[2026 LiDAR 기반 외곽감시 리포트] 국가 경계와 중요시설 보안을 위한 새로운 눈

라이다, 군사기지부터 항만, 발전소까지 국가 중요시설 및 민간 산업시설 보호에 빠르게 확산
CCTV 및 주요 센서들과 조화로운 역할 분담으로 철통 감시 구현

[보안뉴스 엄호식 기자] 밤이나 폭우 속에서도 침입자를 미리 알아챌 수 있다면 어떨까. CCTV가 보지 못하는 사각지대, 센서가 놓치는 순간을 메워줄 새로운 눈이 등장했다. 바로 라이다(LiDAR)다. 수백만 개의 빛을 쏘아 3차원 공간을 정밀하게 그려내는 이 기술은 군사기지부터 항만, 발전소까지 국가 중요시설의 외곽을 지키는 최전선에서 빠르게 확산되고 있다. 기존 감시체계의 한계를 넘어 단순한 보안 장비가 아니라, ‘골든타임을 확보하는 차세대 경계 시스템’으로 자리매김하고 있는 라이다 외곽감시. 이 기술은 어떤 방식으로 우리의 안전을 지켜내고 있을까?

외곽감시는 특정 구역이나 시설의 외부 경계선을 중심으로 이루어지는 감시활동으로 군사시설이나 교정시설, 국경 지역, 공항이나 발전소 등 주요 산업시설 등의 내부 보호를 위한 1차 방어선 역할을 담당하고 있다. 그리고 최근에는 국방 및 국가 중요시설의 외곽감시에 CCTV와 다양한 기술의 센서 등을 활용한 과학화경계시스템의 도입이 확산되고 있다.

과학화경계시스템은 크게 감시와 감지 그리고 통제체계로 구성되며, ‘감시’와 ‘감지’에 다양한 첨단 장비가 도입된다. 각종 근거리·중거리 카메라는 ‘감시’를 위해 주로 사용되며, ‘감지’에서 가장 중요한 것은 각종 센서다.

일반적인 운영 시나리오는 감지 센서가 침입을 인식하면 통제체계로 경고를 보내고, CCTV가 해당 위치를 추적해 관제 요원이 확인한 후 조치를 위한 인원이 출동하게 된다.

가장 보편적인 외곽감시 시스템으로 꼽히는 CCTV 기반의 영상분석은 카메라에 촬영된 영상을 분석하는 방식이기 때문에 조도 변화나 역광, 악천후 등의 환경적 요인을 받을 수 있다. 반면 센서는 침입 자체를 직접 감지한다는 점에서 명확한 기술적 차별성이 있다. 하지만 최근 외곽감시 시장에서 많이 사용되는 적외선 센서는 투광부(빛을 내보내는 부분)와 수광부(빛을 받는 부분) 사이의 직선 구간을 감지하는 구조이기 때문에 침입 위치를 세부적으로 특정하기 어렵고 환경에 따라 오보가 발생할 가능성도 존재한다. 또한 감지라인을 우회하거나 회피하는 방식의 침입에 대응하는 데는 한계가 있을 수 있다.

이에 라이다가 두 체계의 단점을 극복할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 라이다는 초당 수백 만개의 빛(레이저)을 발사해 되돌아오는 시간을 측정 후 스캔하는 기술로 직진성이 강하며, 오차범위가 적어 왜곡 발생이 낮다. 특히 빛의 도달 시간을 측정하는 ToF(Time of Flight) 방식을 통해 객체의 3차원 좌표와 거리 정보를 ㎝ 단위로 정밀하게 파악한다. 벽이나 면 또는 입체적인 3D 공간 데이터를 수집하기 때문에 인간의 시각과 가장 유사한 고도의 객체 판단이 가능하며, 탐지된 객체의 정확한 좌표를 제공해 실시간 이동 경로 추적까지 지원한다.

라이다(LiDAR) 도입과 확산을 위한 과제
이러한 장점에도 라이다 기반의 외곽감시 제품과 솔루션이 국내시장에 도입과 확산이 더딘 이유로 업계는 ‘높은 가격대’와 복잡한 포인트 클라우드 SW 기술로 인한 ‘사용 편의성 저하’, 성능이나 내구성 등의 ‘검증 부족’ 등을 꼽았다.

