DORI 계산 단계별 안내(2026): EN 62676-4 기준에 따른 3가지 실제 사례

무엇을 배우게 될까요?

DORI 에 대해 읽는 것도 좋지만, 실제 프로젝트에서 DORI 계산하는 것이야말로 입찰에서 이기고 시운전을 통과하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이 글은 개념적인 DORI 설명에 대한 실질적인 대안을 제시합니다. CCTV 설계의 약 80%에서 나타나는 세 가지 프로젝트 유형을 선정하여 EN 62676-4 기준을 적용하여 계산 과정을 투명하게 보여줍니다. 이 글을 읽고 나면 카메라 데이터시트, 렌즈 선택, 목표 거리만 보고도 30초 안에 해당 설계가 어떤 DORI 레벨을 충족하는지 알 수 있게 될 것입니다.

왜 예시가 하나가 아니라 세 개일까요? 각 유형이 계산의 서로 다른 부분을 강조하기 때문입니다. 창고 예시는 DORI 거리에 따라 어떻게 저하되는지 생각하게 하고, ANPR 게이트는 번호판 판독성을 위한 픽셀 여유 공간을 고려하게 하며, 은행 창구 예시는 렌즈 선택의 제약 속에서 근거리 안면 인식 픽셀 밀도를 생각하게 합니다. 이 세 가지 예시를 통해 거의 모든 설계에서 필요한 계산 능력을 키울 수 있습니다.

DORI 수학 복습 - 공식을 한 단락으로 정리

EN 62676-4 DORI 목표 거리에서 미터당 픽셀 수로 정의합니다. 계산 방식은 고등학교 기하학 수준입니다. 렌즈의 시야각이 장면의 수평 단면에 투영되고, 카메라의 수평 픽셀 수는 해당 단면에 분포됩니다. 간결한 공식은 다음과 같습니다.

DORI 픽셀/미터 공식

PPM = (초점 거리(mm) × 이미지 너비(픽셀)) / (센서 너비(mm) × 거리(m))

focal_length_mm — the lens you have selected (e.g. 6mm, 12mm).
image_width_pixels — the horizontal pixel count (e.g. 2560 for 4MP at 16:9).
sensor_width_mm — the horizontal sensor dimension (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
distance_m — the metres from the camera to the target.

EN 62676-4 임계값(25ppm 감지, 62ppm 관찰, 125ppm 인식, 250ppm 식별)과 결과를 비교하십시오. 2025년 개정판에서는 이 용어를 확장하는 OODPCVS 모드가 도입되었지만, 기본 픽셀 연산 방식은 동일합니다.

본격적인 실습에 앞서 두 가지 실용적인 유의사항을 알려드립니다. 첫째, 센서 크기는 일반적으로 인치 단위의 분수(1/2.8", 1/1.8", 1/1.2")로 표시되는데, 이는 실제 인치가 아니라 비디오콘 튜브 카메라 시절의 표기법입니다. 아래 변환표를 참조하거나 계산기를 사용하여 필요한 크기를 찾으십시오. 둘째, 위 공식은 표준 직사각형 렌즈를 기준으로 합니다. 광각 렌즈와 어안 렌즈는 배럴 왜곡을 유발하여 프레임 전체의 유효 픽셀 밀도를 미묘하게 변화시키므로, 이러한 렌즈를 사용할 때는 제조사에서 제공하는 유효 초점 거리 값을 사용하십시오.

센서 크기	수평 mm
1/3"	4.80mm
1/2.8"	5.376mm
1/2.5"	5.76mm
1/1.8"	7.20mm
1/1.2"	10.67mm

워크스루 1 — 창고 하역장

상황 설명: 한 물류 고객이 폭 25m의 하역장에 CCTV를 설치하고 있습니다. 카메라 한 대는 하역장 출입문 바로 위 건물 벽에 설치하여 마당을 촬영하도록 할 예정입니다. 선택된 카메라는 4MP 해상도에 1/2.8인치 센서(2560 × 1440, 가로 5.376mm)와 6mm 고정 렌즈를 사용합니다. 질문: 이 카메라가 벽에서 10m, 20m, 35m 떨어진 거리에서 각각 어떤 DORI 등급을 달성하는지 궁금합니다.

