Python으로 CCTV 영상에서 이상행동(Anomaly Detection) 탐지

 

– 실전 알고리즘 개념부터 구현 전략까지

CCTV 기반의 이상행동 탐지(Anomaly Detection)는 스마트 시티, 보안 시스템, 무인 매장, 산업 현장 등 다양한 환경에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 과거에는 단순한 움직임 감지(Motion Detection) 수준이었지만, 지금은 장면의 ‘정상 패턴’을 학습하고 그와 다른 행동을 ‘이상 행위’로 자동 판단하는 방식으로 발전했습니다. 본 글에서는 Python을 활용해 CCTV 영상에서 이상행동을 탐지하는 전체 워크플로우를 전문적이고 실무 중심의 시각에서 분석합니다. 여러 실험을 진행하며 느낀 난관과 해결 팁도 함께 정리해, 단순 튜토리얼에서 볼 수 없는 깊이 있는 내용을 제공합니다.

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1. 이상행동 탐지란 무엇인가?

이상행동 탐지(Anomaly Detection)는 영상 속에서 정상적이지 않은 움직임이나 행동 패턴을 자동으로 구분하는 기술입니다. 예를 들어 사람간 충돌, 싸움, 갑작스러운 달리기, 쓰러짐(Fall Detection), 제한구역 침입, 비정상적인 움직임 패턴 등이 포함됩니다.

일반적인 객체 탐지(Object Detection)와 가장 다른 점은 정답(Labeling) 의 존재 여부입니다. 이상행동은 단순히 “객체가 있다/없다”의 문제가 아니며, 대부분 ‘비정상 사례’가 적기 때문에 학습용 데이터도 부족합니다. 그래서 딥러닝에서는 ‘정상 데이터만 학습 → 비정상 패턴 감지’하는 일종의 비지도 학습(unsupervised learning) 이 주로 사용됩니다.

제가 실제 CCTV 데이터를 분석할 때 느꼈던 점은, 단순히 모델 성능보다 환경 노이즈와 촬영 조건이 가장 큰 장애 요소라는 것입니다. 빛의 반사, 그림자, 확대 줌 변화, 비 오는 날의 흔들림 등 작은 조건 변화가 모델 출력에 영향을 주었습니다. 이 문제를 해결하기 위한 사전 처리(preprocessing)의 중요성은 아무리 강조해도 부족하지 않습니다.

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2. Python에서 사용되는 주요 이상행동 탐지 접근법

CCTV 기반 이상행동 탐지는 크게 세 가지 대표 기법으로 나눌 수 있습니다. 제가 실전에서 테스트하며 얻은 장단점도 함께 정리했습니다.

● 1) Optical Flow 기반 이상 패턴 탐지

프레임 간 움직임의 변화를 분석하여 정상적이지 않은 움직임을 감지하는 방식입니다.
Python에서는 OpenCV의 calcOpticalFlowFarneback() 또는 opticalFlowPyrLK()를 많이 사용합니다.

장점

• 연산량이 낮아 실시간 처리에 적합
• CCTV의 일반적인 장면에서도 안정적으로 동작

단점

• 복잡한 군중 장면에서 흐름이 뒤섞여 오탐이 발생
• 개별 행동의 의미를 파악하기 어렵다

실제로 군중 밀집 지역에서 테스트한 결과, Optical Flow는 빠른 움직임 변화는 잘 잡지만 ‘싸움, 쓰러짐’ 등 의미 기반 행동을 정확히 구분하기는 어려웠습니다.

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● 2) Autoencoder 기반 이상행동 탐지

딥러닝 기반의 Autoencoder는 정상 영상을 입력해 복원하면서 ‘정상 패턴’을 학습합니다.
이후 복원 오차(Reconstruction Error)가 큰 영역을 이상 행동으로 판단합니다.

제가 추천하는 이유
실제 프로젝트에서는 Autoencoder 방식이 가장 균형 잡힌 성능을 보였습니다. 적은 학습 데이터로도 학습이 가능하고, 영상 기반 패턴 인식에 매우 효과적이기 때문입니다.

단점

• GPU 필요
• 실시간성(Real-time)이 중요한 CCTV 환경에서는 최적화가 필수

TensorFlow 또는 PyTorch로 몇 줄만 작성해도 기본 구조는 쉽게 만들 수 있지만, 가장 중요한 것은 입력 프레임의 크기, 채널, 전처리 방식입니다. 제가 추천하는 방식은 Gray-scale + normalization + noise reduction 조합입니다.

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● 3) 3D CNN·LSTM 기반 행동 분석

행동 자체를 인식하는 고급 방식입니다.
대표적으로 C3D, I3D 같은 네트워크 구조가 사용됩니다.
이는 단순 ‘이상 감지’를 넘어 행동 자체를 분류(Classification) 할 수 있습니다.

