AI 지능형 CCTV 시스템 구축 사례

더 똑똑한 보안 시스템 기술, 지능형 CCTV 구축하다

안전사고 예방 및 감지 AI 모델

최근 도시 전역에 설치된 CCTV가 단순 녹화 수준을 넘어, 인공지능(AI)을 이용해 높은 정확도로 위험 상황을 감지하는 단계에 이르렀습니다. 이는 교통사고, 범죄, 자연재해 등 공공 안전 문제를 대처하기 위해 필수적인 변화입니다.

특히 AI CCTV 업체들은 캡스 CCTV 등 기존 보안 서비스를 고도화하거나, 인공지능 사고 알림 기능을 추가해 더욱 효과적인 감시 체계를 구축하고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 한국딥러닝은 지능형 CCTV 시스템에 탑재될 안전사고 예방 및 감지 AI 모델을 개발했습니다. 해당 프로젝트는 침입·쓰러짐·싸움·군집·인파밀집·침수 등 총 6가지 유형의 사건·사고 데이터를 수집하여, PEL4VAD와 BN-WVAD 모델을 활용해 고도화된 이상탐지(Anomaly Detection) 기능을 구현했습니다.

페인포인트

1️⃣ 실시간 대응 한계

기존 CCTV는 녹화 위주였기 때문에, 관제 요원이 영상을 직접 감시하는 데 의존했습니다. 사람이 24시간 모니터링하는 것은 비효율적일 뿐 아니라, 놓치는 부분이 생길 수밖에 없습니다.

2️⃣ 이벤트 분류의 어려움

사람 간 싸움과 단순 언쟁, 혹은 군집과 인파밀집의 경계 등을 구분하기 어려워, 주관적인 판단에 따라 오탐(오인식)과 미탐(놓치는 탐지)이 빈번했습니다.

3️⃣ 다양한 환경 속 정보 부족

밤낮, 날씨, 시야각 등에 따라 영상 품질이 달라지는데, 한정된 학습 데이터로는 모든 케이스에 대응하기 어려웠습니다. 특히 침수 등 자연재해 상황은 데이터 확보 자체가 쉽지 않았습니다.

4️⃣ 높은 라벨링 비용

방대한 CCTV 영상에서 쓰러짐·침입 등 특정 이벤트를 태깅(라벨링)하려면 많은 시간과 인력이 투입되어, 프로젝트 초기 비용이 급등하는 문제가 있었습니다.

기술 특징

✅ AI 모델: PEL4VAD & BN-WVAD

• PEL4VAD: 영상 프레임 분석에 특화된 이상탐지 알고리즘으로, 사람·차량 움직임을 세밀하게 추적하여 침입, 싸움과 같은 행동을 빠르게 식별합니다. 유사도 행렬의 재활용과 적응형 융합을 통한 TCA 모듈 및 지식 기반 프롬프트를 활용한 PEL 모듈을 제안하여 풍부한 맥락 정보를 포착하고 이상 클래스 간의 세밀한 분별력을 높입니다.

• BN-WVAD: BN-WVAD는 BatchNorm을 활용해 이상 이벤트의 특징 편차(DFM)를 측정하고, 이를 바탕으로 잠재적 이상 스니펫을 추출하는 방법을 제안합니다. DFM 분산은 이상 분류기의 예측과 결합되어 노이즈 라벨에도 강건하게 이상 이벤트를 구분해내는 중요한 지표로 작동합니다.

✅ 스마트 태깅 & 반자동 라벨링

• 지능형 CCTV에서 추출된 프레임 단위 영상을 스마트 태깅 툴로 처리, 정확하게 라벨링합니다.

• 이를 통해 라벨링 비용을 기존 대비 50% 이상 절감했으며, 향후 유지·보수 과정에서도 자동화된 이벤트 분류가 가능합니다.

✅ 확장 가능성

• 프로젝트 완료 후, 캡스 CCTV, 민간 보안 서비스 등 다른 AI CCTV 업체와도 연동해 표준화된 데이터 구조를 제공할 수 있습니다.

• 자연재해(침수·화재)부터 범죄(도난, 절도)까지 이벤트 범위를 확장해, 인공지능 사고 대응 시스템 전반을 고도화하는 데 활용할 예정입니다.

구체적 도입 사례

1️⃣ 침입과 싸움 감지

• 공공기관에서 제공한 공원 CCTV 영상에서, 야간에 무단 침입하거나 싸움이 벌어지는 장면을 중점적으로 학습했습니다.

• AI 모델이 실시간 경고를 발령해, 관제센터가 빠르게 현장 조치를 취할 수 있도록 알림을 전송합니다.

2️⃣ 군집·인파밀집 감지

• 서울시 지역의 축제·행사 현장 자료를 활용해, 인파밀집 상황을 인식하는 알고리즘을 훈련시켰습니다.

• 사람이 밀집해 압사 위험이 높아질 경우, AI가 사전에 위험도를 계산해 대형 사고 예방에 기여할 수 있습니다.

3️⃣ 침수 감지

• 최근 국지성 호우로 인한 지하차도 침수 사고가 잦아지면서, 침수 이벤트 분석 기능이 중요해졌습니다.

• 수집된 영상을 기반으로, 도로 위 물이 일정 높이 이상 차오르면 관제센터에 즉시 알람을 보내 도로 통제 등 신속 대응이 가능해집니다.

도입 후 변화

✅ 실시간 사고 대응력 향상

• 기존 시스템에서는 사고 발생 후 관제센터가 영상을 수동으로 분석해 조치를 취하는 데 평균 8~10분이 소요되었습니다.

