인공 지능(AI), 특히 네트워크 비디오 카메라에서 스마트 분석의 사용이 증가하는 상황에서의 활용입니다. 카메라가 디지털 이미지와 비디오로부터 ‘보고’ 의미 있는 통찰력을 얻도록 허용하는 인공 지능의 한 부문인 컴퓨터 비전은 소매업 부문을 변화시킬 가능성이 있습니다. 이 기술은 분실 방지, 직원 배치, 지속 가능성 및 재고 관리와 같은 가장 큰 과제 중 일부를 해결하는 데 필요한 데이터와 통찰력을 제공할 뿐만 아니라, 쇼핑 경험을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 모든 것은 동일한 시스템에서 가능합니다.

실시간 분석으로 손실 방지 지원

안타깝게도, 손실 방지는 리테일 업계 내에서 여전히 주요한 이슈입니다. 2021년 NRF의 보고에 따르면, 평균 재고 감모율은 1.4%였습니다. 그 해 전체 리테일 판매에서 차지하는 비율로 환산하면, 재고 감모는 945억 달러의 손실을 나타냅니다. 이는 엄청난 금액이며, 매장 환경 내에서 셀프 계산대와 같은 도난 위험 장소를 식별하여 이 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

고객들은 결제를 회피하기 위해 다양한 전략을 사용할 수 있는데, 고객들을 감시할 물리적인 직원이 없을 때 이러한 유혹에 빠질 수 있습니다. 그렇지만 많은 이점으로 인해, 셀프 계산대를 없애는 것은 좋은 방안이 아닐 것입니다. 셀프 계산대는 대기 시간을 줄이고 심지어 고객 경험을 향상시킬 수 있기 때문입니다.

실제로 2023년 깃눅스(Gitnux)가 발표한 연구에 따르면 소비자의 73%가 직원이 있는 계산대보다 셀프 계산대를 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 선호는 매장 내 셀프 계산대 옵션의 채택과 확대를 지속적으로 견인할 것이므로, 도난 위험을 완화하는 것이 중요합니다.

이것은 컴퓨터 비전과 고급 분석 소프트웨어가 장착된 카메라를 셀프 계산대 구역에 설치하여 제품 스캐닝 누락, 바코드 은폐, 기타 의심스러운 행동을 탐지함으로써 달성할 수 있습니다. 이런 행동을 감지하면 보안 직원에게 알림을 보내 조사 및 개입을 할 수 있도록 해 줍니다.

한 걸음 더 나아가, AI는 셀프 계산 과정에 대한 통찰력을 수집하여 패턴을 파악하고 도난이 발생하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 재고 감모를 줄이고 수익에 긍정적인 영향을 미치는 대응책을 실행할 수 있습니다.

운영 및 고객 경험 지원

편의성은 특히 매장 오픈 시간 연장과 구매 여정 단축은 쇼핑객들에게 매우 선호됩니다. 이는 자동화와 첨단 기술의 현명한 사용을 통해 달성될 수 있습니다. 소프트웨어가 내장된 네트워크 카메라를 사용하여 재고 보충 및 매장 방문자 수 모니터링과 같은 매장 내 프로세스를 관리하여, 직원이 쇼핑객에게 고품질 조언 및 추천을 제공할 수 있습니다. 이는 고객 불만이 급증할 수 있는 바쁜 시기에 특히 중요합니다.

또한 현장 직원이 없을 때 둘러보고 구매할 수 있도록 기술을 활용하는 하이브리드 매장 모델로 전환되고 있습니다. 이를 통해 개장 시간을 연장해, 쇼핑객이 편리한 시간에 들어와 쇼핑하게 할 수 있습니다. 이 때, 매장에 대한 통찰력을 얻기 위해 컴퓨터 비전을 구현할 수 있습니다. AI 기능이 탑재된 네트워크 카메라는 고객이 언제 물건을 바구니에 추가하는지, 매장에서 얼마나 오래 머무는지, 마찰 또는 병목 지점 및 기타 매장 내 행동을 추적할 수 있습니다. 이 정보는 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치기 위해 변경이 필요한 모든 사항을 알려줄 수 있습니다.

재고 관리 업그레이드

재고 부족은 쇼핑객들이 겪는 주요 불편 중 하나이며, 수익 손실의 원인이 될 수 있습니다. 특정 장소와 시간에 구매할 수 있는 제품의 수를 나타내는 닐슨 IQ의 진열대 가용성 분석에 따르면, 비어 있는 진열대는 2021년 한 해에만 820억 달러의 매출 손실을 입혔는데, 이는 피할 수 있었을 손실입니다.

전통적으로 직원들은 선반에서 재고 수준을 수동으로 확인하고 일과 중 정해진 시간에 제품을 보충했습니다. 그러나 탐지와 재입고 사이의 간격은 특히 인기 품목에서 판매를 창출할 기회를 놓칠 수 있습니다.

이 경우 컴퓨터 비전이 도움이 될 수 있습니다. 모듈형 또는 단독형 카메라가 선반의 비디오 이미지를 캡처하고, 머신 러닝 및 이미지 처리 알고리즘이 재고 배치 및 가용성에 대한 데이터를 분석합니다. 보충의 필요성이 감지되면, 직원에게 특정 품목을 재고해야 할 필요성을 알리는 실시간 알림이 대시보드 또는 모바일 앱으로 전송됩니다. 이렇게 추가된 민첩성과 유연성은 재고 수준이 고객의 요구에 대응할 수 있도록 보장합니다.

AI를 활용해 지속 가능성 목표 달성

운영 효율성과 수익성을 고려할 때 매장 환경 내에서 컴퓨터 비전과 AI를 사용하는 것의 즉각적인 영향을 쉽게 알 수 있지만, 이러한 기술을 사용하여 지속 가능성 지표를 개선할 수도 있습니다.

AI를 구현하여 재고 수준을 모니터링하면, 수요에 직접 대응하고 폐기되거나 매립될 수 있는 잉여 재고를 방지할 수 있습니다. 또한 AI 예측 도구를 활용하여 재고를 더 잘 관리하고 배출 속도를 모니터링하여 탄소 중립을 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 매장 밖에서 AI는 물류 네트워크 내에서도 유용하여 제품 배송의 정확성을 향상시키고 트럭 용량을 최대화하여 불필요한 운송을 피함으로써 배출량에 기여할 수 있습니다.

리테일의 미래는 분석을 통해 뒷받침될 것

비디오 감시 분야에서 AI의 가능성은 유망합니다. 컴퓨터 비전을 탑재한 네트워크 카메라는 비디오 분석을 강화하여 위협 감지, 모션 감지, 객체 인식, 매장 내 행동에 대한 더 나은 이해를 가능하게 합니다.

이를 통해 직원은 고객 경험을 개선하고 반복적인 비즈니스 및 브랜드에 대한 충성도를 장려하는 고품질 서비스 제공에 집중할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 트렌드 및 고객 선호도를 예측할 수 있으므로 재고, 마케팅 캠페인 및 제품 출시를 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다. 지속 가능성 목표를 지원한다는 측면에서 추가적인 이점도 있습니다. 이 기술에서 얻은 통찰력을 사용하여 폐기물을 최소화하고 물류를 최적화할 수 있습니다.