이에 대해 넥스텝은 “지능형 영상분석이 영상감시시장에 처음 도입될 때와 동일하게 시장 접근 과정을 겪는 시기라고 생각한다”며 “앞으로 시장에서 더 많은 기술적 검증과 라이다 기술에 대한 고객의 경험이 필요하다고 생각한다”고 밝혔다.

뷰런테크놀로지 역시 보안이나 외곽감시는 실패 시 리스크가 큰 분야이기 때문에 실제 현장에서의 검증과 신뢰성 확보가 중요하다고 전하는 한편, 라이다 센서뿐만 아니라 시스템 통합 역량이 필수라고 강조했다. 더불어 뷰런테크놀로지는 “라이다 데이터를 실제 보안·감시 환경에서 활용할 수 있는 솔루션으로 전환하고 있으며, 최근 통합형 라이다 솔루션의 현장 검증이 확대되고 있어 시장이 확산할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

서울로보틱스는 라이다 센서가 자율주행과 ITS, 스마트도시 등 다양한 산업군으로 수요가 확대되면서 공급도 빠르게 증가했고, 합리적인 가격의 고성능 센서도 출시되는 등 가격장벽이 상당 부분 해소됐다고 전했다. 또한 “라이다는 포인트 클라우드 데이터를 수집하는 특성상 구체적인 상황의 녹화·재생에 일정한 한계가 있어 기존 카메라 기반의 시스템을 완전히 대체하기 어렵다는 인식이 있지만, 오히려 카메라 시스템과의 상호보완적 융합으로 라이다의 정밀한 객체 위치 탐지 능력과 기상과 조도의 강건성을 카메라의 영상 기록 기능과 결합하면, 각각의 단점을 보완하면서 탐지 정확도와 상황 기록 능력을 동시에 갖춘 시스템 구현이 가능해진다”고 설명했다.

센서리움은 “라이다 센서 자체의 높은 단가와 생성되는 방대한 3D 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 처리할 소프트웨어와 서버 구축 비용이 큰 부담으로 작용했고, 기존 보안 인력들이 2D 기반의 CCTV 관제 환경에 익숙해 있어 새로운 3D 시스템 도입에 대한 심리적 장벽이 존재했다”고 밝혔다. 이어 “최근 고정형 방식(Solid-state)의 기술 발전으로 센서 단가가 하락하고, Edge AI 기술이 적용되면서 진입 장벽이 빠르게 허물어지고 있다”고 덧붙였다.

오토엘은 “단일 송수광 모듈 기술로 구조를 단순화해 제조 원가를 20% 이상 절감하고, 내구성을 확보해 비용적, 기술적 진입 장벽을 낮추고 있다”고 강조했다.

옵텍스코리아 역시 초기 도입 비용에 대한 부담을 꼽았다. 다른 외곽감시 제품 및 솔루션에 비하면 라이다 장비는 상대적으로 고가의 장비에 속하기 때문이다. 하지만 실제 현장에서는 단순히 장비 단가만으로 비교하기 어려운 부분도 많다고 강조한다. 라이다는 장거리 감시가 가능하고 위치 판별 기능을 기반으로 하나의 장비 안에서 여러 감시 영역을 세분화해 여러 대를 설치해야 하는 환경을 보다 적은 장비로 구성할 수 있기 때문이다. 또한 최근에는 보안 시장에서도 단순 감지 기능을 넘어, 보다 정밀한 위치 정보와 지능형 분석 기능에 대한 요구가 높아지고 있어 라이다 기반 감시 기술은 앞으로 더욱 확대될 가능성이 높다고 전했다.

인콘은 “라이다는 특성상 안개 등 물 분자로 인해 포인트 오차가 발생할 수 있고 비용이 높다는 인식을 가지고 있지만, 최근에는 기술 발전을 통해 안개 등을 투과할 수 있는 라이다가 양산되고 있으며, 고정형 방식의 라이다를 통해 가격도 낮아지고 있다”고 밝혔다.

국내 지형·기후 한계 극복을 위한 업계의 기술 동향
우리나라는 라이다 기반의 외곽감시 제품과 솔루션을 적용할 때 몇 가지 애로사항이 있다. 먼저 ‘동고서저’의 산악지형과 복잡한 철책선으로 인한 사각지대가 발생하는 어려운 지형을 가지고 있다. 급격한 경사와 굴곡이 반복되는 산악 철책선은 빛의 직진성을 띄는 라이다 센서의 구조상 필연적으로 많은 사각지대를 만든다.

