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스마트카메라
스마트카메라(smart camera)는 와이파이(Wi-Fi) 또는 엘티이(LTE)를 탑재하여 사진촬영 즉시 온라인 공유가 가능한 카메라를 말한다.
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개요[편집]
스마트카메라는 와이파이(Wi-Fi) 또는 엘티이(LTE)를 탑재하여 사진촬영 즉시 온라인 공유가 가능한 카메라를 말한다. 최근에는 개방형 운영체제인 안드로이드를 적용한 스마트카메라로 진화하고 있다. 전통적 카메라 브랜드와는 달리 자체적으로 스마트폰을 생산하여 최신 운영체제와 최신 스마트폰 기능 등을 자사 카메라들에 비교적 용이하게 추가해 나가는 제조회사들이 자사 카메라들에 대해 전략적으로 경쟁사와 구분된 명칭으로 사용하고 있다. 사진을 서로 공유하는 데 그치는 것이 아니라, 실시간으로 자신의 상황을 보다 생생하고 정확하게 알려 광범위한 지역, 연령을 아우르는 타인과 의견을 나누고 공감하는 것이 가능하며 또는 사건 현장이나 화재 현장에서 신속하게 소식, 정보를 알리거나 멋진 공연이나 좋은 정보가 있을 때 스마트카메라는 놀라운 기능을 발휘할 수 있다. 스마트폰의 출시로 블로그나 개인 홈페이지의 글이 기념, 시간, 추억을 남기는 기능에서 실시간 정보공유와 교류로 바뀌어가고 있듯이, 사진의 기능 역시 지나간 시간, 추억, 기념을 보존하는 매개물이던 과거의 모습에서 실시간으로 스토리를 만들고 실시간으로 타인과 정보를 공유하는 매개체로 변화하는 것이 현재의 추세이다.즉, 영상정보를 획득하는 기능만을 갖고 있는 것이 아니라, 영상에 나타난 의미를 찾고 경우에 따라서는 카메라 사용자를 위한 일련의 작업까지도 수행하는 기능을 갖고 있는 카메라를 말한다.[1]
등장배경[편집]
스마트기기에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있으며, 시장에서의 요구도 증가 하고있다. 저렴한 PC, 아날로그 CCTV 카메라, 비디오 프레임 등을 이용할 수 있게 됨에 따라 연구나 개발에 종사하는 사람들은 이들 디바이스와 컴포넌트에 컴퓨터 비전 방식과 기술을 개발하고 시험하고 적용한 스마트카메라 개발 플랫폼을 손쉽게 확보할 수 있게 되었다. 스마트카메라가 기술적으로나 시장에서 최근에 스마트카메라가 성장할 수 있었던 기술배경은 다음과 같이 정리할 수 있다.
- VLSI 기술과 임베디드 시스템 기술의 발전 : 무어의법칙에 따르면 이미지센서와 마이크로프로세서의 성능은 지속적으로 개선되며 크기와 가격은 계속 떨어지게 될 것이다. 임베디드 시스템을 특수한 목적의 애플리케이션에 적용 하려고 하는 경우에라도 임베디드 시스템을 설계하는 기술은 날이 갈수록 발전해 가고 있다.
- 컴퓨터비전 분야의 발전 : 인텔에서 제공하는 OpenCV 라이브러리와 같은 컴퓨터비전 분야의 공개 프로그램은 광범위한 분야에서 스마트카메라 개발을 지원할 수 있으며 또 활용되고 있다.
- 산업계나 학계의 관심 고조 : 컴퓨터 비전과 비디오 감시 분야에 대하여 스마트카메라, 임베디드 컴퓨터 비전, 영상 감시시스템에 관해 다양한 워크숍이나 학술대회 등이 개최되고 있다.