데이터 수집 및 분석 활동과 마찬가지로 AI의 이점도 많지만, 구현하기 전에 프라이버시에 대한 윤리적 우려와 기술의 잠재적 오용을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 보안 및 안전 보장을 넘어 비즈니스에 이익이 될 보안 감시 시스템 내에서 변화를 만들기 위해 노력하는 동안 탐색해야 할 지속적이고 지속적인 주제입니다. 보안 감시 시스템 내에서 AI를 활용하면 궁극적으로 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 장기적으로 수익을 높일 수 있습니다.

 

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리테일 솔루션

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카메라를 활용한 화재 대응 – 혁신적이고 논리적인 진전 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/08/31/camera-fire-fighting/ Thu, 31 Aug 2023 18:20:34 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1248 매년 수천 건의 화재가 소방 및 구조 서비스에 의해 기록되고 있습니다. 화재의 원인은 정말 다양하지만, 즉시 진압되지 않으면 항상 큰 피해를 가져옵니다. 2023년 8월에 발생한 마우이섬 화재(Maui Fires)와 검은 여름(Black Summer)이라고 알려진 2019-2020 호주 산불 시즌 같은 파괴적인 산불은 그 완벽한 예로, 많은 생명이 목숨을 잃고 수백만 헥타르가 파괴되었습니다. 화재의 영향은 전 세계적으로 지속적인 위험으로 … Continued

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매년 수천 건의 화재가 소방 및 구조 서비스에 의해 기록되고 있습니다. 화재의 원인은 정말 다양하지만, 즉시 진압되지 않으면 항상 큰 피해를 가져옵니다. 2023년 8월에 발생한 마우이섬 화재(Maui Fires)검은 여름(Black Summer)이라고 알려진 2019-2020 호주 산불 시즌 같은 파괴적인 산불은 그 완벽한 예로, 많은 생명이 목숨을 잃고 수백만 헥타르가 파괴되었습니다.

화재의 영향은 전 세계적으로 지속적인 위험으로 증가하고 있습니다. 유럽 산불 정보 시스템에서 수집한 최근의 데이터를 보면, 스페인은 2022년에만 30만 헥타르에 가까운 토지가 불에 탔고, 추정 피해 비용은 30억 유로에 육박했습니다.

NFCC에 따르면 2023년 3월까지 잉글랜드 소방 구조대가 출동한 모든 화재의 약 45%가 방화로 인한 것으로 나타났습니다. 이러한 고의 화재는 7만 건이 넘으며, 모든 화재의 원인 중 가장 큰 원인입니다. 방화범은 산림과 건물뿐만 아니라 매립지, 쓰레기통, 주차된 자동차 등에 불을 질러 환경에 중대한 피해를 입히고 시민의 안전을 위험에 빠뜨리기 때문에 화재 보호와 관련하여 고려해야 할 매우 중요한 측면입니다.

이러한 통계는 이러한 강력한 위협에 대처하기 위해 진정으로 효과적인 전략과 대책을 요구합니다. 네트워크 감시 카메라, 화재 감지 및 공기 질 센서는 화재 감지 및 그로 인한 오염 측정 모두에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

산불을 감지하고 대응

숲과 초목으로 이루어 진 넓은 지역, 그리고 그 원격성을 감안할 때, 산불의 식별은 훨씬 어려울 수 있지만, 소방대가 신속하게 대응할 수 있는 기회를 주기 위해서는 정확한 탐지가 필수적입니다.

크로아티아는 산불로 인해 가장 큰 피해를 입은 유럽 국가 중 하나입니다. 이에 대응하기 위해 OIV(Transmitters and Communications Ltd.)는 크로아티아의 밀집된 안테나 타워 네트워크를 사용하여 Stribor라는 특수 비디오 감시 시스템을 개발하기로 결정했습니다.

파이어 아웃룩 타워(Fire Lookout Towers, 야생의 산불을 감시할 수 있는 높은 위치에 위치한 건물)와 유사하게, 92대의 첨단 PTZ 카메라가 화재 감시 장소에 설치되었습니다. 지리 정보 시스템(GIS)과 결합된 감시 네트워크는 산불이 너무 커지기 전에 이를 탐지하는 데 매우 유용하게 되었습니다.

캘리포니아에도 유사한 시스템이 훨씬 더 큰 규모로 설치되었습니다. 이 솔루션은 거의 650대의 원격 카메라 네트워크로 구성되어 있습니다. 영상 카메라 중 하나가 화재를 포착하는 즉시, 소방관들은 화재의 정확한 위치를 삼각측량하기 위해 주변 카메라들을 원격 조종할 수 있습니다. 야간에도 이 카메라들은 내장된 적외선 조명 덕분에 이 지역을 효과적으로 감시할 수 있으며, 최대 120마일 떨어진 곳에서 발생하는 화재를 포착할 수 있습니다.

이러한 보안 감시 솔루션의 도움으로, 소방관들은 이전에는 30분 정도 걸리던 화재 가능성에 대해 몇 초 안에 대응할 수 있으며, 상황을 통제하기 위해 어떤 종류의 대응이 필요한지 결정할 수 있습니다. CAL FIRE San Diego Unit Chief인 Tony Mecham에 따르면, 이 골든 타임이 화재가 통제 불가능해질지 또는 진압 가능할지를 가르는 중요한 요소가 될 수 있다고 합니다. 이러한 솔루션은 소방관들이 산불에 보다 신속하게 대처할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 위험지역에 가까이 가서 현장을 살펴야 할 필요를 없애주므로 관련 인력을 보호합니다.

이러한 솔루션은 홍콩의 빅 트리와 같은 좀 더 구체적인 장소에도 적용될 수 있습니다. 빅 트리는 그들이 돌보는 동물의 생명을 더 잘 보호할 수 있도록 비슷한 시스템을 사용했습니다. 산불의 피해를 입을 뻔 한 상황 끝에, 그들은 새로운 대책을 마련해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그들은 가급적이면 추가 운영 인력을 투입하지 않기를 바랬습니다. 따라서 2020년에 직면했던 재해가 다시 발생하지 않도록 크로아티아와 캘리포니아에서 사용되는 시스템을 소규모의 매우 경제적인 시스템으로 조정하여 적용했습니다. 산불은 사람과 건물뿐만 아니라 그 환경의 모든 생명체에게 위험하다는 것을 명심해야 합니다.

산불 감지에 AI를 통합하려는 노력도 있습니다. 로보틱스 캣츠(Robotics Cats)에 의해 사용된 것과 같은 AI 감지 시스템은 산불의 초기 신호를 감지하도록 훈련되었습니다. AI는 정확하게 화재 발생을 감지하기 위해 이미지를 분석하고, 화재 신호가 보이면 실시간으로 경고를 공유합니다. 이러한 자동화된 솔루션은 위험을 최소화하고 우리의 야생 동물을 보호하는 데 중요합니다.

세계자연보호기금(WWF) 또한 이탈리아 로마 해안 근처의 오아시스에서 산불을 감지하기 위해 AI를 사용합니다. 카메라에 탑재하는 AI 애플리케이션 사용을 전문으로 하는 Axis 파트너인 워터뷰(WaterView는 오아시스에서 WWF의 보존 노력을 지원합니다. 워터뷰는 연기의 존재를 감지하기 위해 최대 5대의 카메라가 장착된 여러 개의 텔레코 타워를 사용하여 화재가 확대되기 전에 관련 당사자에게 경고합니다.