두 번째로는 사계절이 뚜렷한 기후와 식생 환경을 가지고 있기 때문이다. 여름철 집중호우와 겨울철 폭설 그리고 산악지형에 따른 안개 등으로 인한 급격한 기상 변화에 대응하기 쉽지 않다.

라이다 센서가 다른 감시·감지체계보다 환경적인 요인에 강하다고는 하지만 여름철 철책선 주변으로 무성하게 자라는 잡초와 넝쿨 그리고 태풍이나 강풍에 요동치는 나뭇가지와 잎사귀들로 인해 라이다 객체 인식 알고리즘의 난이도가 높다.

▲국내 주요 기업의 라이다(LiDAR) 기반 외곽감시 제품과 솔루션 [출처: 각 기업 제공, 보안뉴스 정리]

그렇다면 관련 업체들은 이러한 부분을 어떻게 극복하고 있을까?

넥스텝은 이러한 애로사항을 해소하기 위해 우리나라의 다양하고 척박한 환경 데이터를 직접 발로 뛰며 수집하고 있다고 밝혔다. 또한 100% 현장 맞춤형 데이터를 알고리즘에 학습시키는 것으로 악조건 속에서도 흔들림 없이 정확하게 객체를 인식할 수 있도록 솔루션을 제공하고 있다.

센서리움은 수만 건의 국내 환경 데이터를 학습시킨 ‘AI 딥러닝 필터링 알고리즘’을 적용하고 있다. 이를 통해 비나 눈, 나뭇잎의 흔들림 등 환경적 노이즈는 배경으로 필터링하고, 사람이나 차량 등 의미 있는 객체만 정확히 분리해 내는 기술로 환경적 한계를 극복했다.

오토엘은 레이저 다이오드를 실시간 제어하는 ‘동적 노이즈 제거’ 기술을 적용해 눈과 비, 안개로 인한 데이터 왜곡을 90% 이상 제거한다. 또한 현대자동차 환경 내구 규격(ES)을 통과한 신뢰성을 바탕으로 사계절이 뚜렷한 국내 환경에서도 오작동 없는 안정적인 성능을 보장한다.

인콘은 안개 등을 투과할 수 있는 라이다 제품 선정과 눈, 비 등으로 인해 발생할 수 있는 오탐을 최소화하기 위해 라이다 통합관제 소프트웨어를 활용해 눈과 비, 나무 등의 패턴을 AI로 분석하고 외곽감시용에 최적화할 수 있도록 적용했다.

어려움은 이러한 환경적 요인만 있는 것은 아니다. 우리나라의 경우 CCTV 중심의 관제 인프라가 매우 견고하게 구축돼 새로운 센서인 라이다 도입에 굉장히 신중한 경향이 있다. 또한 성능이 우수한 라이다 센서 상당수가 중국산으로 데이터 보안 및 공급망 신뢰성에 대한 우려로 도입을 기피하기도 한다.

또한 우리나라는 전반적으로 치안 수준이 높고 시민의식도 우수한 편이기 때문에 외곽감시와 같은 예방 중심의 보안 시스템은 문제가 발생하기 전까지 투자 필요성을 느끼지 못하는 경우가 많다.

이에 뷰런테크놀로지는 기존 시스템과 즉시 연동되는 높은 호환성을 통해 현장의 이질감을 해소하고 실제 환경에서의 인지 성능을 지속적으로 입증하며 도입 저변을 확대하고 있다.

서울로보틱스 역시 실제 구축·운용 사례를 점차 확대하고 이를 통한 기술 검증을 통해 도입에 대한 우려를 해소하고 있다.

옵텍스코리아는 고객의 운영 리스크를 줄일 수 있도록 현장의 구조나 운영 목적에 맞춰 2D 라이다 기반의 가상 감지 영역을 설계하고 CCTV 및 기존 보안 시스템과 연동해 보다 효율적인 외곽감시 환경을 제안하고 있다. 또한 세계보안엑스포(SECON) 등 보안 전시회를 통해 지속해서 옵텍스(OPTEX) 브랜드와 기술을 소개하고 있으며, 실제 적용 사례와 운영 효율성을 적극적으로 알리고 있다.

다양한 제품 및 솔루션과의 결합으로 철통 감시 구현
어떤 분야이든 하나의 제품과 솔루션으로 100% 만족할 결과를 얻을 수 있다면 가장 이상적일 수 있다. 하지만 외곽감시의 경우에는 하나의 제품과 솔루션만으로는 온전한 방어체계를 구축할 수 없기에 기존 시스템과 병행해 사용하는 것이 좋다고 입을 모은다.