종류[편집]
단일 칩 스마트카메라[편집]
단일 칩 스마트 가메라는 동일한 칩 위에 반도체 이미지 센서와 함게 ASIP의 전체 또는 일부 기능을 구현하는 스마트카메라를 말한다. 스마트카메라를 분명하게 구분할 수 있는 요소는 데이터 처리 부문, 즉 ASIP이다. ASIP에는 하나 이상의 마이크로프로세서가 내장되어 해당 애플리케이션에 대해 이미지를 실시간으로 처리하고, 특정 이벤트의 검출을 위한 알고리즘을 구동한다. 예를 들어, 차량번호 인식의 경우 ASIP는 자동차번호판을 인식하고, 번호판에 있는 숫자와 글자를 인식하기 위한 알고리즘을 DSP나 프로세서 또는 코-프로세서 형태의 FPGA를 이용하여 실시간 수행한다.[2]
CCD 센서에 비해 CMOS 이미지 센서가 갖는 가장 중요한 장점은 이미지 센서 어레이를 구축할 수 있는 기능을 갖고 있으며, 또한 지능형 이미지 처리 회로를 동일 칩 상에 구현하여 스마트센서를 만들 수 있다. 또한, 각 픽셀 안에 이미지 처리 회로를 두어 스마트 픽셀을 만들 수 있으므로 이미지 처리에 대한 새로운 패러다임을 제시할 수 있다. 이러한 스마트카메라에는 많은 기능이 하나의 디바이스 내에 집적되어 있기 때문에 이 디바이스를 이용해서 모듈화 설계를 하기 어렵고, 표준 이미지 센서를 생산하는데 소요되는 비용에 비해 상대적으로 생산 비용이 높다는 단점이 있다.
임베디드 스마트카메라[편집]
임베디드 스마트카메라는 휴대폰과 같이 다른 디바이스 내에 카메라가 내장되어 있는 형태를 말한다. 이러한 카메라는 내부에 숨겨져 있기 때문에 외부에서는 볼 수 없어 카메라의 존재를 인식하지 못하는 경우도많다. 이러한 사례로는 비전기술을 이용한 광마우스, 비전기술을 이용한 지문인식기, 로봇이나 자동차에서 사용하는 카메라 등이 있다. 이러한 종류의 스마트카메라는 전용 프로세서나 디바이스 프로세서에 의해 ASIP 기능을 수행하도록 하고 있다. 특히 휴대 디바이스에 내장된 카메라를 이용하여 새로운 애플리케이션을 수행하거나 새로운 제품을 만들 수 있다.
독립형 스마트카메라[편집]
독립형 스마트카메라는 외형적으로나 정의에서도 알 수 있듯이, 가장 보편적인 스마트카메라로 볼 수 있으며 CCTV 카메라나 산업계에서 범용으로 사용하는 카메라와 비슷하게 일반 카메라처럼 보인다. 특히 산업계 머신 비전 분야에서 가장 보편적으로 활용되고 있으며, 어느 정도 시장이 형성되어 있다. 독립형 스마트카메라는 내장되어있는 전용 프로세서와 그 상위에서 수행되는 지능형 알고리즘에 의해 ASIP 기능이 제공된다. 대부분의 독립형 카메라는 실시간 운영체계를 사용해서 카메라를 간단히 프로그램할 수 있으며, 사용자 인터페이스 기능도 개선하고 있다.
소형시스템 스마트카메라[편집]
소형시스템 스마트카메라는 2개의 주요 부분으로 구성된 임베디드 비전 시스템을 의미한다. 한 부분은 기존의 카메라나 ASIP 부분을 포함한 본체 부분이 되며, 나머지 한 부분은 ASIP와 통신용 I/O 인터페이스를 포함하는 부분이 된다. 일반적으로, 소형시스템 스마트카메라는 전용 케이블이나 통신 인터페이스를 통해 외부에 별도로 있는 전용 이미지 처리 유닛에 연결된다. 이들 카메라는 이미지 획득 기능을 수행하며, 때로는 전송되는 데이터의 양을 줄이거나 기능 추출을 위해 사전 처리와 같은 ASIP 기능을 수행한다. 시스템 ASIP의 나머지 기능은 외부 유닛에서 수행한다. 이러한 유형의 스마트카메라는 값도 싸고 다른 모듈로 대체하거나 업그레이드도 용이하다. 외부 프로세스 유닛은 이용할 수 있는 메모리 및 다른 리소스들이 충분하기 때문에 더 많은 프로세스 파워를 제공할 수 있다. 보안이나 교통량 분석과 같은 비디오 감시 애플리케이션에서 이러한 유형의 스마트카메라를 사용하는 사례가 많이 있으며, 대부분의 대학이나 연구 그룹에서 이러한 형태의 카메라를 활용하고 있다.