매립지 화재 및 스마트 쓰레기통에 초점

매립지에서 처리한 폐기물이 연소되면 도시 환경과 주변 주민들에게 심각한 해를 끼칠 수 있는 유독가스를 확산시킵니다. 가용 전력에 의존할 수 없는 도시의 외딴 지역에서도, 지방 정부는 경찰이 방화범을 식별할 수 있도록 지원하기 위해 내부 배터리로 작동하는 네트워크 비디오 카메라를 배치하고 4G 네트워크를 통해 이미지를 녹화 및 방송할 수 있습니다.

쓰레기통에 무선 센서를 설치해 활용하면 스마트 시티 내 폐기물 수거, 수거, 분리 프로세스도 개선될 수 있습니다. 이 센서는 보다 효율적인 서비스를 구성하기 위해 컨테이너의 충만 수준을 측정하고 예측할 수 있을 뿐만 아니라 화재를 포함한 모든 종류의 훼손 및 기물 파손 행위 발생 시 경보를 보냅니다. 현장을 감시하는 네트워크 카메라가 설치되어 있으면, 화염병자들은 폐기물 용기에 불을 지르기 전에 다시 생각해 보고 싶어질 수도 있습니다.

화재에서는 온도가 큰 변수입니다. 온도 경보 카메라는 발전 시설이나 자가 발화 물질이 포함된 산업 공정과 같은 화재 위험 영역을 원격으로 모니터링하도록 할 수 있으며, 온도가 설정 한계를 초과하거나 너무 빠르게 증가할 경우 경보를 트리거할 수 있습니다.

도시 환경 및 중요 인프라에서 화재 감지

가장 잘 알려져 있고 널리 사용되는 화재 감지 방법은 물론 연기 감지기입니다. 전통적인 연기 감지기는 효율적이지만, 그 효과를 제한할 수 있는 몇 가지 중요한 단점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 연기가 감지기로 침투한 후에만 실제로 작동하기 때문에, 알람 발생 시점에는 화재가 이미 상당히 커져 있을 수 있습니다. 반대로, 지나치게 민감할 경우 허위 경보를 트리거해 이로 인해 불필요한 대피와 소방서의 출동을 유발할 수 있습니다.

이에 Axis 파트너인 Araani는 연기 및 화염 탐지를 위한 스마트 비디오 분석을 활용한 솔루션 발굴에 나섰고, 그 결과는 매우 인상적이었습니다. Araani의 FlameCatcher와 SmokeCatcher 솔루션은 연기가 장치에 침투할 때까지 기다릴 필요가 없으며 대신 표준 연기 감지기보다 몇 분 빨리 건물 화재를 시각적으로 인식할 수 있습니다. 그 시간들이 약간의 재와 맹렬한 불길 사이의 차이를 만들어냅니다.

이러한 솔루션은 화재 감지를 위한 더 나은 수단을 제공할 뿐만 아니라 실제로 화재의 원인이 무엇인지 조사하는 데 더 나은 시각을 제공하는 추가적인 이점을 제공합니다. Araani의 CEO인 Pieter Claerhout은 “최대 50%의 대형 화재는 사람의 실수나 행동 때문이지만, 그 원인은 전통적인 연기 감지기만으로는 판단하기는 매우 어렵습니다. 비디오 카메라를 통해 운영자는 화재가 어디에서 번지고 있는지 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 화재가 발생한 원인을 정확하게 파악할 수 있는 좋은 기회도 얻을 수 있습니다.

화재 감지 감시의 미래

카메라는 화재를 감지하고 대응하는데 있어 이미 큰 영향을 미치고 있습니다. 네트워크 카메라와 함께 작동하는 지능형 센서가 제공하는 지능형 솔루션 덕분에, 화재는 이제 스마트 시티와 소방서가 훨씬 더 잘 대처할 수 있는 과제가 되었습니다.

산불 탐지에서 스마트 시티의 방화 예방에 이르기까지, 시각 센서는 불꽃 탐지에 있어 많은 것을 제공합니다. 특히, 멀티 센서 카메라는 하나의 장치로 사용자가 여러 개의 개별 센서보다 360도 더 비용 효율적으로 광대한 영역을 모니터링할 수 있기 때문에 경제적인 관점에서 이러한 다양한 사용 사례를 더욱 지원할 수 있습니다. 이러한 유형의 센서를 기존의 스모크 알람처럼 보편화하면, 세계를 보다 안전한 곳으로 만들 뿐만 아니라 환경 문제와 싸우고 보다 지속 가능한 미래로 나아가는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

 

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파노라마 카메라

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감시 기술이 어떻게 도시의 지속 가능성 목표 달성을 지원할 수 있을까요? https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/08/27/smart-city-sustainability-goals/ Sun, 27 Aug 2023 02:50:38 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1290 지속가능성은 모든 사람의 최우선 과제입니다. 전 세계의 모든 나라에서, 우리 모두는 보다 지속 가능한 미래를 건설하기 위해 책임과 역할을 가지고 있습니다. 도시는 환경에 불균형적인 영향을 미치므로 지속 가능성 목표를 달성하는 데 있어 더 큰 역할을 합니다. 우리는 오랫동안 도시화의 추세가 증가하는 것을 보아왔고, 이것은 지속가능성을 향한 작업에 도전들을 가져왔습니다. 도시는 환경에 불균형적인 영향을 미칩니다. 세계 … Continued

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지속가능성은 모든 사람의 최우선 과제입니다. 전 세계의 모든 나라에서, 우리 모두는 보다 지속 가능한 미래를 건설하기 위해 책임과 역할을 가지고 있습니다.

도시는 환경에 불균형적인 영향을 미치므로 지속 가능성 목표를 달성하는 데 있어 더 큰 역할을 합니다. 우리는 오랫동안 도시화의 추세가 증가하는 것을 보아왔고, 이것은 지속가능성을 향한 작업에 도전들을 가져왔습니다.

도시는 환경에 불균형적인 영향을 미칩니다. 세계 GDP의 80% 이상을 생산하는 주요 경제 동인으로서, 도시는 지구 표면의 2%만을 차지함에도 불구하고 세계 온실 가스 배출량의 70% 이상을 생산합니다. 따라서 도시는 지속 가능성 목표를 달성하는 데 큰 역할을 합니다. 우리는 오랫동안 도시화에서 증가하는 추세를 보아왔습니다. 2050년까지 약 10명 중 7명의 사람이 도시 지역에 거주할 것입니다. 이러한 요인들은 지속 가능성을 향한 작업에 점점 더 증가하는 도전을 초래합니다.

시 당국은 많은 규제, 정책, 조직과 시민들의 기대에 직면해 있습니다. 코로나 대유행은 사람들이 살고 싶어하는 방식과 그들이 소중히 여기는 것에 영향을 끼쳤습니다. 청결, 탁 트인 공간 그리고 녹지 지역이 전통적인 도시 계획에 지장을 주고 있습니다.

하지만 어려움이 상당하지만, 시 당국이 그들의 책임을 심각하게 받아들이고 있다는 증거가 있습니다.

UN 지속가능성발전목표: 도시를 위한 프레임워크

크고 작은 도시를 위한 중요한 프레임워크는 UN 지속가능성발전목표(SDGs)에 의해 제공되었습니다. 2015년에 제정되어 2030년까지 달성하도록 설계된 SDGs는 “모든 사람을 위한 더 나은 지속 가능한 미래를 달성하기 위한 청사진”으로 설계된 17개의 연계된 글로벌 목표입니다.

