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제오마： 비디오 감시 및 분석을 활용한 출입 통제 시스템

제오마 비디오 감시 프로그램은 수십 가지 스마트 비디오 분석을 포함한 100 가지 이상의 다양한 기능을 제공합니다。 그러나 제오마의 가장 기본적이고 인기 있는 기능 중 하나는 여전히 출입 통제입니다。 이 기사는 출입 통제의 기본 개념과 제오마와 같은 비디오 감시 시스템이 제공하는 비디오 분석을 활용한 현대적이고 고급화된 버전에 대해 안내합니다。
 

출입 통제 시스템은 보안 구역이나 시설에 대한 출입을 제한하도록 설계된 도구입니다。 가장 넓은 의미에서는 간단한 문 잠금 장치조차 출입 통제 시스템으로 간주될 수 있지만， 이 용어는 일반적으로 다양한 기업이나 구역의 진입 지점 및 검문소에 설치된 하드웨어와 소프트웨어 복합체 （인간 개입 유무와 관계없이） 를 의미합니다。 이러한 시스템의 주된 목표는 무단 출입을 방지하고 방문자를 추적하며 분석 데이터를 수집하기 위해 들어오거나 나가는 사람 및／또는 차량을 필터링하는 것입니다。 예를 들어， 패스트푸드점에서 직원의 출퇴근 시간을 추적하는 데 사용할 수 있습니다。

많은 사람이 모르고 있지만， 비디오 감시는 출입 통제를 위한 훌륭한 도구입니다。 감시 솔루션에 사용되는 컴퓨터 비전은 인간의 실수， 기상 조건 및 기타 어려운 상황으로 인한 오류를 줄여 출입 통제 시스템의 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다。 또한 최신 비디오 감시 시스템에는 출입 통제의 주요 프로세스와 함께 추가 작업을 수행할 수 있는 전문 비디오 분석 기능이 함께 제공되며， 종종 특별하고 비싼 카메라가 필요하지 않습니다。 따라서 비디오 감시 시스템은 출입 통제 도구로만 활용되는 것을 넘어 일부 자동화 작업에도 사용될 수 있습니다。 이에 대해 아래 ‘자동화 도구로서의 출입 통제’ 섹션에서 자세히 설명하겠습니다。

 

일반적인 출입 통제 시스템은 보통 다음과 같이 구성됩니다
– 판독기，
– 배리어 장치를 제어하는 컨트롤러，
– 배리어 장치 자체 （예： 게이트 배리어， 회전문， 원격 제어 전자 잠금 장치 등），
– 식별 수단 （예： 출입 카드）。

반면 비디오 감시 기반 출입 통제 시스템은 특별한 하드웨어 없이 카메라의 컴퓨터 비전 기능에 해당 작업을 위임함으로써 일부 구성 요소를 제거할 수 있는 장점을 제공합니다。 예를 들어， 제오마를 사용하면 출입 통제 시스템은 다음과 같이 구성할 수 있습니다

1） 선택한 비디오 분석에 충분한 성능을 갖춘 컴퓨터， 마이크로 컴퓨터， 노트북 또는 스마트폰。

2） 비디오 분석에 적합한 사양을 갖춘 네트워크 카메라。 따라서 희귀한 기능과 높은 비용이 드는 특수 IP 카메라는 필요하지 않습니다。

3） 필요한 비디오 분석 기능을 포함하는 제오마 소프트웨어 버전。 어떤 것을 선택해야 할지 모르시겠나요？ 문의하세요 — 도와드리겠습니다！ 예를 들어， 얼굴 인식 기능을 사용하면 제오마는 기존 출입 통제 시스템의 「두뇌」인 컨트롤러와 식별 수단 역할을 모두 수행할 수 있습니다。

4） 게이트 배리어， 회전문， 전자 잠금 장치， 모터식 게이트 오프너， 기타 유형의 기계식 문 등 네트워크를 통해， 통합 Modbus 컨트롤러를 통해， 또는 GPIO 핀을 통해 제어되는 배리어 장치。