분산 스마트카메라[편집]
네트워크 기술과 센서 네트워크, 무선 통신 기술 등이 발전함에 따라, 최근 분산 스마트카메라 혹은 네트워크 스마트카메라 분야에 대해 학계나 산업계에서 관심이 높아지고 있다. 분산 스마트카메라 시스템은 여러 대의 카메라와 스마트카메라가 네트워크를 통해 연결되어, 네트워크 전체가 하나의 단일 가상 스마트카메라처럼 여겨질 수 있다. 특히 각 카메라마다 분리된 모습을 모아 서로 결합하고 협력하여 이벤트를 분석하거나 어떤 일을 수행하므로 전체가 마치 하나의 가상 스마트카메라 처럼 보이게 된다. 이러한 유형의 스마트카메라를 사용함으로 인해 유리해지는 애플리케이션으로는 비디오 감시시스템 분야, 머신 비전 시스템 분야, 자동 시스템 분야 등이 있다.[3]
전망 및 과제[편집]
머신비전 기술의 발전으로 스마트카메라, 프레임 그래버 같은 머신비전을 이루는 부품까지 시장의 범위가 확대되고 있다. 머신비전은 다양한 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이뤄져, 여러 산업에서 생산되는 제품의 품질을 관리하기 위한 기술을 뜻한다. 전 세계 머신비전 시장은 2016년 90억 2,000만 달러에서 연평균 성장률 8.15% 증가해 2022년에는 약 145억 달러에 이를 것으로 전망된다. 전 세계 머신비전에 사용되는 하드웨어 시장은 카메라, 광학계, 프레임 그래버, 프로세서, LED 조명, 기타로 분류되는데 업계 전문가들에 따르면 카메라 분야는 2016년 약 40억 달러에서 2022년 약 65억 달러에 이를 것으로 추정된다.
최근 들어 스마트카메라에 적용할 수 있는 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트카메라는 아직까지는 제한적이지만 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 해외에서는 상당수의 연구 그룹과 산업체에서 스마트카메라 기술을 개발 하였고 일부는 상용화 단계에 진입하였다. 그러나 국내에서는 아직도 기존의 CCTV나 IP 카메라에 일부 제한적인 리소스를 활용하여 스마트카메라의 일부기능만 제공하거나, 일부 핵심 기능들이 연구소나 대학 연구실에서 개발되고 있는 실정이다. 따라서 앞으로 다가올 다양한 응용들과 시장의 요구에 대응하기 위하여 스마트카메라 시스템의 체계적인 연구와 핵심 기술들의 연구개발이 필요하다.[4][5]
각주[편집]
- ↑ 〈스마트카메라〉, 《위키백과》
- ↑ 정훈화 기자, 〈머신비전 산업에 깊숙이 들어와 있는 ‘스마트 카메라’〉, 《헬로티첨단뉴스》, 2018-08-01
- ↑ 김무섭, 한종욱, 〈스마트 카메라 기술 동향〉, 《한국전자통신연구원》, 2011-12
- ↑ 연구개발특구진흥재단, 〈전 세계 머신비전 시장 2022년까지 연평균 8.15% 증가, 약 145억 달러 규모 전망〉, 《비전시스템 마켓트랜드》, 2018-10-01
- ↑ 정훈화 기자, 〈머신비전 산업에 깊숙이 들어와 있는 ‘스마트 카메라’〉, 《헬로티》, 2018-08=01
참고자료[편집]
- 〈스마트카메라〉, 《위키백과》
- 김진희 기자, 〈더욱 스마트해지고 있는 ‘스마트 카메라’〉, 《헬로티》, 2019-01-21
- 윤진근 기자, 〈스마트 카메라 Vs. PC 기반 카메라〉, 《엠에스디》, 2018-07-22
- 김무섭, 한종욱, 〈스마트 카메라 기술 동향〉, 《한국전자통신연구원》, 2011-12
- 정훈화 기자, 〈머신비전 산업에 깊숙이 들어와 있는 ‘스마트 카메라’〉, 《헬로티》, 2018-08=01
- 연구개발특구진흥재단, 〈전 세계 머신비전 시장 2022년까지 연평균 8.15% 증가, 약 145억 달러 규모 전망〉, 《비전시스템 마켓트랜드》, 2018-10-01
같이 보기[편집]
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