숫자

10m 거리에서의 PPM = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 ppm → 식별 (>250)
20m 거리에서의 PPM = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 ppm → 인식 기준치 (>125)
35m 거리에서의 PPM = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 ppm → 관측값 (>62)

해석은 다음과 같습니다. 6mm 필름에 4MP 화소를 탑재한 단일 카메라가 세 가지 DORI 레벨과 세 가지 다른 범위에서 부두 전체를 커버합니다. 출입구 바로 앞에서는 식별, 중간 지점에서는 인식, 그리고 하역장 안쪽에서는 관찰이 가능합니다. 폭이 25m인 부두의 경우, 부두 표면을 따라 모든 픽셀이 인식 또는 그 이상의 성능을 충족하므로 "어떤 컨테이너를 누가 가져갔는지 알 수 있다"는 기준에 부합합니다.

결론적으로, 고객이 20m 거리에서 신원 확인이 필요한 경우(예: 작업장 전체 범위에서 지게차 운전자의 신분증을 판독해야 하는 경우), 이 카메라는 충분하지 않습니다. 초점 거리가 더 긴 카메라(이 경우 문 근처의 넓은 시야각을 포기해야 함) 또는 더 높은 해상도의 센서(동일한 6mm 렌즈에 8MP 센서를 사용하면 20m 이상 거리에서도 신원 확인이 가능함)가 필요합니다. 이 설명은 수치를 통해 이러한 장단점을 명확하게 보여주며, 이는 설치 후가 아닌 설치 전에 고객과 논의해야 할 핵심 사항입니다.

둘러보기 2 — 주차장 ANPR 게이트

상황 설명: 한 상업 고객이 지하 주차장 입구에 자동 번호판 인식(ANPR) 시스템을 설치하고자 합니다. 차단기는 카메라 설치 위치에서 5m 떨어져 있습니다. 선택된 카메라는 8MP 해상도에 1/1.8인치 센서(3840 × 2160, 가로 7.20mm)와 12mm 고정 렌즈가 장착된 제품입니다. 질문: 이 조합으로 입구에서 차량 식별률(분당 250매)을 충족할 수 있을까요? 그리고 충족 기준치는 어느 정도일까요?

숫자

5m 거리에서의 PPM = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 ppm → 식별 (>>250)
10m 거리에서의 PPM = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 ppm → 식별 (>>250)
25m 거리에서의 PPM = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 ppm → 식별값 (250 바로 위)

해석하자면, 5m 거리에서 카메라는 분당 1280픽셀(ppm)의 해상도를 제공하는데, 이는 EN 62676-4 식별 기준의 5배가 넘는 수치입니다. 이러한 여유 해상도는 결코 낭비되는 것이 아닙니다. ANPR(자동 번호판 인식) 시스템은 번호판이 충분한 조명과 각도를 갖추고 움직임으로 인한 흐림 현상이 없을 때만 안정적으로 작동합니다. 픽셀 여유가 충분하다는 것은 실제 환경에서 불가피하게 발생하는 화질 저하(렌즈에 비가 묻거나, 햇빛이 약하거나, 차량이 약간 기울어지는 등)에도 판독 기준치 이하로 떨어지지 않고 시스템이 안정적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. 실험실 조건에서 분당 250픽셀을 겨우 넘는 설계는 일반적으로 실제 생산 환경에서 실패합니다.

결론적으로, 8MP-12mm 카메라는 5m 게이트에 충분한 여유를 두고 적합합니다. 동일한 카메라를 더 뒤쪽, 즉 약 25m까지 설치하더라도 식별에는 문제가 없지만 환경적 허용 범위는 훨씬 좁아집니다. 단일 목적의 ANPR 카메라의 경우, 픽셀 여유를 충분히 확보하는 것이 낭비가 아닌 올바른 설계 방향입니다.

