하즈와 움라를 위한 실시간 분실·발견 인식 시스템

초록

본 논문은 메카와 마디나에서 매년 수천만 명이 몰리는 하즈·움라 기간 동안, 분실·발견 물품 및 인명(실종·사망·발견) 정보를 실시간으로 수집·식별·연계하는 통합 인식 시스템을 제안한다. 얼굴 인식과 물체 인식 기술을 결합하고, 군중 센싱·밀집도 추정 플랫폼과 연동해 안전 관리와 인도적 지원을 자동화한다. 향후 10년간 연간 2천만 명 규모의 순례자를 대상으로 확장 가능한 클라우드 기반 아키텍처와 모바일/IoT 인터페이스를 설계한다.

상세 분석

이 시스템은 크게 네 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 데이터 수집 계층으로, 고해상도 CCTV, 드론, 스마트폰, RFID 태그, NFC 리더 등 다양한 센서를 활용해 실시간 영상·이미지·메타데이터를 획득한다. 특히 순례자에게 사전 발급되는 전자 여권(디지털 이디)과 연동된 얼굴 이미지 데이터베이스를 구축해, 사망자·실종자 식별 시 신속한 매칭이 가능하도록 설계하였다. 두 번째는 전처리·특징 추출 엔진이다. 영상 스트리밍은 Edge 컴퓨팅 노드에서 프레임 압축, 조명 보정, 배경 제거 등을 수행하고, 이후 딥러닝 기반 얼굴 인식 모델(예: ArcFace, CosFace)과 물체 인식 모델(예: YOLOv5, EfficientDet)을 적용한다. 모델은 대규모 다문화·다인종 데이터셋으로 사전 학습되며, 현장 환경(극심한 햇빛, 먼지, 군중 밀집)에서도 높은 정밀도를 유지하도록 도메인 적응 기법을 적용한다. 세 번째는 매칭·데이터베이스 관리이다. 추출된 특징 벡터는 고성능 벡터 검색 엔진(FAISS, HNSW)으로 인덱싱되어, 실시간 1:1·1:N 매칭을 지원한다. 매칭 결과는 블록체인 기반 불변 로그와 연동해 투명성을 확보하고, 개인정보 보호를 위해 차등 프라이버시와 암호화된 저장 방식을 채택한다. 마지막으로 서비스·시각화 레이어가 있다. 관리자는 웹 대시보드와 모바일 앱을 통해 실시간 알림, 위치 기반 지도, 군중 밀집도 히트맵, 위험도 지표 등을 확인한다. 또한, 자동 알림(푸시, SMS, 음성 안내)과 현장 인력(보안·의료·자원봉사자) 연계 워크플로우를 제공해 신속한 구조·수습을 가능하게 한다. 시스템은 클라우드 오케스트레이션(Kubernetes) 위에 마이크로서비스 형태로 배포돼, 수평 확장이 용이하고, 장애 복구와 로드 밸런싱을 자동화한다. 전체 아키텍처는 국제 표준(ISO/IEC 2382, GDPR, Saudi Data & AI Authority 가이드)과 현지 종교·문화 규정을 모두 만족하도록 설계되었다.