그리고 현재 외곽감시에 사용되는 제품과 솔루션의 비율에 대해 대체적으로 CCTV와 라이다를 기반으로 구축하되 다른 센서로 부족한 부분을 채우는 것이 가장 이상적이라는 의견을 보였다.

그렇다면 이렇게 다양한 기술이 적용된다면 이에 대한 연동성에 대해서는 어떻게 준비를 하고 있을까?

넥스텝은 라이다 관제 시스템의 프론트엔드부터 백엔드까지 아우르는 자체 개발 역량과 영상감시 분야에 정통한 최고 수준의 전문가 풀을 보유하고 있다고 강조했다. 이를 바탕으로 고객사가 운용 중인 기존 관제 시스템의 API나 SDK가 제공될 경우, 직접 맞춤형 연동개발과 기술지원을 보장한다고 밝혔다.

뷰런테크놀로지는 표준화된 API를 제공해 기존 VMS 등 주요 관제 시스템이 무리없이 적용할 수 있으며, 별도의 대규모 인프라 교체 없이도 기존 시스템과 유연하게 통합돼 라이다의 정밀 탐지 데이터를 실시간으로 활용할 수 있는 최적의 환경을 제공한다고 전했다.

▲국내 주요 기업의 라이다(LiDAR) 기반 외곽감시 제품 솔루션 구축 사례 [출처: 각 기업 제공, 보안뉴스 정리]

서울로보틱스 역시 표준 규격인 REST API 지원으로 시스템 제어의 문턱을 낮췄으며, Protobuf 기반 웹소켓 방식을 채택해 대용량 3D 데이터도 지연 없이 실시간으로 전송한다고 밝혔다. 특히 C++, Python, JavaScript 등 다양한 언어별 SDK를 제공해, 개발자들이 기존 시스템의 구조 변경 없이 플러그인을 꽂듯 손쉽게 연동할 수 있는 환경을 보장한다고 덧붙였다.

센서리움은 보안 시장의 표준 프로토콜인 ONVIF 지원으로 국내외 주요 VMS(Video Management System) 브랜드와 별도의 복잡한 개발 없이 쉽게 연동된다고 설명했다. 또한 라이다가 감지한 이벤트와 좌표 데이터를 TCP/IP 통신이나 표준 API/SDK를 통해 기존 관제 소프트웨어 화면에 즉각적으로 표출할 수 있다고 강조했다.

오토엘은 라이다의 3차원 위치 데이터를 카메라의 PTZ 제어 신호와 연동해 라이다가 객체를 탐지하면 카메라가 해당 위치를 즉시 포착하도록 하는 스마트 관제 환경을 구축할 수 있다고 전했다. 또한 직관적인 조감도(BEV) 뷰를 제공해 운영자가 현장 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 지원한다고 강조했다.

옵텍스코리아는 기존에 운영 중인 VMS나 통합관제 시스템과 원활하게 연동할 수 있도록 다양한 네트워크 기반 인터페이스를 지원하고 있다. 예를 들어 이벤트 코드를 통한 문자열 통신은 물론 HTTPS 기반 명령 처리 등 다양한 형태의 네트워크와 연동할 수 있다고 밝혔다. 또한 API를 제공하고 있어, 기존에 구축돼 있는 관제 시스템이나 보안 플랫폼과도 비교적 유연하게 연동할 수 있어 침입 이벤트 발생 시 CCTV 프리셋 연동, 경고 방송, 알람 표시, 출입통제 연계 등 다양한 자동화 시스템 구성도 가능하다고 덧붙였다.

인콘 또한 기존 VMS 관제 시스템에서 제공하는 영상 연동과 레이더 등 기타 센서 등에서 제공하는 이벤트 정보를 연동·운영할 수 있도록 지원하고 있다고 설명했다.

[설문조사] 보안인들이 바라보는 라이다(LiDAR) 외곽감시 시장
보안산업 종사자 및 사용자들은 라이다 외곽감시 제품&솔루션에 대해 어떤 생각을 하고 있을까?

이번 설문은 5월 18일부터 20일까지 <시큐리티월드>와 <보안뉴스> 온라인 회원을 대상으로 했으며, 총 297명이 참여했다.

