[Global Security TOP 100] 황엽 인콘 대표이사 “현장이 원하는 AI 관제로 실질적인 보안 가치 제공”

AI 영상분석·통합관제 기반 현장 중심 보안시장 대응
기업 간 기술 협력 및 현장 실증 확대 필요성 제시

[보안뉴스 강초희 기자] AI 영상분석 기술이 빠르게 확산되면서 보안시장의 경쟁력은 분석 성능을 넘어 다양한 시스템을 유기적으로 연결하는 통합 역량으로 옮겨가고 있다. 인콘은 20여년간 축적해 온 VMS 개발 경험을 바탕으로 AI 영상분석과 IoT, 외부 이벤트를 연계한 지능형 통합관제 플랫폼을 고도화하며 현장 중심의 보안시장 변화에 대응하고 있다.

Q. 인콘에 대한 소개 부탁드립니다
인콘은 DVR과 CCTV 영상보안 기술을 기반으로 성장해 온 영상보안 제품 개발 및 통합관제 전문기업입니다. 20년 이상 축적한 VMS 개발 및 구축 경험을 바탕으로 공공기관과 산업시설, 군 보안사업 등 다양한 분야에서 통합관제 역량을 쌓아왔습니다. 현재는 AI 영상분석과 선별관제, 재난안전 기술을 결합한 지능형 통합관제 플랫폼을 통해 미래 보안시장에 대응하고 있습니다.

Q. 상반기 국내 물리보안 시장을 어떻게 분석하고 있나요
상반기 국내 보안시장은 AI 영상분석과 현장 중심의 지능형 관제 수요가 크게 확대된 시기였습니다. 범용 AI보다 현장 환경과 목적에 맞춘 맞춤형 분석 기술에 대한 요구가 늘었고, AI 분석 결과를 효과적으로 활용할 수 있는 통합관제 시스템의 고도화도 함께 진행됐습니다.

인콘 역시 공공기관과 민간 분야를 중심으로 목적형 AI 영상분석과 통합관제 사업을 확대했으며, 기존 VMS와 AI 분석, 선별관제를 연계한 구축 사례를 확보했습니다.

Q. AI와 디지털 전환이 가속화되는 가운데 인콘은 어떤 경쟁력으로 시장에 대응하고 있나요
인콘의 가장 큰 강점은 통합 역량입니다. 자체 AI 솔루션과 통합관제 기술을 기반으로 타사의 AI 분석 기술까지 유연하게 연동해 다양한 현장에 최적화된 지능형 관제 환경을 제공하고 있습니다.

이를 통해 특정 제품이나 기술에 제한되지 않고, 고객의 목적과 현장 환경에 맞는 최적의 구성을 제안하고 있으며, 영상분석 결과뿐만 아니라 IoT 센서와 외부 이벤트 정보를 통합해 관제요원이 필요한 정보를 빠르게 확인하고 대응할 수 있도록 제품과 솔루션을 지속적으로 고도화하고 있습니다.

또한 현장별 목적에 맞춰 VMS 기능을 고도화하고, 지능형 통합관제 사업을 확대할 계획입니다. 자체 AI 분석 기술뿐만 아니라 타사의 AI 솔루션, IoT 센서, 외부 이벤트 데이터를 유연하게 연계해 다양한 상황을 하나의 관제 환경에서 관리할 수 있도록 솔루션을 고도화하고 있습니다.

특히 웹 기반 플랫폼을 바탕으로 선별관제, 실종자 찾기, 차량 검색, 재난 및 안전사고 감지, 전기안전 등 실제 현장에서 활용도가 높은 기능을 중심으로 공공기관과 민간 시장을 공략할 계획입니다.

Q. 올해 참가한 보안 전시회에서는 어떤 성과를 거두었나요
올해는 국내 최대 통합보안 전시회인 ‘SECON 2026’에 참가해 능동형 AI VMS ‘TRIUM I’와 스마트 AI 인파관리 시스템을 선보였습니다. 전시회를 통해 공공기관과 보안업계 관계자들의 현장 의견을 들을 수 있었으며, 이를 바탕으로 고객이 실제로 필요로 하는 기능을 확인하고 신규 고객 및 협력사와의 사업 기회를 넓히는 성과를 거뒀습니다.

Q. 국내 보안산업 발전을 위한 한말씀 부탁드립니다
국내 보안산업이 발전하려면 새로운 기술을 빠르게 도입하는 것뿐만 아니라 실제 현장에서 효과적으로 활용할 수 있도록 검증하고 정착시키는 과정도 중요하다고 생각합니다. 그러기 위해서는 기업 간 기술 연계와 협력을 확대하고 공공기관과 민간기업이 새로운 기술을 실제 현장에 적용해 볼 수 있는 기회가 필요합니다. 이러한 과정이 쌓일 때 국내 보안산업의 기술 경쟁력과 신뢰도도 함께 높아질 수 있다고 생각합니다.

[강초희 기자(choh@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