세계 도시들의 SDGs 채택은 의심할 여지가 없습니다. 도시의 미래 준비를 결정하기 위해 전 세계 200개 도시를 벤치마킹한 최근의 연구는 주요 지표가 도시의 우선순위 목록에서 가장 높은 순위를 차지했음을 보여주었습니다.  도시의 67%가 도시 계획을 통해 시민 안전을 개선하기를 원했고, 같은 비율의 도시들이 또한 지역 계획 프로세스에 지속 가능성 측정 기준을 통합하기를 원했으며, 2/3(59%)도 투자 결정에 환경 측정 기준을 통합하기를 원했습니다.

영상 감시에서 실행 가능한 데이터에 이르기까지

영상 감시는 오랜 기간 동안 도시의 생활성에 중심적인 역할을 해 왔으며, 특히 시민들의 안전과 안전을 유지하는 데 있어 중요한 역할을 해 왔습니다. 비디오 보안 감시 기술의 고도화, 특히 비디오 분석과 관련하여 비디오 카메라를 포함한 여러 유형의 센서에서 데이터를 연결할 수 있다는 것은 스마트 시티가 도시, 특히 SDGs 스마트 시티가 달성하고자 하는 여러 가지 과제를 지원할 수 있다는 것을 의미합니다.

도시가 중점을 두고 많은 SDG와 직접적으로 관련된 세 가지 기본 분야는 환경, 이동성 및 공공 안전입니다. 그리고 이 요소들은 서로 독립적이기는커녕 매우 밀접하게 상호 연관되어 있습니다. 다시 말하지만, 이는 사일로를 해체하고 도시 전체에 데이터 공유를 활성화해야 하는 중요한 필요성을 강화하며 ,SDG 17에서 언급한 바와 같이 파트너십은 지속 가능성 목표의 성공을 가능하게 하는 주요 요소입니다.

지속가능성 척도로서의 환경

스마트 시티 지속가능성과 시민의 건강과 복지를 보장하기 위해서는 환경 요인에 대한 모니터링이 필수적입니다. SDG의 강점의 일부는 SDGs 내에서 정의된 세부 사항 수준입니다.

위에서 언급한 Goal 11의 한 부분을 예로 들자면, Target 11.6은 목표를 설정합니다: “2030년까지 대기 질과 도시 및 기타 폐기물 관리에 특별한 주의를 기울이는 것을 포함하여 도시의 1인당 환경 악영향을 줄일 것”.

자세한 내용은 여기서 멈추지 않습니다. 이 목표와 관련된 지표는 통제 시설에서 수집되고 관리되는 총 도시 폐기물의 비율과 도시 대기 중 연간 평균 미세 입자 물질 수준으로 명시됩니다. 이러한 수준의 평가가 진정한 차이를 만드는 목표를 달성하는 결과를 가져올 것입니다. 그리고 기술의 사용은 이것의 중심입니다.

나쁜 대기 질과 소음 공해는 심각한 건강 문제와 밀접하게 연관되어 있습니다. 공기의 질을 측정하는 센서와 같이 매우 민감한 환경 센서는 시 당국이 문제를 조기에 경고하고, 육안 검증하며, 올바른 조치를 취할 수 있는 능력을 제공합니다.

시간이 지남에 따라 데이터를 분석하고 사용하여 오염과 소음의 영향을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 도시 시민들과의 개방적이고 투명한 의사소통을 위한 기반이 될 수 있습니다. 비디오 감시는 또한 SDGs에 따라 폐기물이 수집되고 관리되고 있다는 것을 보여줄 수 있으며, 불법 투기(Target 14.1에서 다루는 바와 같이 바다에 폐기물을 버리는 것 포함), 공공 기물 파손 및 심지어 쓰레기 무단투기를 감시하고 방지하고 있으며, 이 모든 것이 도시 환경에 부정적인 영향을 미칩니다.

SDGs는, 부분적으로, 산업 시대의 최근 수세기에 걸쳐 일어난 환경 피해에 대한 반응이며, 그 중 하나의 결과는, 물론, 기후 변화입니다. 전 세계는 도시 기반 시설과 중요한 서비스 제공에 지장을 줄 수 있는 심각한 기후 조건을 더 자주 경험하고 있습니다. 다시 한 번 SDGs는 특히 “자연 재해의 악영향 감소”를 통해 이에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 인명 손실 및 중요한 인프라의 혼란과 관련된 지표입니다.

악천후에 대비할 시간을 주기 위해 Axis 카메라와 사물인터넷 센서를 사용하여 도시에서 조기 홍수 감지 및 경고 시스템을 구현할 수 있습니다. 연결된 기술이 실시간으로 녹화된 메시지와 지침을 전달하여 대피 노력을 돕거나 교통 흐름을 우회시킬 수 있도록 시스템이 임계값을 위반했음을 감지하는 즉시 관리자에게 알릴 수 있습니다. 자연 재해의 여파 상황에서, 비디오 감시는 구조 및 구호 작업에도 큰 도움이 될 수 있으며, 장기적으로 수집된 데이터는 홍수 방어 계획을 알리는 데 사용됩니다. 오염원 및 자연 재해에 대한 모니터링 외에도 Axis 센서는 적응형 조명을 통해 도시가 지속 가능성을 향해 나아가는 데 도움이 될 수 있습니다. 센서가 부착된 LED 가로등은 운영자가 자연 조명 조건뿐만 아니라 안개, 비 등과 같은 기상 조건에 따라 조명을 조정할 수 있으므로 가로등은 필요할 때만 전력을 사용하며 따라서 도시의 에너지 배출량과 공공 조명 운영 비용을 낮출 수 있습니다.

지속가능한 이동성 및 교통

시민들이 자유롭고 쉽게 이동할 수 있도록 하는 것 또한 도시 생활성의 근본적인 부분이며 SDGs의 Target 11.2에서 “비용 및 지속 가능한 대중 교통 시스템”을 통해 다루어집니다. 도시 내 교통수단이 환경에 미치는 부정적인 영향이 최대한 적다는 것은 매우 중요합니다 (그리고 대기 질과 소음 공해에 대한 우리의 초기 논점과 직접적으로 관련이 있습니다).

비디오 감시는 대중교통에서 시민과 인력의 안전을 보장하고 도로 교통을 모니터링하여 교통량 및 오염을 빠르게 증가시킬 수 있는 사고로 운영자를 변경합니다. SDG 3, “건강과 웰빙”에서 특정 목표는 도로 부상 및 사망 감소와 관련이 있습니다. 다시 말해, 교통 사고 분석을 활용한 비디오 감시는 공공 교통이든 민간 교통이든 효과적이고 안전한 도시 교통 관리에 큰 도움이 됩니다.

환경 센서 및 비디오 보안 감시 카메라의 데이터가 운송 인프라의 계획 및 관리에 사전 예방적 도구로 사용되어 환경에 미치는 영향을 줄이는 사례가 늘고 있습니다. 예를 들어, 운전자를 이용 가능한 주차 공간이나 전기차 충전소로 신속하고 효율적으로 안내하는 등 비디오 감시 데이터를 사용하여 시민의 이동성을 지원할 수도 있습니다.

도시의 공공 안전

“사람을 안전하게 만드는 것”은 모든 도시의 목표이며, Target 11.7: “안전하고 포괄적인 녹색 및 공공 공간에 대한 접근 제공”에 따른 SDGs에 부분적으로 포함되어 있습니다. 이것은 또한 비디오 감시가 도시 전체에서 수행하는 기본적인 역할 중 하나입니다.