워크스루 3 - 은행 창구

상황 설명: 한 시중 은행이 창구의 CCTV를 업그레이드하고 있습니다. 각 창구에는 고객 쪽에서 4m 떨어진 뒷벽에 전용 카메라가 설치되어 있습니다. 선택된 카메라는 6MP 해상도에 1/1.8인치 센서(3072 × 2048, 가로 7.20mm)와 8mm 고정 렌즈를 사용합니다. 질문: 이 카메라로 고객 쪽에서 얼굴 인식에 필요한 250ppm의 신원 확인 속도를 충족할 수 있을까요?

숫자

4m 거리에서의 PPM = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 ppm → 식별 (>>250)
6m에서의 PPM = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 ppm → 식별 (>>250)
12m 거리에서의 PPM = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 ppm → 식별 한계 (250 바로 위)

해석: 8mm 필름에 6MP 해상도를 탑재한 카메라는 창구에서 상당한 화소 여유를 확보하면서 분당 250픽셀(ppm)의 식별 요구 사항을 충족합니다. EN 62676-4 표준은 낯선 사람을 이미지에서 식별할 수 있는 해상도를 분당 250픽셀로 정의하고 있으며, 이는 플래그가 지정된 거래에 의해 트리거되는 얼굴 인식의 사용 사례와 정확히 일치합니다. 동일한 카메라는 약 12m 거리에서도 식별 요구 사항을 충족하는데, 이는 일반적인 창구의 깊이보다 훨씬 깊습니다.

결론적으로, 이러한 형상에서는 추가 픽셀 수보다 장착 높이와 고객 얼굴과의 각도가 더 중요합니다. 가파른 위에서 내려다보는 각도로 얼굴을 보는 것은 정면에서 보는 것과 동일한 픽셀 수의 얼굴보다 식별하기 어렵습니다. 즉, 픽셀 밀도는 필요조건일 뿐 충분조건은 아닙니다. 이번 검토를 통해 올바른 설계 방향을 도출할 수 있었습니다. 다음 설계 단계에서는 카메라 사양보다는 장착 위치에 집중해야 합니다.

EN 62676-4 임계값 관련 안내입니다. 250ppm 식별 임계값은 낯선 사람을 이미지에서 확실하게 식별할 수 있는 표준 경계입니다. 일반적으로 로컬 안면 인식 알고리즘은 이보다 훨씬 낮은 임계값에서도 작동하지만, 250ppm은 법정에서 증거 검증을 통과하는 기준치이며, 은행 창구 직원의 안면 인식 시스템 도입의 궁극적인 목표입니다.

흔히 저지르는 실수

"계산상으로는 가능한데 설치가 실패하는" 상황은 거의 대부분 세 가지 실수에서 비롯됩니다. 이 글은 바로 그러한 시행착오를 줄여드리기 위해 작성되었습니다.

센서 크기 혼동. 1/2.8인치 센서는 1/2.8인치가 아닙니다. 이는 비디오콘 튜브 시절의 구식 명칭으로, 가로로 약 5.376mm에 해당합니다. 9.07mm(1인치를 2.8로 나눈 값)를 공식에 대입하는 것은 식별 거리를 두 배로 과대평가하는 가장 확실한 방법 중 하나입니다.
화면비율이 누락되었습니다. "4MP 카메라"는 2560 × 1440(16:9) 또는 2048 × 1536(4:3) 해상도를 가질 수 있습니다. 가로 픽셀 수는 25% 차이가 나며, 결과적으로 DORI 거리도 달라집니다. 항상 제품 사양서에서 해상도를 확인하십시오. 메가픽셀 수만 보고 화면비율을 추측하지 마십시오.
단위 변환 오류. 센티미터와 미터, 피트와 미터, 또는 밀리미터와 센티미터를 혼용하는 것은 그럴듯해 보이는 수치를 생성하기 때문에 가장 흔하게 발생하는 오류 유형입니다. 단위를 인식하는 계산기(CCTVplanner DORI 계산기는 미터와 피트를 기본적으로 지원합니다)를 사용하고 모든 단계에서 단위를 다시 한번 확인하십시오.
데이터시트 임계값과 EN 62676-4 임계값을 비교하십시오. 일부 제조업체는 자체적인 픽셀 밀도 목표를 사용하여 "식별 거리"를 게시합니다. 데이터시트의 수치가 100ppm, 150ppm 또는 EN 62676-4 표준인 250ppm을 기준으로 하는지 항상 교차 확인하십시오. 두 기준에 따라 식별 거리가 최대 2.5배까지 차이가 날 수 있습니다.