비디오 감시 기반 출입 통제 시스템의 또 다른 장점은 보안 구역의 진입 및 출구 지점에 카메라를 설치해야 할 가능성이 높다는 점입니다。 이는 비디오 보안 모니터링을 위한 일반적인 위치이기 때문입니다。 그렇다면 이를 출입 통제에도 활용하지 않을 이유가 무엇일까요？
 

비디오 감시를 기반으로 출입 통제 시스템을 구성하는 데 필요한 네 가지 요소를 모두 확보했다면 다음 지침을 따르세요

1。 네트워크 카메라 설치： 검문소에 네트워크 카메라를 설치하고 지침에 따라 설정합니다。 더 높은 정확도를 위해 카메라의 위치는 사용하려는 해당 비디오 분석 모듈의 권장 사항을 준수해야 합니다。
2。 컴퓨터에서 제오마 실행： 컴퓨터에서 제오마를 시작하고 프로그램이 네트워크 카메라를 찾도록 하거나 수동으로 추가합니다。
3。 필요한 제오마 라이선스 활성화： 필요한 제오마 버전과 사용할 추가 모듈에 대한 라이선스를 활성화합니다。
4。 비디오 분석 구성： 출입 통제의 기반으로 하려는 비디오 분석 유형을 설정합니다。 예제를 여기에서 확인하세요。
5。 반응 설정： ‘이벤트’ 발생 시 비디오 감시 시스템이 취할 행동을 구성합니다。 예를 들어， 직원이 감지되면 장벽 장치에 신호를 보내거나， 공급업체가 포착되면 관리자에게 알림을 발송하도록 설정할 수 있습니다。 예시 보기

따라서 일반 네트워크 카메라와 간단한 컴퓨터， 때로는 마이크로컴퓨터나 Android 태블릿만으로도 제오마의 스마트 비디오 분석을 활용해 출입 통제 및 장벽 장치나 자동화 시스템과의 연동이 가능합니다。 이 비디오 분석은 리더기나 식별기 같은 물리적 장치를 완전히 대체하는 컴퓨터 비전에만 의존하거나， 기존 장치와 병행하여 작동할 수 있습니다。 각 옵션에 대한 자세한 내용은 다음 섹션에서 설명합니다。
 

“비디오 감시를 활용한 출입 통제 시스템 구축 방법” 섹션의 4 단계에서 언급했듯이， 제오마 비디오 감시 프로그램은 비디오 스트림의 특정 패턴을 분석하는 비디오 분석 기술을 통해 승인자와 비승인자를 구별할 수 있습니다。 필요에 따라 제오마는 다음과 같은 여러 옵션을 제공합니다

인간 액세스 제어： 얼굴 인식。 제오마에는 얼굴을 통해 개인을 식별하는 얼굴 인식 기능이 있습니다。 간단한 단계를 통해 시스템을 훈련시켜 인식해야 할 사람을 식별하도록 하면， 해당 개인이 프레임에 나타날 때 인식하고 해당 사전 설정된 반응을 트리거할 수 있습니다。 이 생체 인식 방법은 피트니스 클럽 입구， 레스토랑 직원 구역， 공장 게이트， 심지어 개인 주택 감시 시스템과 같은 보행자 검문소에서 액세스 제어를 위해 성공적으로 사용됩니다。

얼굴 인식을 활용한 출입 통제 시스템의 장점은 기존 시스템에서 물리적 장치로 구현되던 식별기와 리더기의 조합을 대체한다는 점입니다。 승인된 사용자는 얼굴을 보여주기만 하면 되며， 이는 가상 식별자 역할을 수행합니다。 제오마 비디오 감시 소프트웨어는 리더기 역할을 수행하여 프레임 내 얼굴과 설정 과정에서 학습을 통해 구축된 데이터베이스의 얼굴을 비교한 뒤， 일치 시 장벽 장치 컨트롤러에 신호를 전송합니다。 또한 얼굴 인식 모듈은 승인 목록의 사람뿐만 아니라 차단 목록의 사람， 프레임 내 모든 사람， 또는 인식되지 않은 사람에 대해서도 반응하도록 설정할 수 있습니다。

얼굴 인식 모듈 설정 및 승인／차단 목록 데이터베이스 구축에 대한 자세한 내용은 얼굴 인식 모듈 관련 기사를 참조하세요

 