도시 중심지의 인구 밀도가 범죄 활동을 유인할 수 있고 많은 사람들에게 사건 및 비상사태가 빠르게 심각한 위험이 될 수 있는 장소라는 것을 의미한다는 것은 슬픈 사실입니다. SDG 16, “평화, 정의 및 강력한 제도”는 폭력 감소와 조직 범죄 퇴치에 초점을 맞춘 구체적인 목표와 함께 많은 관련 분야를 상세하게 다루고 있습니다.

이는 비디오 감시가 사용되는 보다 ‘전통적인’ 장소로 간주될 수 있지만, 기술의 발전은 단순히 사고 후 조사가 아닌, 점점 더 지능적이고 정확하며 더 많은 사전 예방 조치를 가능하게 한다는 것을 의미합니다.

점점 지능화되는 비디오 분석은 수동 모니터링에만 의존하지 않고 여러 비디오 스트림, 이상 징후, 비정상적인 패턴, 특정 개체 또는 의심스러운 동작을 모니터링하여 작업자의 주의를 신속하게 현장에 가져올 수 있습니다. 그런 다음 긴급 서비스나 현장의 오디오 스피커를 통해 개입을 촉발할 수 있습니다. 범죄자에게 감시당하고 있음을 경고하거나 현장에 있는 사람들에게 도움, 조언, 안내를 제공할 수 있습니다.

이러한 신속한 대응은 범죄를 저지르기 전에 범죄를 막을 수 있고, 사고의 확대를 방지하며, 특정 지역을 대피시키거나, 응급 구조대가 도착하기 전에 직접적인 지원을 제공할 수 있습니다.

그러나 SDGs는 범죄 예방의 차원을 넘어 비디오 감시가 역할을 할 수 있는 추가적인 기회를 제공합니다. “강력한 제도”에 대해 논의하는 SDG 16에서 Target 16.3은 법치주의를 촉진하고 모두를 위한 평등한 정의 접근을 보장합니다. 진실성을 보장하고 비디오 감시 및 착용 카메라에서 증거를 사용할 수 있도록 하는 것은 공정하고 평등한 사법 시스템의 핵심입니다.

지속가능성을 지원하는 기회들을 지속적으로 탐색해야

이 포스트에서 언급한 사례들은 ESI ThinkLab이 수행한 최근 연구와 함께 비디오 감시 및 기타 센서가 SDGs의 성과를 직접적으로 뒷받침할 수 있는 몇 가지 예에 불과하지만, 기술과 데이터가 성공의 중심이라는 것은 분명합니다.

시 당국이 내리는 거의 모든 결정은 SDGs에 대한 기여(또는 반대)의 관점에서 보아야 합니다. 시 당국의 이러한 최신 약속과 Axis와 그 파트너들을 포함한 기술 혁신의 결합은 우리에게 낙관론의 명분을 줍니다.

 

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2023 UITP 글로벌 대중교통 서밋 방문에서 얻은 성찰 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/08/03/uitp-global-public-transport/ Thu, 03 Aug 2023 06:05:56 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1608 저와 동료들은 최근 바르셀로나에서 열린 UITP Global Public Transport Summit를 방문했는데, 이는 전 세계 대중교통 분야의 결정적인 행사로서 지속 가능한 이동성을 위한 세계 최대의 행사로서, 모든 교통수단과 대중교통 당국, 사업자들이 한자리에 모였습니다. 64회째를 맞이한 올해 행사에는 연사 423명이 진행한 87개 세션, 41개국 337개 전시참가기업, 전시회 관람객 17,000명 이상이라는 기록적인 숫자를 누렸습니다. 세계 대중교통이 진정으로 모이는 … Continued

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저와 동료들은 최근 바르셀로나에서 열린 UITP Global Public Transport Summit를 방문했는데, 이는 전 세계 대중교통 분야의 결정적인 행사로서 지속 가능한 이동성을 위한 세계 최대의 행사로서, 모든 교통수단과 대중교통 당국, 사업자들이 한자리에 모였습니다.

64회째를 맞이한 올해 행사에는 연사 423명이 진행한 87개 세션, 41개국 337개 전시참가기업, 전시회 관람객 17,000명 이상이라는 기록적인 숫자를 누렸습니다. 세계 대중교통이 진정으로 모이는 장소이며, 분야 전반에 걸친 우선순위와 동향에 대한 이상적인 통찰력을 제공합니다.

대중 교통 산업에서 비디오 분석에 대한 수요가 증가함에 따라, 저와 동료들은 모빌리티의 미래를 형성하는 최신 기술과 솔루션에 대한 통찰력을 얻고자 했습니다. 전 세계의 고객 및 파트너와의 훌륭한 대화를 통해 오늘날 그들이 집중하고 있는 가장 중요한 과제와 요구 사항에 대해 들었습니다.

디지털화의 과제와 함께 지속 가능성이 최우선 과제

대중교통 분야의 전반적인 추세는 지속가능성, 배출가스 저감, 보다 깨끗한 환경을 조성하고 소음을 덜 발생시키는 전기버스에 초점을 맞추고 있으며, 이와 함께 전기차의 증가에 따른 인프라 과제, 특히 정기 충전의 필요성에 대해 들었습니다. 또한 행사에서 자율주행차의 존재감이 높아졌으며, 디지털화의 증가로 사이버 보안에 대한 관심이 높아졌습니다.

AI 분석에서 데이터 수집 및 사용

대중 교통 산업의 또 다른 분명한 추세는 분석에 인공지능(AI)을 사용하고 비디오 및 기타 센서에서 데이터를 수집 및 분석하여 실행 가능한 통찰력을 생성하는 기능입니다.

대중 교통에서 사용되는 분석은 보안 감시 카메라를 핵심 센서로 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 예를 들어, 분석을 통해 대중 교통 제공업체는 역과 차량에서 승객, 휠체어, 자전거 및 유모차 탑승자를 추정할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 승객 탑승을 보다 효율적으로 관리하고 서비스 업데이트를 계획할 수 있습니다. 분석을 위한 잠재적인 애플리케이션은 거의 끝이 없습니다.

안전, 효율 및 승객 경험: Axis 파트너는 잠재력을 강조합니다

EMEA 전역의 많은 Axis 파트너들이 Axis의 기술을 기반으로 한 대중 교통 솔루션을 선보이는 것을 보고 알게 되어 기뻤습니다. 전시된 솔루션은 승객, 직원 및 자산의 보안과 안전을 어떻게 보장할 수 있는지를 강조했을 뿐만 아니라 운영 효율성과 전반적인 서비스 제공 및 승객 만족도를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

제 동료인 Jan Engelschalt(대중 교통 부문 Segment Development Manager)는 행사에서 Axis 기술을 사용하는 파트너와 이야기를 나누고 대중 교통 업계를 위한 최신 솔루션에 대해 자세히 알아볼 기회를 가졌습니다. 아래 비디오에서 몇 가지 통찰력을 찾아볼 수 있습니다.

