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AI가 영상의 의미를 해석하며 VMS가 해석을 바탕으로 경고 울리고 대응 실행
AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도 관련 설문조사 분석 결과
AI 영상분석·VMS 제품 & 솔루션 기업 집중분석 : 슈프리마
[보안뉴스 엄호식 기자] 수많은 CCTV가 도시를 지키고 있지만, 그 영상은 대부분 저장만 될 뿐, 실시간으로 의미를 해석하지는 못한다. 그러나 이제 영상은 단순한 기록을 넘어, ‘읽히는 데이터’로 진화하고 있다. 인공지능(AI)은 영상 속 움직임과 패턴을 분석해 이상 징후를 감지하고, VMS(Video Management System)는 그 분석 결과를 기반으로 보안 시스템을 능동적으로 작동시킨다. AI가 영상의 의미를 해석하며 VMS가 그 해석을 바탕으로 경고를 울리고 대응을 실행하는 시대, 이제 보안은 단순한 감시를 넘어섰다. 그리고 스마트도시와 산업 현장, 교통 인프라까지 AI와 VMS의 협업은 보안의 개념을 재정의하며 영상 속 숨은 의미를 찾아내는 새로운 기술 패러다임을 열고 있다.
‘VMS(Video Management System)’는 영상 데이터를 저장·관리·분류·연동하는 시스템으로 1997년 설립된 캐나다의 제네텍이 처음으로 세계 시장에 선보였다. 우리나라에서는 2008년 설립한 이노뎁이 한국형 VMS를 처음으로 선보였다. 이노뎁은 폐쇄적인 구조로 개발된 외산 VMS 기반의 국내 IP CCTV 시장에 오픈플랫폼 VMS의 성장을 예상하고 수년간 기술개발에 힘써 다수의 원천기술을 기반으로 국내 최초의 오픈플랫폼 VMS를 만들었다. 그리고 2010년 중반부터 전국 지자체 통합관제센터 구축이 활발해 진행되며 VMS의 수요가 급증했다.
‘AI 영상분석’은 2010년대 중반부터 딥러닝 기반의 영상분석 기술이 국내 보안 시장에 적용되기 시작했으며, 2019년 이후 VMS에 AI 기능이 접목되며 사람과 차량 식별, 이상행동 감지 등 다양한 기능이 상용화됐다. 2020년대 들어서며 얼굴인식과 객체 추적, 색상 및 차종 구분 등 고도화된 AI 영상분석 기술이 도입됐다.
VMS가 ‘영상의 허브’ 역할을 한다면, AI 영상분석은 그 데이터를 지능적으로 해석하는 ‘두뇌’ 역할을 하는 것이다. 이 두 가지 기술의 융합으로 운영자는 모든 영상을 일일이 눈으로 확인하지 않고도 꼭 필요한 이벤트에 집중할 수 있어 관제의 실효성과 대응력을 높일 수 있다.
그렇다면 업계는 통합관제에 있어 VMS와 AI 영상분석의 역할에 대해 어떻게 생각하고 있을까? 업계 역시 VMS는 CCTV 영상의 저장과 관리, 육안 관제를 위한 모니터링과 AI 영상분석 서비스를 지원하는 역할을 하고, AI 영상분석은 관제업무 자동화 및 신속하게 대응할 수 있도록 돕는 역할을 한다고 설명했다.
“VMS는 데이터 허브 및 운영 플랫폼 역할을 하며, AI 영상분석은 영상을 분석해서 이벤트 및 알람을 제공하는 역할을 합니다. 쉽게 말해 VMS가 모든 데이터를 안정적으로 수집·저장·전달하고, AI가 그 데이터를 분석해 위험 요소나 이상행동을 탐지하는 구조입니다.”
“AI 영상분석은 이벤트 탐지와 상황 인지를 담당하고 VMS는 영상의 수집·저장과 분석 결과 전달 및 제어를 수행합니다. AI가 ‘판단’을 VMS가 ‘대응’을 맡아 통합관제의 효율과 정확성을 높입니다.”
“AI 영상분석은 가공되지 않은 CCTV 영상을 입력받아 분석·처리하고, 설치 목적에 따라 선별된 이벤트를 관제 요원이 실시간으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 그리고 VMS는 영상의 수집과 저장, 모니터링, 운영 관리를 담당하는 플랫폼 성격이 강합니다. 결국 VMS는 ‘기반’을 제공하고 AI 영상분석은 그 위에 ‘지능’을 더해주는 역할을 한다고 생각합니다.”
“AI 영상분석은 엣지 AI 또는 영상분석 서버를 통해 객체 탐지 및 행동 인식 분석을 수행하고, 그 결과로 생성된 메타데이터와 이벤트를 VMS로 전송하는 역할을 합니다. VMS는 엣지 AI나 영상분석 서버에서 전달받은 분석 이벤트를 기반으로 알람, 팝업 등 실시간 선별관제 기능과 함께 데이터 통합 검색 및 영상 재생 기능을 제공합니다. 최근에는 워크플로 엔진이 탑재돼 관제 운영 절차서(SOP: Standard Operating Procedure)를 일부 자동화하는 기능까지 제공하고 있습니다.”
