CCTV 관제, ‘실시간 수색·판단 플랫폼’으로 진화

[보안뉴스= 강왕재 렉스젠 기술 연구소 소장] 지능형 영상분석 시장은 지금 빠르게 재편되고 있다. 과거 CCTV는 단순 기록과 사후 확인을 위한 수단에 머물렀지만, 최근에는 AI 기술을 기반으로 위험을 사전에 감지하고 상황을 분석하는 능동형 시스템으로 전환되고 있다. 단순 영상 저장 장비에서 벗어나, 의미 있는 정보를 추출하고 판단을 지원하는 지능형 인프라로 그 역할이 확대되고 있는 것이다. 특히 범죄 예방과 실종자 수색, 교통 관리, 산업 안전 등 다양한 분야에서 단순 영상 확인을 넘어 실시간 대응과 데이터 기반 의사결정이 핵심 요구사항으로 자리 잡고 있다. 이에 따라 영상 데이터는 단순 참고 자료가 아닌, 현장 대응과 정책 수립에 활용되는 중요한 데이터 자산으로 인식되고 있다.


[자료: gettyimagesbank]

기존의 지능형 영상분석은 사건 발생 이후 영상을 되돌려보며 원인을 파악하는 ‘사후 대응’ 구조였다면, 현재는 이상 상황을 즉시 감지하고 대응하는 ‘사전 대응’ 구조로 관제 패러다임이 변화하고 있다. 이러한 변화는 관제 효율을 높이는 것은 물론, 사고 예방과 대응 속도 측면에서도 큰 차이를 만들어내고 있다.

이러한 흐름 속에서 렉스젠은 기존 CCTV 인프라를 기반으로 AI 영상분석, 객체 재식별, 교통 데이터 분석을 통합한 지능형 영상분석 플랫폼을 구축하며 관제의 새로운 기준을 제시하고 있다. 이를 통해 기존 시스템을 유지하면서도 단계적인 고도화가 가능하도록 설계해, 다양한 현장 환경에서 실질적으로 적용할 수 있는 관제 솔루션을 제공하고 있다.

사람이 찾던 관제에서, AI가 먼저 찾는 관제로
기존 관제 환경에서는 특정 인물이나 차량을 찾기 위해 수십, 수백대의 CCTV 영상을 반복적으로 확인해야 했고, 이는 막대한 시간과 인력 소모를 요구하는 비효율적인 구조였다. 특히 사건 발생 시 신속한 대응이 필요한 상황에서도 영상 확인에 많은 시간이 소요되면서 골든타임을 놓치는 경우가 발생하기도 했다.


▲렉스젠의 지능형 CCTV 인증 획득 내용 [출처: 렉스젠]

다중 카메라 환경에서는 관제 인력의 경험과 숙련도에 따라 결과가 달라지는 문제가 발생하기도 했으며, 동일한 상황에서도 탐지 속도와 정확도에 편차가 발생하는 구조적 한계를 가지고 있었다. 이로 인해 관제 품질의 표준화가 어려웠으며, 실시간 대응 체계 구축에도 제약이 존재했다.

렉스젠의 지능형 영상분석 솔루션은 이러한 한계를 개선하기 위해 객체 재식별(Re-ID) 기술을 기반으로, 카메라 간 이동이 발생하더라도 동일 객체를 자동으로 식별하고 연속적으로 추적할 수 있도록 설계됐다. 객체의 색상, 형태, 이동 패턴 등 다양한 특징을 종합적으로 분석해 복잡한 다중 환경에서도 높은 정확도로 동일 객체를 식별할 수 있으며, 이를 통해 기존 대비 탐색 시간을 획기적으로 단축할 수 있다.

또한 실시간 분석 데이터와 과거 저장 데이터를 연계한 하이브리드 고속 검색 기능을 통해 관제요원은 단순 조건 입력만으로 대상의 이동 경로와 시간 흐름을 동시에 확인할 수 있다. 이는 단순히 특정 시점을 찾는 검색 기능을 넘어, 사건의 전후 맥락을 함께 파악할 수 있는 시간 기반 추적 분석도 가능하게 됐다.

이러한 기능은 실종자 수색, 범죄 용의자 추적, 차량 이동 경로 분석, 사고 발생 전후 상황 파악 등 다양한 상황에서 실질적인 효과를 만들며, 동시에 관제의 속도와 정확도를 높이는 핵심 요소로 작용하고 있다.

‘객체 인식’ 넘어 ‘상황 이해’하는 AI
지능형 영상분석 기술의 본질은 단순히 ‘객체를 인식하는 것’이 아니라 ‘상황을 이해하는 것’에 있다. 기존 영상분석이 사람, 차량 등 객체 탐지에 머물렀다면, 최근에는 행동과 맥락을 종합적으로 해석하는 수준으로 발전하고 있다. 이는 단순한 시각적 인식 기술을 넘어, 영상 속에서 발생하는 이벤트의 의미를 판단하는 단계로 진화하고 있음을 의미한다.


▲싸움 상황을 실시간으로 감지해 상세한 상황 분석 내용과 신속한 신고 기능을 제공하는 팝업 [출처: 렉스젠]
렉스젠 솔루션은 침입, 쓰러짐, 싸움, 배회, 이상 행동 등 다양한 이벤트를 실시간으로 검지하고, 상황의 위험도와 중요도를 기반으로 필요한 정보만 선별해 관제요원에게 제공한다. 이를 통해 모든 영상을 일일이 확인해야 했던 기존 방식에서 벗어나, 실제 대응이 필요한 상황에 집중할 수 있는 환경을 구현한다.