우리는 이미 미래의 UITP Global Public Transport Summits을 고대하고 있습니다!

https://youtu.be/_PLSaTDqGCs Linda MagnertoftJan Engelschalt는 대중 교통 산업의 최신 동향과 통찰력, 그리고 대중 교통이 안전, 운영 효율성 및 승객 경험에 혜택을 주고 향상시키는 데 기술이 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 되돌아봅니다.
https://youtu.be/tGl_ob_8uNI Observit는 최소한의 하드웨어 탑재로 에지 컴퓨팅을 사용하는 비디오 보안 감시 애플리케이션의 이점과 차량 소유자가 모바일 보안 감시 내에서 더 나은 총 소유 비용을 얻을 수 있는 방법을 개략적으로 설명합니다.
https://youtu.be/05xDIHWxfGk Awaait는 운영 효율성을 높이고 대중 교통 사업자의 증가하는 문제인 무임 승차를 줄이기 위한 AI 분석의 이점에 대해 논의합니다.
https://youtu.be/kSws2qK4Ip4 iMotion analytics는 비디오 분석이 어떻게 승객의 의사 결정 과정 전반에 걸친 고객 데이터 인텔리전스의 활용을 지원하고 운영을 지원하는 실시간 경고를 제공하는지 설명합니다.
https://youtu.be/4jMT8ZkNwlA Jan Engelschalt는 대중 교통 산업에서 안전 및 보안을 창출하고 운영 효율성을 높이고 여객 서비스를 향상시키는 영상 감시 및 카메라 기술의 발전과 비디오, 센서 및 분석의 이점을 요약해 설명합니다.

 

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비행장의 안전 및 보안을 강화하는 방법 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/07/24/safety-security-airports/ Mon, 24 Jul 2023 04:21:38 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=1598 디지털 계류장(에이프런)과 디지털 관제탑(타워)는 실시간 데이터 인식을 통해 운영 효율성을 향상시키기 위한 최신 공항 혁신의 일부입니다. 그러나 이러한 종류의 디지털 관리 시스템의 이점을 활용하든, 기존 계류장과 컨트롤 타워의 운영 효율성을 최적화하든, 비행장 전체의 실시간 감시 데이터는 여전히 중요합니다. 직원과 승객의 안전을 보장해야 하며, 이는 강력한 보안의 필요성을 의미하기도 합니다. 계류장과 비행장 전체의 안전과 보안을 달성하기 … Continued

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디지털 계류장(에이프런)과 디지털 관제탑(타워)는 실시간 데이터 인식을 통해 운영 효율성을 향상시키기 위한 최신 공항 혁신의 일부입니다. 그러나 이러한 종류의 디지털 관리 시스템의 이점을 활용하든, 기존 계류장과 컨트롤 타워의 운영 효율성을 최적화하든, 비행장 전체의 실시간 감시 데이터는 여전히 중요합니다.

직원과 승객의 안전을 보장해야 하며, 이는 강력한 보안의 필요성을 의미하기도 합니다. 계류장과 비행장 전체의 안전과 보안을 달성하기 위해서는 효과적인 네트워크 카메라가 필수적입니다. 자동화된 경고를 생성하는 딥 러닝 분석 기능과 결합을 통해, 모든 날씨 및 야간에 잠재적 위협을 신속하게 식별할 수 있는 높은 이미지 품질이 필요합니다.

디지털 계류장 또는 관제탑을 구현하기 위한 움직임이 아직 이루어지지 않은 경우에도, 기존 카메라 감시 시스템의 잠재력을 향상시키면 보다 강력한 안전 및 보안을 확보할 수 있고, 이는 공항 운영의 효율성의 향상으로 이어질 수 있습니다.

공항 경계구역 보호

공항 경계구역의 주요 과제는 무단 접근을 방지하는 것입니다. 2022년 베를린과 뮌헨 공항의 기후 시위와 같은 조직적이고 다인적인 침입이든, 최근 애틀랜타 사건처럼 혼자 행동하는 개인이든, 혼란은 셧다운과 운항 지연을 유발할 것입니다.

경계구역을 보호하는 가장 효과적인 방법은 잠재적인 진입 시도 징후를 사전에 식별하는 것이며, 이는 에지 기반 비디오 분석을 결합한 네트워크 카메라 시스템을 통해 달성됩니다. 긴 경계구역을 커버하는 시야를 제공하는 카메라 네트워크와 함께, 분석 애플리케이션은 연결된 모든 장치의 데이터를 모니터링하여 단일 운영자 또는 소규모 팀에게 자동 경고를 제공합니다.

분석 애플리케이션은 사람과 차량을 구분할 수 있으며 차량 유형을 구분할 수도 있습니다. 그 결과 분석 은 PTZ로 위협을 자동 추적하면서 운영자에게 잠재적인 침입을 경고할 수 있습니다. 그런 다음 보안 팀이 위협에 대해 스피커로 경고를 실행하거나 침입이 발생하기 전에 보안 경비원을 파견할 수 있습니다.

가시성이 낮은 날씨나 어두운 시간대는 식별 문제를 가중시킵니다. 특히 비행장 전체를 커버해야 하는 장거리의 경우 더욱 문제가 됩니다. 매우 낮은 조명 조건에서도 풀 컬러 비디오를 제공하는 기술은 어둠과 모든 날씨 조건에서 장거리에 걸쳐 감지를 제공하는 열상 카메라에 의해 지원될 수 있습니다. 또한 야간이나 저시야에 넓은 지역에 대한 효과적인 비디오 감시를 위해 레이더를 사용할 수 있으며, 이러한 기술들을 결합할 수도 있습니다.

비행장 안전 최적화

경계구역 내부와 비행장 운영을 모니터링하는 것은 주로 직원과 승객의 안전에 초점을 맞추고 있으며, 안전 경보를 최소화하는 것도 효율적인 항공 교통 운영을 보장합니다. 이를 위해 효과적인 카메라 네트워크는 가장 효율적이고 신뢰할 수 있는 비행장 감시를 제공합니다.

비행장의 넓은 지역을 커버하는 고화질 파노라마 카메라는 카메라 수를 줄여 총 소유 비용을 절감하는 동시에 효과적인 모니터링을 제공합니다. 여러 대의 개별 카메라를 사용할 때 각각의 마스트 설치 비용만 $100,000에 달하고 설치하는 동안 운영 중단을 해야 하는 것에 비해, 두 대의 파노라마 카메라는 더 적은 비용으로 360° 뷰를 제공할 수 있습니다.

활주로에 걸쳐서는, 이륙 또는 착륙 시 발생할 수 있는 사건을 감지하고 긴급하게 대응해야 할 필요성과 함께, 안전 의무가 가장 높습니다. 안전 모니터링을 위해서는 어둠과 낮은 가시성 날씨에도 높은 이미지 품질이 필수적입니다. 그러나 카메라 해상도를 높이면 빛의 민감도를 낮출 수 있으므로, 두 가지 요구 사항을 모두 충족할 수 있는 카메라가 필수적입니다.

세부 사항과 명확성을 추가하기 위해 최대 31배 광학 줌을 제공하는 PTZ 카메라로 보안 감시를 지원할 수 있습니다. 그러나 비행장은 개방되어 있고 노출되어 있기 때문에, 강풍과 폭우가 내리는 동안에도 여전히 고품질의 이미지를 제공할 수 있는 카메라를 선택하는 것이 중요합니다.

파노라마 및 PTZ 카메라 기술과 결합된 딥 러닝 분석은 잠재적으로 위험한 존재 또는 활동에 대해 경고를 하도록 설정할 수 있습니다. 또한 자동화된 경보 기능을 통해 한 명의 보안 담당자가 훨씬 더 큰 팀이 수행할 수 있는 작업을 단독으로 수행하여, 전반적인 보안 감시 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있습니다.