차량 검문소： 차량 번호판 인식。 얼굴 인식과 유사하게 차량 번호판 인식 모듈은 진입하거나 출차하는 차량의 번호판을 식별자로 활용합니다。 이 방식에서 제오마는 다시 물리적 리더 장치를 대체합니다。 프로그램은 프레임 내 번호판을 미리 구축된 승인 또는 차단 번호판 데이터베이스와 비교한 뒤， 일치 시 장벽 장치 컨트롤러에 신호를 전송합니다。 얼굴 인식과 마찬가지로 제오마의 차량 번호판 인식 모듈은 인식되지 않은 번호판 또는 프레임 내 모든 번호판에 대해서만 반응하도록 설정할 수 있습니다。

차량 번호판 인식 모듈 설정 및 승인／차단 목록 데이터베이스 구축에 대한 자세한 내용은 ANPR 관련 기사를 참조하세요

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비디오 감시가 자동화된 출입 통제 시스템에 제공할 수 있는 두 가지 주요 비디오 분석 유형 외에도， 제오마는 기타 비디오 분석 기능과 제3자 하드웨어 출입 통제 시스템의 외부 센서 연동 옵션을 제공합니다。 이에 대한 자세한 내용은 아래 ‘제3자 제조사의 하드웨어 시스템을 활용한 식별’ 섹션에서 확인하세요。

이 섹션을 건너뛰고 반응 설정으로 바로 이동하려면 여기를 클릭하세요

 

제오마는 여러 외부 출입 통제 시스템 및 주변 보안 시스템과 연동되며， 그중 두 가지 시스템에 대해 아래에서 설명합니다。

제오마 RIF+ 감지 모듈은 START-7 사의 『RIF Plus』 주변 보안 시스템과 비디오 감시 시스템을 통합하도록 설계되었습니다。 이 통합은 보호 구역 주변 센서로부터 신호를 수신하고， 『경보』 상태가 감지되면 다양한 반응을 실행하는 방식으로 작동합니다。 시스템에는 원격 제어 잠금 장치， 장벽， 강화 철조망 등도 포함됩니다。 제오마는 주변 보안 트리거만으로 잠금 장치나 장벽 제어와 같은 반응을 시작할 수 있으며， 『RIF+』 외부 정보와 자체 비디오 분석을 결합하여 사용할 수도 있습니다。 예를 들어 경보 이벤트의 이중 확인이 필요하거나 『RIF+』 센서만으로는 요구 사항을 충족하지 못할 때 유용합니다。

센스타 PTZ 추적 모듈은 FlexZone， OmniTrax， UltraWave 등 센스타 센서 데이터를 수신하여 경보 이벤트가 감지된 영역을 카메라가 자동으로 회전해 자세히 확인할 수 있게 하는 통합 모듈입니다。 제오마의 유연성 덕분에 대상 모듈을 활용하여 필요한 다양한 반응을 실행하도록 구성할 수도 있습니다。 이 시스템을 사용하려면 센스타 센서， ONVIF 프로토콜 지원 PTZ 카메라， 제오마 실행용 컴퓨터 또는 마이크로컴퓨터， 그리고 사용자가 선택한 잠금 또는 장벽 장치가 필요합니다。

다른 장치나 시스템 지원이 필요한 경우， 요청 시 제오마에 필요한 기능을 구현해 드리는 유료 개발 프로그램을 제공합니다。
 

프레임 내 객체 식별 성공 시 가장 논리적인 반응은 출입을 허용하는 것입니다。 이는 설치된 장벽 장비가 지원하는 통신 방식에 따라 비디오 감시 프로그램에서 다양한 방법으로 구현할 수 있습니다。

HTTP 요청 전송기 모듈을 사용하면 제오마가 네트워크 관리를 지원하는 장벽에 HTTP 명령을 보낼 수 있습니다。 이는 장벽 장치와 통신하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다。
 