• AI 모델 도입 후, 1~2초 내로 이상 이벤트를 탐지하고, 관제센터에 자동으로 알림을 전송하여 대응 시간이 평균 2분 이하로 단축되었습니다.

• 이는 골든타임 확보율을 75% 이상 향상시키는 결과를 가져왔습니다.

✅ 관제 인력 효율 극대화

• AI가 90% 이상의 이벤트를 자동으로 감지해, 관제 요원이 수동으로 모니터링해야 할 화면 수가 기존 30대/1명에서 10대/1명으로 줄었습니다.

• 반복적인 단순 작업에서 벗어난 관제 요원은 이제 출동 지휘, 사건 판단 등 고도화된 업무에 집중할 수 있게 되었으며, 이는 관제 효율을 60% 이상 개선하는 데 기여했습니다.

✅ 데이터 자산화 및 재활용

• 라벨링된 CCTV 데이터는 향후 추가 AI 모델 업그레이드나 타 지자체 확장에 활용 가능한 데이터 자산으로 전환되었습니다.

• 특히, 스마트 태깅 기술을 통해 라벨링 비용이 기존 대비 60% 절감되었으며, 이를 통해 지능형 CCTV 구축 비용을 더욱 효율적으로 관리할 수 있었습니다.

• 또한, 데이터가 축적될수록 AI 모델의 정확도와 안정성이 꾸준히 개선될 것으로 기대됩니다.

원리

1️⃣ 이상탐지(Anomaly Detection)

PEL4VAD와 BN-WVAD 모델은 통상적인 패턴에서 벗어나는 움직임, 인구 밀도 변화를 포착합니다. 기계학습 + 딥러닝 기법을 조합해, 영상 속 물체(사람, 차량, 배경 등) 간 상호작용을 분석하고, 안전사고 징후를 예측합니다.

2️⃣ 프레임 단위 분석

딥러닝 기반의 행동 인식 모델이 연속된 프레임을 분석하여, 특정 행동 패턴(예: 싸움, 쓰러짐, 군중 밀집) 및 환경 변화(침수 확산 등)를 감지합니다. 예를 들어, 사람이 싸움을 시작하거나 쓰러지는 순간을 실시간으로 포착하고, 군중이 갑자기 몰리거나 침수가 진행되는 상황을 정교하게 인식할 수 있습니다

3️⃣ 경량화 및 엣지 컴퓨팅

이상탐지 모델이 NVR(Network Video Recorder) 또는 CCTV 내부 보드에서 동작할 수 있도록, 경량화를 진행하고 있습니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고, 실시간성을 극대화합니다.

FAQ

Q1. 기존 카메라 장비를 전부 교체해야 하나요?

A1. 꼭 그렇지는 않습니다. 해상도가 극단적으로 낮지 않다면, 기존 CCTV에도 AI 모듈을 추가하거나, 관제 서버에 소프트웨어를 설치해 지능형 기능을 구현할 수 있습니다.

Q2. 사생활 보호는 어떻게 보장되나요?

A2. 사건·사고와 무관한 구간은 마스킹하거나, 개인정보에 대한 접근 권한을 제한합니다. 이벤트 발생 시에만 관리자 화면에 상세 영상을 띄우는 방식으로 프라이버시를 지키고 있습니다.

Q3. 도입 비용은 어느 정도인가요?

A3. 카메라 수, 관제 환경, 모델 종류 등에 따라 달라집니다. 다만 이번 프로젝트에서 자동 라벨링 기술을 활용해 라벨링 비용을 절반 이상 줄인 사례가 있어, 기업 및 지자체 입장에서는 합리적인 투자가 가능합니다.

Q4. 재난 상황 외 다른 이벤트도 감지할 수 있나요?

A4. 네. AI CCTV 업체와 협업해 차량 정체, 쓰레기 무단 투기, 화재 연기 인식 등 다양하게 확장할 수 있습니다.

도입 시 고려사항

1. 지자체 규정 및 개인정보 보호법 준수

   관제센터 운영 가이드, 영상 반출 규정 등을 숙지해야 하며, 개인정보 보호에 각별히 신경 써야 합니다.

2. 시스템 연동성

   캡스 CCTV, 민간 보안 서비스, 경찰청 등과 원활히 API 연동을 할 수 있는지 사전 점검이 필요합니다.

3. 통신 및 네트워크 환경

   대용량 영상 데이터를 빠르게 처리하려면, 유선 광망 또는 5G 수준의 통신 인프라가 요구됩니다.

4. 확장 가능성

   CCTV 기반 교통 정보, 도시 시설 관리 등 추가 서비스 확대를 고려해, 표준 프로토콜과 유연한 아키텍처를 구축하는 것이 좋습니다.

스마트 안전도시를 만드는 지능형 CCTV

이번에 진행된 지능형 CCTV 프로젝트는, 안전사고와 재난을 미리 파악하고 높은 정확도로 대응할 수 있는 혁신 사례라고 할 수 있습니다. 한정된 관제 인력을 AI가 보완해 주고, 침입·싸움·군집·인파밀집·침수 등 다양한 이벤트를 자동으로 식별함으로써, 스마트 안전도시로의 발걸음을 한층 앞당겼습니다.

AI CCTV 그리고 인공지능 사고 처리는 이제 더 이상 먼 미래가 아닌, 우리 곁에서 시민의 생명·재산을 지켜주는 현실적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 이 프로젝트가 성공적으로 마무리되면, 캡스 CCTV 등과 같은 기존 보안 서비스와도 시너지를 낼 수 있어, 도시 전반의 안전 인프라가 크게 개선될 것으로 기대됩니다. 앞으로 더 많은 지자체와 민간 영역이 참여하여, 데이터 기반 공공서비스 혁신이 활발히 이루어지기를 바랍니다.

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