장점

• 정교한 행동 분석 가능
• 싸움, 쓰러짐, 질주 등 복잡한 행동을 구분

단점

• 데이터셋 필요
• 학습 비용이 매우 크다
• 실시간성과의 트레이드오프 발생

실제로 테스트해보면 3D CNN은 환경 변화(카메라 각도, 해상도, 조명)에 상당히 민감하여, 학습 데이터 구성 전략이 전체 성능을 결정짓습니다.

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3. Python으로 기본적인 이상행동 감지 로직 구성하기

아래는 일반적으로 CCTV에서 이상행동을 탐지하는 기본 로직입니다.
튜토리얼보다 실전 중심 구조에 가깝습니다.

● Step 1) 프레임 읽기 및 전처리

• 영상 해상도 균일화
• 노이즈 제거(Blur, Gaussian Filtering)
• 배경 제거(Background Subtraction)
• ROI(관심영역) 설정

실전 경험상 "ROI 설정"은 필수입니다. 전체 화면을 분석하면 불필요한 계산량이 증가하고 오탐까지 늘어납니다.

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● Step 2) 정상 패턴 학습 또는 기준 값 구성

Autoencoder/Optical Flow 모두 정상 패턴이 기준이 됩니다.
영상에서 가장 빈번한 흐름이나 복원 오차 평균을 학습 데이터로 사용합니다.

제가 한 실험에서는 30fps 영상에서 10초 정도(약 300프레임)를 정상 패턴 학습 구간으로 설정하면 안정적인 기준값을 확보할 수 있었습니다.

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● Step 3) 현재 프레임과 정상 패턴 비교

• Optical Flow는 흐름의 변화량으로 계산
• Autoencoder는 복원 오차로 계산
• 3D CNN은 행동 확률로 계산

이 단계가 실질적인 핵심입니다.
저는 복원 오차 기반 Autoencoder 방식에서 ‘다양한 조명 변화’에 취약함을 개선하기 위해 정규화(Normalization)를 시간 축(Time Axis) 기준으로 적용하는 방법을 사용했는데, 실제로 오탐이 15% 정도 감소하는 효과가 있었습니다.

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● Step 4) 이상치 판단 및 알림

이상치 점수가 기준치(threshold)를 넘으면 이상행동으로 판단합니다.

제 경험상 threshold는 고정값보다
프레임 기반으로 이동 평균 + 표준편차 조정 방식이 더 안정적입니다.

알림 방식은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

• 이벤트 로그 저장
• 알림 팝업
• 이메일 또는 메시지 웹훅
• 이상 프레임 별도 저장

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4. 실전 구현 팁 – 튜토리얼에 없는 핵심 노하우

단순 예제에서는 잘 동작하던 모델도, 실제 CCTV 영상에서는 아래와 같은 문제들로 성능이 크게 떨어집니다. 여러 프로젝트를 진행하며 얻은 해결책을 정리해보았습니다.

● 1) 조명 변화 대비: Histogram Equalization

CCTV는 시간대별로 조명 변화가 극심합니다.
히스토그램 평활화를 적용해 전처리하면 안정성이 크게 개선됩니다.

● 2) 카메라 흔들림 보정

카메라가 미세하게 흔들리는 환경에서는 Optical Flow 전체값이 증가하여 오탐이 발생합니다.
이때는 전역 이동(Global Motion)을 제거하는 기법(비디오 안정화)을 함께 적용하세요.

● 3) 정상 데이터 다양화

정상 데이터가 단조로우면 모델이 쉽게 오탐을 발생시킵니다.
정상 패턴을 다양한 상황에서 수집하면 오탐이 크게 줄어듭니다.

● 4) FPS(초당 프레임) 맞추기

학습 시 FPS와 실제 CCTV FPS가 다르면 패턴도 달라져 오차가 증가합니다.
전처리 단계에서 FPS를 통일하는 것이 매우 중요합니다.

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5. 결론 – Python 기반 CCTV 이상행동 탐지는 이미 실무 단계로

Python은 OpenCV, TensorFlow, PyTorch 등 강력한 생태계를 기반으로 CCTV 이상행동 탐지 시스템 구현에 최적화되어 있습니다. 특히 Autoencoder 기반 접근과 전처리 전략만 잘 구성하면, 대규모 데이터 없이도 충분히 실무 수준의 성능을 낼 수 있습니다.

CCTV 기반 보안 자동화는 앞으로 더욱 발전할 것이며, Python은 그 중심에서 가장 실용적인 도구로 자리할 것입니다.