계류장 안전 및 보안

비행장과 마찬가지로, 계류장에는 광역 감시 커버리지가 필요하므로, 파노라마 카메라가 최적입니다. 계류장 전체에 걸쳐 이미지 성능을 향상시키기 위해 14MP 비디오 스트림 해상도는 시각적 식별을 위한 명확성을 추가하며, 이러한 높은 이미지 품질은 분석 애플리케이션의 경보 기능을 지원하는 데에도 중요합니다.

분석은 잠재적 위험을 감지하고 운영 팀에게 알림으로써 계류장의 안전성을 높이는 중요한 기능입니다. 여기에는 계류장 주변의 차량 움직임이 포함될 수 있으며, 항공기 활주로에서 이물질과 같은 장애물을 감지하도록 개발자가 분석 애플리케이션을 맞춤형으로 구현할 수 있습니다. 분석 기능은 또한 PPE 감지를 포함하여 계류장에서 작업하는 직원의 안전을 지속적으로 점검하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 화재와 같은 사고가 발생할 경우 분석 경보를 통해 신속한 비상 대응을 보장하여, 기존 경보에 보안 계층을 추가로 제공할 수 있습니다.

효율성, 안전, 보안

비행장과 계류장에서 카메라 감시를 최적화하면 디지털 관리 시스템으로의 전환을 강화할 수 있습니다. 네트워크 카메라는 최고의 센서이며, 이 카메라가 제공하는 입력 데이터는 중단을 최소화하고 원활한 프로세스를 보장함으로써 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

하지만 디지털 계류장이나 디지털 관제탑으로 이동하기 전일지라도, 효과적인 네트워크 카메라 시스템은 공항 전체의 안전과 보안을 강화할 것입니다. 이는 유용한 카메라 기능의 통합을 통해 기존 네트워크의 가치를 최적화함으로써 달성할 수 있으며, 이러한 향상된 기능을 통해 보안 감시 시스템의 총 소유 비용도 절감할 수 있습니다.

 

Axis의 공항/항공용 보안 감시 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

공항 및 항공 솔루션

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감시를 수행하면서 개인 정보를 보호하는 방법 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/06/21/privacy-security-industry/ Wed, 21 Jun 2023 07:23:19 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=671 감시와 프라이버시는 본질적으로 어울리지 않는 한 쌍입니다. 하지만, 대중들이 감시가 그들의 안전과 보안에 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하기 시작하면서, 공공장소에서 감시를 사용하는 것에 대한 수용도가 높아지고 있습니다. 프라이버시는 감시 업계에서 항상 최우선 사항이었지만, 유럽의 GDPR, 미국의 FISMA와 같은 이니셔티브에 의해 권리에 대한 대중의 인식이 높아졌습니다. 그 결과, 기업은 자사 브랜드에 대한 인식을 보호할 뿐 … Continued

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감시와 프라이버시는 본질적으로 어울리지 않는 한 쌍입니다. 하지만, 대중들이 감시가 그들의 안전과 보안에 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하기 시작하면서, 공공장소에서 감시를 사용하는 것에 대한 수용도가 높아지고 있습니다.

프라이버시는 감시 업계에서 항상 최우선 사항이었지만, 유럽의 GDPR, 미국의 FISMA와 같은 이니셔티브에 의해 권리에 대한 대중의 인식이 높아졌습니다. 그 결과, 기업은 자사 브랜드에 대한 인식을 보호할 뿐 아니라, 직장에서 개인 정보 보호를 명시하는 조합 규정을 준수하기 위해 개인 정보를 보호하는 방법에 대해 주목하고 제시해야 하게 되었습니다. 이 모든 것이 기업들에게 감시 데이터를 안전하게 보호해야 한다는 부담을 가중시키고 있습니다.

사용자가 자신의 의무를 이해해야 합니다

감시 카메라는 공공 장소에서 흔히 볼 수 있습니다. 2021년에는 전세계적으로 약 10억 대의 감시 카메라가 설치된 것으로 알려져 있습니다. 그 결과, 사람들은 자신이 정기적으로 카메라에 잡힐 것이라는 것을 받아들이고 있습니다. 예를 들어, 런던 시민 1000명 당 약 13대의 카메라가 있고, 엄청난 영상 자료가 생성되고 있습니다. 네트워크 카메라의 확산으로 인해 이 모든 데이터가 어떻게 처리되고 저장되는지 넓은 관점에서 이해할 필요가 있습니다.

조직들은 다양한 이유로 감시 시스템을 운영하고 있습니다. 범죄 활동으로부터 구역을 보호하는 것에서부터 트래픽이 원활하게 돌아가도록 하는 것까지 말입니다. 감시 카메라 제조업체와 판매업체는 감시 모범 사례에 대해 계속해서 정보를 얻을 수 있도록 도울 수 있습니다. 감시 카메라로 수집한 정보를 올바르고 윤리적으로 사용하는 방법과, 현지 및 국제적인 개인정보 보호 규정을 준수하는 데 필요한 조치를 취할 수 있는 방법이 포함됩니다.

기술을 통해 규정을 준수해야 합니다

조직이 어떻게 데이터 보안 및 감시 규정을 준수해야 하는가에 대한 정확한 표현에는 지역적 차이가 있지만, 프라이버시에 대한 사람들의 권리를 보호함으로써 그들의 인권을 보호하는 것에 그 근본이 있습니다. 따라서, 비디오 데이터의 캡처, 저장, 공유와 관련하여 통제가 구현되어야 합니다. 비디오를 보고, 녹화하고, 내보내는 과정에서 사람들의 개인 정보를 보호하는 몇 가지 도구와 기술이 있습니다. 이러한 도구는 AI 및 분석 소프트웨어의 혁신으로 인해 최근 몇 년 동안 훨씬 더 효율적이 되어 새로운 수준의 개인 정보 보호가 가능해졌습니다. 가장 일반적인 것은 동적 익명화, 영구 마스킹 및 리댁션(redaction)이 있습니다.

동적 익명화(dynamic anonymization): 이 기법을 사용하면, 분석 소프트웨어가 장면에서 활동과 움직임을 모니터링할 때 실시간으로 비디오 내에 있는 사람을 자동으로 익명화합니다. 혁신적인 기술은 번호판에도 이 기법을 적용할 수 있습니다. 영상에 포착된 사람의 신원이 조사에 중요한 경우, 권한이 있는 사람만이 비디오에 접근해 데이터에 대한 마스킹을 해제할 수 있습니다. 이는 개인의 프라이버시에 대한 권리를 보호할 뿐 아니라, (특히 개방된 공공 장소에서) 사람들을 안전하게 보호해야 할 조직의 의무도 지킬 수 있습니다.

영구 마스킹(permanent masking): 이 방식은 지나가는 사람의 신원이 감시의 주요 목적과 관련이 없는 환경에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 영구 마스킹은 비디오 내에 있는 모든 사람을 익명화하고 비디오에 영구적으로 마스킹을 적용하여 영상의 마스킹을 취소할 수 없도록 함으로써 사람들의 프라이버시를 보호하는 보다 기본적인 방법입니다. 이렇게 하면 위험 요소, 발자국 수, 트래픽 모니터링 같은 사람이 아닌 대상을 모니터링할 수 있지만, 조사의 일환으로 영상에 접근해 비디오에 있는 사람들의 신원을 확인할 수는 없습니다. 영구 마스킹에는 실시간 및 녹화 비디오에서 영구적으로 마스킹할 영역을 사전 정의하는 정적 마스킹과, 장면에서 움직이는 객체에 동적으로 마스킹이 적용되는 동적 마스킹이 있습니다.