이러한 구조는 관제 인력의 업무 부담을 줄이는 동시에, 상황 인지 속도와 대응 정확도를 동시에 높이는 효과를 가져온다. 특히 이벤트 중심 관제 체계를 통해 기존의 ‘지속 감시’ 방식에서 ‘이벤트 대응 중심 관제’로 전환할 수 있으며, 관제운영 방식 자체의 효율성을 근본적으로 개선한다.

또한 영상 데이터를 구조화된 메타데이터로 변환함으로써 검색, 분석, 통계 활용이 가능한 데이터 기반 관제 환경을 구현한다. 단순히 영상을 저장하고 확인하는 수준을 넘어, 특정 조건에 따른 데이터 조회와 패턴 분석까지 가능해지면서 관제 시스템은 점점 더 지능화되고 있다.

이는 CCTV 영상을 단순 기록 자원이 아닌, 실제 활용할 수 있는 데이터 자산으로 전환하는 핵심 요소이며, 향후 도시 안전과 교통 관리, 공공 서비스 전반에 걸쳐 중요한 기반 기술로 작용할 것으로 기대된다.

영상 이해까지 확장된 AI, VLM 기반 관제 고도화
렉스젠은 향후 지능형 영상분석 솔루션에 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model) 기반 기능을 적용해 관제 효율과 활용성을 한 단계 더 고도화할 계획이다. 기존 영상분석이 객체 탐지와 이벤트 검지 중심이었다면, VLM 기술을 통해 영상 속 상황을 자연어 수준으로 해석하고 설명할 수 있는 기능으로 확장되는 것이 핵심이다.


▲자연어 채팅으로 특정 인상착의(빨간 상의 남성 등)를 검색하고, 객체 재식별(Re-ID) 기술을 활용해 대상 인물의 동선을 추적하는 이벤트 검색 화면[출처: 렉스젠]

우선 이벤트 발생 시 단순 알림을 넘어, 상황의 핵심 내용을 자동으로 요약해 제공하는 ‘이벤트 팝업’ 기능이 적용될 예정이다. 이 기능은 이벤트 발생 위치와 객체 정보, 행동 유형 등 주요 정보를 한눈에 정리해 보여주는 동시에 대응 버튼을 함께 제공해 관제요원이 즉각적으로 조치를 취할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기존처럼 여러 화면을 확인하거나 추가 분석을 수행하지 않아도, 단일 인터페이스에서 상황 인지와 대응까지 이어지는 관제 환경이 구현된다.

이벤트 발생 이후에는 영상 내용을 기반으로 자동 보고서를 생성하는 기능도 제공된다. 기존에는 관제 인력이 수작업으로 사건 경위를 정리해야 했지만, VLM 기반 시스템은 영상 속 객체와 행동, 시간 흐름 등을 종합적으로 분석해 보고서 형태로 자동 정리한다. 이는 관제 업무의 반복적인 행정 부담을 줄이는 동시에, 보고서 작성의 일관성과 정확도를 높이는 효과를 가져올 것으로 기대된다.

자연어 검색 기능도 도입된다. 사용자는 특정 시간이나 조건을 일일이 설정하지 않고, ‘어젯밤 쓰러진 사람’, ‘빨간 옷 입은 사람 이동 경로’와 같은 자연어 형태로 검색할 수 있으며, 이를 영상 데이터와 연계해 관련 이벤트를 빠르게 찾아준다. 이는 기존 키워드 기반 검색 방식 대비 접근성과 활용성을 크게 개선하는 요소로 작용한다.

렉스젠은 이러한 VLM 기반 기능을 통해 단순 영상 분석을 넘어 ‘영상 이해’ 단계로 기술을 확장하고, 관제요원이 더 직관적으로 상황을 파악하고 대응할 수 있는 환경을 제공할 계획이다. 이는 관제 효율 향상뿐만 아니라, 데이터 활용성과 의사결정 속도를 동시에 높이는 차세대 관제 기술로 자리잡을 것으로 기대된다.

관제 패러다임 변화, ‘AI가 먼저 알리고, 사람이 판단한다’
렉스젠이 지향하는 관제의 방향은 AI가 모든 것을 대체하는 구조가 아니라, AI와 사람이 역할을 분담하는 협업 구조다. 단순 자동화를 넘어, 사람의 판단을 지원하는 방향으로 기술이 활용되는 것이 핵심이다.

AI는 방대한 영상 데이터 속에서 의미 있는 이벤트를 선별하고, 위험 상황을 실시간으로 감지하며, 분석 결과를 관제요원에게 전달한다. 이를 통해 관제요원은 수많은 영상 중에서 중요한 정보에 집중할 수 있으며, 상황 인지 속도를 크게 높일 수 있다.

관제요원은 AI가 제공한 정보를 기반으로 상황 판단, 대응 의사결정, 현장 조치까지 수행하며, 더 빠르고 정확한 대응 체계를 구축할 수 있다. 이는 기존의 수동적인 모니터링 중심 관제에서 벗어나, 판단과 대응 중심의 능동형 관제로 전환되는 구조를 의미한다.

이러한 협업 구조는 단순 자동화 시스템이 아닌, 사람과 AI가 함께 작동하는 지능형 관제 환경을 구현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 관제 인력의 업무 부담을 줄이면서도 대응 정확도를 높일 수 있어, 운영 효율성과 안정성을 동시에 확보할 수 있다.

렉스젠의 지능형 영상분석 솔루션은 관제 효율 향상, 인력 부담 감소, 대응 속도 향상, 안전 수준 강화를 동시에 실현하며, 공공안전과 교통 관리 분야에서 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.

[글_강왕재 렉스젠 기술 연구소 소장]

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