장벽 장치가 Modbus 타입 컨트롤러로 제어되는 경우， 제오마는 이를 위한 전용 모듈인 「Modbus 컨트롤러」를 제공합니다。 이 모듈은 장벽뿐만 아니라 신호등 및 스마트 홈 시스템에서도 널리 쓰이는 Modbus 컨트롤러와 명령을 주고받을 수 있습니다。 이를 통해 장벽 상승， 회전식 게이트 잠금 해제， 잠금 장치 또는 자동 게이트 개방 명령을 전송할 수 있습니다。

Linux ARM 기반 마이크로컴퓨터에서 구동되는 비디오 감시 시스템도 제오마의 GPIO 모듈을 이용해 GPIO 핀에 명령을 전송하여 성공적인 식별 이벤트에 반응할 수 있습니다。 이 『드라이 컨택트』 방식은 차고 문 개방과 같은 자동화 도구를 포함한 장벽 장치에 신호를 보내는 데에도 활용됩니다。

중요 참고： 이러한 소형 솔루션은 일반적으로 전문 스마트 비디오 분석에는 성능이 부족할 수 있으나， 제오마는 이를 가능하게 하는 다양한 최적화 기술을 적용했습니다。 예를 들어， 제오마의 번호판 인식 기능은 CIS 국가의 『안전 도시／도로 감시』 프로젝트 중 하나에서 ARM 기반 단일 보드 장치에 1~2 대의 카메라를 연결해 성공적으로 사용되었습니다。

해당 옵션이 적합하지 않다면， 제오마 비디오 감시 프로그램은 「애플리케이션 실행기」 모듈을 통해 사용자 정의 스크립트를 실행할 수 있습니다。 이 스크립트는 기존 인프라나 API와 통신하는 데 필요한 인터페이스를 제공하여， 장벽 장치에 신호를 전송하는 데 필요한 매체를 구현할 수 있습니다。

현재 제오마는 18 가지의 고유한 대상 모듈과 API 등 다양한 내장 기능을 제공하므로， 거의 모든 시스템에 맞는 맞춤형 반응을 구현할 수 있습니다！ 만약 특별한 반응이 필요하다면， 언제든지 유료 개발 프로그램을 통해 맞춤형 기능 개발을 의뢰하실 수 있습니다！

 

 

앞서 언급한 바와 같이， 제오마에 내장된 FaceID 모듈을 통해 강화된 2 단계 인증을 제공하는 특별한 방식이 있습니다。 이 방식은 ‘얼굴 인식 （Face Recognition）’과 달리 가상 식별과 물리적 식별자를 통한 확인을 결합하므로 별도로 살펴볼 가치가 있습니다。 이 방식은 프레임 내 얼굴을 가상 데이터베이스와 비교하는 대신， 기존 출입 통제 시스템과 마찬가지로 물리적 식별자를 통한 추가 신원 확인을 요구합니다。 해당 식별자는 다음 중 하나입니다：

1。 해당 브랜드 리더기와 페어링된 Omnikey 액세스 카드。
또는
2。 배지나 의복（예： 유니폼 또는 헬멧）에 인쇄된 QR 코드。

첫 번째 경우， 리더기 동봉 소프트웨어와 ‘빈’ 카드를 사용하여 소지자의 프로필 정보 （사진 포함） 를 카드에 인코딩합니다。 사진은 로컬 저장소에 저장하거나 회사 LDAP 서버에서 가져올 수 있습니다。 출입 통제 지점에 접근한 사용자가 Omnikey 액세스 카드 （식별자） 를 리더기에 대면 감시 카메라가 사용자의 얼굴을 촬영합니다。 리더기는 카드 칩의 데이터를 디코딩하여 소지자 사진을 제오마로 전송하고， 제오마는 이를 프레임 내 얼굴과 비교합니다。 이 모든 과정은 순식간에 완료됩니다。 일치할 경우 허가 신호가 반응 모듈로 전송됩니다（（반응에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오）。）