리댁션(redaction): 카메라에 잡힌 사람들을 담요를 덮어 익명화하는 대신, 리댁션은 누군가의 이미지가 카메라에 잡힌 후, 관계없는 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 수행됩니다. 조사의 일환으로 법 집행기관 등에 익명화되지 않은 영상을 공유해야 할 때 가장 흔히 사용됩니다. 이 기법은 조직이 무고한 개인의 프라이버시를 보호하는 데 도움이 되지만, 실시간 비디오 스트림에 대한 프라이버시를 보호하지는 않습니다.

위에서 언급한 감시 개인 정보 보호 접근 방식과 더불어, 일부 비시각적 감시 기술은 자연스럽게 신원 보호 기능을 제공합니다. 예를 들어 열상 카메라는 의료기관의 환자 모니터링과 같은 민감한 환경에서 자주 사용됩니다. 미국 HIPPA 규정에 의거해 요구되는, 개인 세부 정보를 캡처하지 않고도 환자를 원격에서 관찰할 수 있습니다.

개인 정보 보호를 규범으로 만드십시오

Axis에서는 비디오 데이터를 보호하고 개인 정보를 보호하는 데 도움이 되는 지침과 도구를 고객에게 제공하기 위해 노력하고 있습니다. Axis는 조직이 자신의 책임을 인식하고 데이터를 규범의 일부로 책임 있게 사용할 것을 권장합니다.

영상 감시에서의 개인 정보 보호

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품질은 유지하고, 스토리지를 줄이세요 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/2023/06/05/cut-storage/ Mon, 05 Jun 2023 05:43:13 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-kr/?p=821 지난 10년 동안 우리는 감시 카메라가 지속적으로 향상된 이미지 품질을 제공하는 것을 보아 왔습니다. 오늘날의 카메라는 높은 프레임 레이트로 놀랍도록 상세한 해상도의 비디오를 제공할 수 있습니다. 광역역광보정(WDR) 기술을 통해 오늘날의 카메라는 복잡한 조명이 있는 장면에서도 상세한 이미지를 캡처할 수 있으며, 첨단 이미지 센서는 극한의 저조도 조건에서도 고해상도 컬러 비디오를 제공할 수 있습니다. 불가피하게도 이러한 기술의 … Continued

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지난 10년 동안 우리는 감시 카메라가 지속적으로 향상된 이미지 품질을 제공하는 것을 보아 왔습니다. 오늘날의 카메라는 높은 프레임 레이트로 놀랍도록 상세한 해상도의 비디오를 제공할 수 있습니다. 광역역광보정(WDR) 기술을 통해 오늘날의 카메라는 복잡한 조명이 있는 장면에서도 상세한 이미지를 캡처할 수 있으며, 첨단 이미지 센서는 극한의 저조도 조건에서도 고해상도 컬러 비디오를 제공할 수 있습니다.

불가피하게도 이러한 기술의 발전은 생성되는 데이터의 양 또한 증가시키고, 네트워크 대역폭과 데이터 스토리지의 측면에서 요구 사항이 증가합니다.

지능형 압축 방법을 사용하여 비트레이트를 50% 이상 줄일 수 있습니다. 하지만 중요한 질문은 어느 쪽이 50%를 잃느냐 하는 것입니다! 네트워크를 통한 전송을 용이하게 하거나 필요한 스토리지 용량을 줄이기 위해 비트레이트를 낮출 때 중요한 세부 정보가 손실된다면 고품질 비디오 보안 감시 카메라에 투자하는 것은 거의 의미가 없게 됩니다.

지능형 비디오 압축에 대한 Axis의 해결책은 2015년에 개발된 기술인 Zipstream으로, 비디오 영상을 동적으로 검토하여 고해상도 및 풀 프레임 레이트로 비디오를 녹화하는 동시에 필수적이지 않은 비디오 부분의 비트레이트를를 크게 낮춥니다.

중요한 것은 캡처하고, 중요하지 않은 것은 압축하세요

감시 대상 장면이 절대 변경되지 않는다면, 최적의 영상 압축 수준에서 최상의 결과를 제공하도록 카메라를 구성할 수 있습니다. 하지만, 이것은 비현실적인 시나리오입니다. 한밤중의 텅 빈 호텔 로비에서 러시아워의 기차역까지; 크리스마스를 앞둔 쇼핑몰 입구 홀에서 주말의 사무실에 이르기까지, 모든 상황은 거의 끊임없이 변화하고 있습니다. 따라서 이러한 환경에 적응하고, 이미지 품질과 비트레이트를 모두 최적화하고, 필요할 때 법의학적인 수준의 세부 정보를 캡처하고, ‘고해상도의 텅 빈 장면’을 녹화하는 시간을 피할 수 있는 유연성을 갖춘 보안 감시 카메라 시스템이 필수적입니다.

이른 아침의 텅 빈 호텔 로비를 예로 들어 봅시다. 거의 아무 일도 발생하지 않지만 카메라는 상당한 대역폭과 스토리지를 사용하면서 최대 프레임 레이트와 고해상도로 장면을 녹화하고 있을 것입니다. 이러한 상황에서, Zipstream은 가장 중요하지 않은 데이터(이 경우, 거의 모든 것!)를 압축해 비트레이트를 크게 낮춥니다. 어떤 경우에는 거의 0으로 낮출 수 있습니다. 그럼에도 카메라가 여전히 지속적인 감시를 제공하면서 말입니다.

크리스마스 쇼핑 시즌의 분주한 쇼핑몰 입구처럼 움직임이 많은 상황에서도, 지능형 압축은 실시간으로 영상을 동적으로 검토하여, 가치가 거의 없는 이미지의 정적인 부분은 압축하고 가장 중요한 디테일은 해상도를 유지합니다.

지능형 비디오 압축 기술을 최적화하여 장치가 중요한 것을 캡처하고 중요하지 않은 것을 압축하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 보다 직관적인 최적화를 제공하는 정교한 기술이 이제 존재하기 때문에, 촬영 품질을 저하시키지 않고 스토리지를 더 빠르고 쉽게 줄일 수 있습니다. 예를 들어 Zipstream에는 향상된 비트 전송률 절감과 쉬운 구성을 위해 가장 적합한 인코딩 및 압축 설정을 자동으로 선택하는 원클릭 프로파일 선택 기능인 “스토리지 프로파일”이 제공됩니다.

지능형 비디오 압축: 더 이상 “있으면 좋은” 기능이 아닙니다

영상 감시 카메라의 품질이 거의 기하급수적으로 향상됨에 따라, 지능형 비디오 압축은 ‘있으면 좋은 기능’에서 절대적으로 필수적인 것으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이 기능이 없으면 데이터 전송과 스토리지 요구를 지원하는 것은 거의 불가능할 것입니다. 조사에 중요한 세부 정보를 잃어버리거나 전체적이고 포괄적인 분석을 위해 녹화된 영상을 충분히 보관할 수 없게 될 위험이 있습니다. 감시 카메라의 품질로 인해 데이터 요구가 너무 많아져 그 이점을 실현할 수 없게 된다면 정말 아이러니한 일이 될 것입니다.

 

Zipstream에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

Axis Zipstream 기술

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