▲라이다(LiDAR) 기반 외곽감시 제품과 솔루션에 대한 설문조사 결과 [출처: 보안뉴스]

외곽감시 시스템을 도입하거나 강화하는 가장 큰 이유가 무엇이라고 생각하느냐는 질문에 51.5%가 ‘중요 시설 보호’라고 답했다. 이어 ‘안전 확보’가 26.3%, ‘재난/사고 대응’이 11.1%, ‘테러/범죄 예방’이 7.1% 등의 순이었다.

다양한 외곽감시 기술 중 가장 활발하게 적용되고 있는 기술은 무엇이라고 생각하느냐는 물음에는 ‘CCTV’가 60.6%로 가장 많은 선택을 받았으며, ‘적외선과 마이크로웨이브, 레이더 등 공간감지 센서’ 17.2%, ‘열화상 카메라’ 8.1% 등이 뒤를 이었다. 또한 ‘라이다’(LiDAR)는 7.1%의 선택을 받았다.

라이다 기반의 외곽감시 제품 및 솔루션 도입 시 가장 기대하는 효과는 무엇인가에 대해서는 32.3%가 ‘탐지 정확성의 향상’을 선택했다. 이어 ‘야간/악천후 환경 대응’이 26.3%, ‘3D 공간 인식 및 분석’이 15.2%, ‘AI와 결합한 자동화’가 14.1%의 선택을 받았다.

라이다 기반의 외곽감시 기술과 다른 외곽감시 기술을 비교했을 때 가장 큰 차별점은 무엇이라고 생각하느냐는 물음에는 ‘탐지의 정확성’이 53.6%로 가장 많은 선택을 받았다. 이어 ‘환경 적응성’ 14.1%, ‘비용의 효율성’ 13.1%, ‘설치/운영 편의성’ 11.1% 그리고 ‘데이터 활용성’ 8.1% 등이었다.

라이다 기반의 외곽감시 제품 및 솔루션 설치가 가장 적합하다고 생각되는 환경은 어디라고 생각하느냐는 물음에는 45.5%가 ‘군사/보안시설’을 꼽았다. 이어 ‘발전소/에너지 인프라’가 23.2%, ‘공항/항만’이 18.2%, ‘산업단지/공장’이 9.1%로 나타났다.

라이다를 다른 기술과 융합할 경우 가장 효과적이라고 생각되는 조합은 무엇이라고 생각하느냐는 물음에는 ‘라이다(LiDAR)+CCTV’가 31.3%로 가장 높았다. ‘라이다(LiDAR)+AI 분석’이 23.2%, ‘라이다(LiDAR)+열화상 카메라’가 21.2%, ‘라이다(LiDAR)+레이더’ 7.1%, ‘라이다(LiDAR)+공간감지 센서’가 6.1% 등의 순이었다.

2026년, 라이다 기반 외곽감시 시장의 본격 개화 기대
낮은 출산율로 인한 급격한 병력 감소는 과학화 경계 시스템 도입이 선택이 아닌 필수임을 보여주고 있으며, 기존 경계 시스템의 오경보 문제를 해결하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이에 국방부와 방위사업청 차원의 첨단 센서(라이다) 도입 및 실증 예산이 대폭 증액되는 추세이며, 공항과 발전소 등 국가중요시설에서도 오탐율을 최소화할 수 있는 시스템을 요구하고 있다. 이에 라이다의 영역은 현재 가장 활발하게 적용되는 자율주행자동차와 항공/지형 측량을 넘어 국방/보안 분야에서도 크게 성장할 것으로 기대된다.

넥스텝은 2026년이 완성도 있는 라이다 기반의 외곽감시 시스템 도입이 시작되는 첫해가 될 것으로 기대한다고 밝혔다.

“기존 외곽감시 시스템과 라이다에 대한 높은 이해도와 자체 기술 개발능력을 보유한 넥스텝의 시스템으로 외곽감시 시장에 새로운 변화를 만들어 낼 것이라 확신합니다. 또한, 고객들이 기존에 운영되던 외곽감시 시스템 방식의 한계를 인지하고 있으며, 이 한계를 극복하고 고도화하기 위한 요구가 급격하게 팽창하고 있는 시장 상황에서 넥스텝의 라이다 기반 복합 외곽경계 솔루션이 라이다 기반 외곽감시 시장 확대의 도화선이 될 수 있을 것으로 생각합니다.”

뷰런테크놀로지 역시 라이다 시장이 점진적인 성장기에 진입할 것으로 기대한다고 전했다.