두 번째 경우， 액세스 카드 대신 사용자의 프로필 정보와 사진이 암호화된 QR 코드를 사용할 수 있습니다。 이 QR 코드는 패스， 배지， 또는 의복에 직접 인쇄할 수 있으며， 건설 현장이나 수감자 호송 등 손이 자주 막히는 상황에서 비접촉식 출입에 특히 유용합니다。 작동 과정은 다음과 같습니다。 제오마 외부에서 소지자 정보와 사진이 포함된 고유 QR 코드를 생성하여 작업자나 승인자에게 인쇄물로 배포합니다。 해당 사용자가 카메라 범위 내에 들어오면 제오마와 FaceID 모듈이 프레임 내 사용자를 찾아 얼굴을 감지하고， “QR 코드 인식” 모듈로부터 비교할 정보를 기다립니다。 동시에 “QR 코드 인식” 모듈은 동일하거나 다른 카메라의 영상 피드를 활용하여 프레임 내 QR 코드를 스캔하고， 발견 시 디코딩하여 사용자 사진을 추출한 뒤 FaceID 로 비교를 위해 전송합니다。 이 모든 절차는 실시간으로 수 분의 1 초 만에 처리됩니다。 FaceID 가 일치하면 허가 신호가 반응 모듈로 전송됩니다（（반응에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오）。）

이러한 시스템은 교도소， 은행， 의료 시설 등 엄격한 출입 통제와 다중 검증이 필요한 다양한 분야에 적합합니다。 이는 직원의 식별자가 유출되는 것을 방지하기 위해 필수적입니다。 또한 제오마 FaceID 와 Omnikey 액세스 카드를 결합하여 베트남 프로젝트와 같이 대학 캠퍼스의 완전 자동화된 출입 통제 시스템의 일부로 활용할 수도 있습니다。
 

 

본 기사 전반에 걸쳐 비디오 감시를 활용한 출입 통제 시스템이 카메라 시야 내 사람이나 차량의 보안 구역 진입 권한을 확인하는 데만 사용되는 것이 아니라， 통계 수집 등 추가 기능에도 활용될 수 있음을 반복적으로 언급했습니다。 예를 들어， “제오마를 활용한 자동 근무 시간 추적” 기사에서는 앞서 언급한 얼굴 인식 （사람） 과 차량 번호판 인식 （차량） 을 기반으로 기업의 근무 시간 （출근 및 퇴근） 을 추적하는 방식을 설명합니다。 따라서 통로 자동 개방과 함께 시스템은 이벤트 시간을 기록하며， 이를 통해 해당 객체의 체류 시간을 계산하는 데 활용할 수 있습니다。

건설 또는 물류 분야에서 제오마 기반 출입 통제 시스템은 배송 경로 자동화에 활용되어 사람의 감독 없이 차량을 적절한 하역 구역으로 안내할 수 있습니다。 제오마의 “차량 번호판 인식” 모듈은 트럭을 포함한 접근 차량의 번호판을 인식하고， 예상 차량 목록과 비교한 후 미리 설정된 반응 （예： 장벽 개방 또는 화면에 하역 구역 표시） 을 자동으로 실행합니다。

낯선 사람과 지인 또는 차량을 구별하는 기능은 장벽 장치와 관련이 있거나 없는 다양한 자동 반응을 트리거하는 데 활용됩니다。 예를 들어， 비디오 감시 기반 출입 통제 시스템을 스마트 홈과 연동하여 집주인의 차량이 진입로에 감지되면 차고 문을 자동으로 열거나， 아파트 거주자의 얼굴이 인터콤에서 인식되면 복도 조명을 켜고， 해당 거주자가 집으로 이동하는 동안 온도 조절 및 조명 등을 자동으로 조정할 수 있습니다。 자동화 및 스마트 홈 연동에 대한 자세한 내용은 저희 “스마트 홈 시스템에 비디오 감시 적용하기” 기사를 참조하세요。

또는 출입 통제를 제한 구역의 침입 탐지와 긴밀하게 연동할 수 있습니다。 예를 들어， 화면에 무단 침입자가 탐지되면 담당자에게 즉시 알림 （이메일， 텔레그램， 스마트폰） 을 전송하거나 경보를 울릴 수 있습니다。 가정 보안 시스템의 침입 탐지에 대한 자세한 내용은 “제오마 비디오 감시로 소중한 분들의 안전을 지키세요” 기사를 참조하세요。

 

 

 

 

 

 

 

 

2024년 7월 24일

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