자동으로 확인하는 방법

직접 계산하는 것은 학습에 매우 효과적인 방법입니다. 하지만 40대의 카메라가 필요한 프로젝트에서 모든 카메라에 대해 직접 계산하는 것은 오류를 발생시키기 쉽습니다. CCTVplanner는 위 공식을 EN 62676-4 기준치와 65,000대 이상의 카메라 카탈로그에 적용하여 정확하게 계산해주는 두 가지 무료 브라우저 기반 도구를 제공합니다.

계산을 대신 해주는 계산기 두 개

여러 대의 카메라를 사용하는 프로젝트의 경우, 설계자가 가장 적합한 시작점입니다. 평면도에 모든 카메라를 배치하고 렌즈를 설정하면, 캔버스에서 각 영역이 어떤 DORI 레벨을 충족하는지 색상으로 구분해 줍니다. 카메라의 렌즈와 해상도가 허용하는 것보다 더 많은 픽셀/미터를 처리해야 하는 경우, 해당 영역에는 빨간색으로 규정 준수 플래그가 표시됩니다. 내보낸 여러 페이지로 구성된 PDF 에는 카메라별 DORI 레벨이 장비 표에 포함되어 있으므로, 구매 담당자는 다시 계산할 필요 없이 사용자가 계산한 수치를 바로 확인할 수 있습니다.

이러한 도구의 표준 업데이트에 대한 자세한 내용은 EN 62676-4 :2025 OODPCVS 업데이트 문서를 참조하십시오. 이 문서에서는 2026년 EU 조달에서 기존 DORI 위에 추가된 7가지 새로운 모드 라벨에 대해 자세히 설명합니다.

자주 묻는 질문

What is the basic formula for DORI pixel density?

Pixels per metre at the target distance equals (focal_length_mm × image_width_pixels) divided by (sensor_width_mm × distance_m). The horizontal resolution is in pixels, the focal length and sensor width are in millimetres, and the target distance is in metres. The result is the pixel density at that distance, which you compare against the EN 62676-4 thresholds: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.

Do I use the horizontal pixels or the total megapixels in the formula?

Always use the horizontal pixel count. A 4MP camera at 16:9 has 2560 × 1440 pixels — for DORI you take 2560, not 4,000,000. Using megapixels in the formula will silently overestimate pixel density by orders of magnitude. This is the single most common mistake and the one most likely to make a design fail commissioning.

Why do my numbers differ from the camera datasheet's 'identification distance'?

Manufacturers sometimes publish identification distances using their own proprietary thresholds rather than the EN 62676-4 250 ppm value. Always cross-check the assumed pixel-density target. A datasheet that says 'identification at 18m' might be assuming 100 ppm or 150 ppm rather than the standard 250 ppm — at 250 ppm the same camera would only reach about 7m. The math is correct, the assumption is what differs.

Does the lens choice or the resolution matter more?

They matter equally — pixel density is proportional to focal length divided by sensor width, and proportional to horizontal resolution. Doubling either roughly doubles the achievable identification distance. In practice, varifocal lenses give you flexibility to optimise per-camera, while resolution upgrades benefit every zone uniformly. The right answer for any given site is usually a combination: a smaller number of higher-resolution cameras with appropriately-chosen lenses.

How do I verify a DORI calculation without doing the math by hand?

Use a calculator that knows the EN 62676-4 thresholds and the camera catalogue. The CCTVplanner DORI calculator at /calculator/dori takes the camera and the target distance and returns the achieved pixel density and DORI level. The dedicated EN 62676-4 calculator at /en-62676-4-calculator wraps the same maths with standards-aware language including the 2025 OODPCVS modes. Both are free and require no install.

DORI 계산 단계별 안내(2026): 실제 프로젝트를 위한 EN 62676-4 준수 방법

목차