“2026년은 스마트도시 및 국가 중요시설의 보안 고도화와 맞물려 있으며, 하드웨어 가격 하향 안정화와 고도화된 인지 소프트웨어의 결합으로 라이다 기반의 외곽감시 체계가 공공 및 민간 분야로 점진적인 확대를 이룰 것으로 전망합니다.”

서울로보틱스는 개념검증(PoC) 단계를 넘어 실제 운영 환경에 본격 적용되는 전환점이 될 것으로 보고 있다.

“센서 가격 안정화와 소프트웨어 성숙도가 맞물리면서, 단순 센서 경쟁이 아니라 데이터를 얼마나 정확하게 해석하고 활용하느냐가 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있습니다. 또한 보안 시스템이 단순 감시를 넘어 운영 시스템과 연계되는 방향으로 발전하면서, 관제·자동화 영역과의 통합도 점차 확대될 것으로 예상합니다.”

센서리움은 2026년이 라이다 보안 시스템 대중화의 원년이 될 것이라고 밝혔다.

“자율주행 시장의 발전과 맞물려 센서의 소형화 및 양산화가 이루어져 가격 경쟁력이 확보됐고, AI 기술의 비약적인 발전으로 오감지율이 제로(0) 수준으로 낮아졌습니다. 2026년에는 기존 센서의 상당 부분을 라이다가 대체하는 교체 수요가 증가할 것으로 전망합니다.”

오토엘은 2026년을 기점으로 라이다가 보안 시스템의 ‘선택’이 아닌 ‘필수’ 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다.

“정부의 스마트도시 로드맵과 AI 기반 경계 작전 체계가 본격화되면서 시장 규모가 현재보다 2배 이상 성장할 것으로 보입니다. 특히 가격 안정화와 AI 융합 시설의 성숙으로 공항과 항만, 철도 등 국가 중요 시설뿐만 아니라 민간 산업 시설의 외곽감시에도 라이다 도입이 보편화 될 것으로 기대합니다.”

옵텍스코리아는 단순한 시험 적용 단계를 넘어 실제 운영 환경에 본격적으로 적용되는 사례가 더욱 확대될 것으로 기대한다고 밝혔다.

“국내시장은 아직 성장 초기 단계이지만, 여러 산업과 공공 분야에서 라이다 기반 외곽감시 솔루션에 대한 검토가 활발해지고 있습니다. 국가 중요시설과 데이터 센터, 스마트 물류시설 등을 중심으로 고도화된 물리 보안 체계의 요구가 증가하고 있으며 기존 센서 대비 정밀한 감지가 가능한 기술에 대한 관심도 높아지고 있습니다.”

인콘은 아직까지는 해결해야 할 숙제가 많지만, 점차 라이다가 외곽감시 시장의 주축이 될 것이라고 전했다.

“라이다는 자율주행과 스마트 인프라, 산업용 로봇 등 다양한 분야에서 점차 그 수요와 관심이 늘어나고 있지만, 외곽감시 시장에서는 비용 경쟁력과 기술의 표준화 부족 등 해결해야 할 숙제가 많습니다. 하지만 점차 가격 경쟁력을 갖추고 기술성숙도도 높아지고 있어, 라이다 제품과 솔루션의 도입이 증가할 것으로 기대합니다.”

사각지대 없는 미래 보안, 라이다(LiDAR) 플랫폼이 이끈다
라이다 기반 외곽감시 시장은 단순한 가능성을 넘어 실제 산업 현장에서 빠르게 자리 잡고 있다. 국방부와 방위사업청의 예산 확대는 군사시설을 중심으로 라이다 도입을 가속화하고 있다. 그리고 스마트도시와 발전소, 항만, 공항 등 국가중요시설에서도 오탐율을 최소화할 수 있는 정밀한 감시 체계에 대한 요구를 높이며, 국가 보안 체계의 근본적 변화를 예고하고 있다.

AI와의 융합을 통해 라이다는 단순한 센서가 아니라, 실시간 데이터 해석과 자동화된 대응을 가능케 하는 차세대 보안 플랫폼으로 진화하고 있으며, 가격 안정화와 기술 성숙으로 인해 민간 산업 시설에서도 라이다 도입이 점차 보편화되고 있다. 이렇듯 라이다는 기존 CCTV와 센서의 한계를 보완하면서, 산업 전반에서 새로운 보안 패러다임을 열어가고 있다.

[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다