“VMS와 AI 영상분석은 통합관제 시스템 내에서 ‘기반’과 ‘두뇌’의 관계로 이해할 수 있습니다. VMS는 다양한 카메라로부터 영상을 안정적으로 수집·저장·관리·전송하는 핵심 플랫폼 역할을 하며, 수많은 영상 데이터를 실시간으로 통합하고 사용자에게 제공하는 기반 인프라입니다. 반면, AI 영상분석은 영상 데이터를 지능적으로 분석해 객체 식별과 이상행동 탐지, 군중 밀도 분석, 번호판 인식 등 상황 판단과 인사이트 도출을 담당합니다. 이 둘이 결합하면, 단순 모니터링을 넘어 실시간 의사결정이 가능한 관제 환경이 구현됩니다. 예를 들어, AI가 이상 상황을 탐지하면 VMS가 해당 구간 영상을 즉시 재생하고 알람을 발생시켜 운영자의 빠른 대응을 가능하게 하는 체계적 협업 구조가 형성됩니다.”
VMS와 AI 영상분석의 역할과 상호보완
최근 국내 AI 영상분석과 VMS 시장의 트렌드와 두드러진 변화는 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)을 적용해 탐지 정확도를 대폭 높이고 관제 효율성을 강화하는 방향으로 발전하고 있다는 것이다. 또한 AI 기능의 엣지(Edge) 단말기 탑재가 늘어나고 있으며, 교통과 화재, 제조, 안전 등 산업별·분야별로 특화한 AI 모델이 확산하고 있다.
특히 고성능 엣지 디바이스의 활용이 늘어나며 영상 데이터를 현장에서 바로 분석해 실시간 대응성과 네트워크 효율성을 높이는 ‘Edge AI의 도입 확대’와 영상 저장과 분석, 관제 기능을 클라우드 환경에서 제공함으로써 원격·다지점 환경에서도 효율적인 운영이 가능한 ‘클라우드 기반의 관제 서비스 확산’ 그리고 최근 주목 받는 CCTV와 드론, IoT 센서, GIS 정보 등 다양한 데이터를 연계해 분석하는 멀티센서 기반의 ‘멀티센서 융합 보안 기술’은 복잡한 상황판단과 재난 대응 등 고도화된 분석에 활용되고 있다.
또 ‘AI 표준화 및 보안 규제 강화’로 국내 기술 표준과 보안 규정의 준수가 필수화되고 있으며, AI 기본법 제정 움직임에 따라 AI의 안전성과 투명성, 개인정보 보호, 차별 방지 등 법적 요구사항이 강화될 것으로 보인다. 마지막으로 AI 영상분석과 VMS 기술이 스마트도시와 스마트교통 인프라의 핵심 요소로 자리 잡으며 ‘스마트도시·스마트교통 프로젝트의 확대’가 진행될 것으로 예상된다.
“AI 영상분석은 딥러닝 모델 중 하나인 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반의 단순 객체 탐지 방식 중심에서 비전 언어 모델(VLM) 기술 활용을 확대 전환해 공공서비스 중심에서 산업 분야로 빠르게 확대되고 있습니다.”
“최근에는 엣지(Edge) AI 적용의 확대와 클라우드 기반 서비스의 확산, 5G 연계로 인한 초저지연 전송 그리고 출입통제와 IoT, 정보보안의 융합이 빠르게 진행하고 있습니다.”
“AI 영상분석 분야에서는 VLM을 가장 주목할 만한 흐름이라고 생각합니다. VLM은 이미지·영상과 같은 시각 정보와 언어적 의미를 동시에 이해·생성할 수 있는 모델로, ‘보고·읽고·설명하는 AI’라는 새로운 패러다임을 열고 있어 앞으로 AI 영상분석 시장을 선도할 가능성이 크다고 생각합니다. VMS는 단순한 영상 관리 솔루션을 넘어 통합 플랫폼으로 진화해 왔습니다. 앞으로도 데이터 융합과 서비스 고도화를 통해 공공안전·스마트도시 분야에서 더 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상합니다.”
“거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)과 비전 언어 모델(VLM) 등 새로운 AI 서비스가 제품화 형태로 제안되며 단순한 탐지(Ditection) 기반에서 벗어나 AI 관련 제품이 다양해지고 있습니다.”
“가장 큰 변화는 엣지 AI의 확산이라고 생각합니다. 최근 지자체의 관제 센터 중심으로 엣지 AI 솔루션인 AI CCTV 도입이 빠른 속도로 확산되고 있으며, 이러한 흐름은 공항, 항만 등 국가기간시설과 건설 안전 관리, 대규모 제조 플랜트 등 민간 분야로 시장이 확대되고 있습니다. 또한, 글로벌 시장에서도 기존에 개별 운영되던 출입통제와 영상관제 시스템을 통합해 하나의 시스템으로 운영되는 통합관제 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 마지막으로 최근 비전언어모델(VLM) 기술이 적용돼 영상 정보를 신속하게 검색하고 사후 추적 관리 기능까지 제공하는 형태로 발전하고 있습니다.”
“최근 흐름의 핵심은 한정된 인력과 예산, 인프라로 더 큰 운영 효과를 내는 데 초점이 맞춰지고 있다는 점입니다. 고객사는 개별 기능 비교보다 실제 관제 프로세스 속에서 어떻게 통합해 효율을 높일 수 있는지에 관심이 커졌습니다. 다만 즉시 현장 적용을 가로막는 정확도, 비용(서버·클라우드·라이선스) 이슈로 기술 검증(PoC) 이후 실 배포로 이어지지 못한 사례가 적지 않았습니다. 최근에는 카메라 Edge 성능 향상과 경량화 모델 확산으로 현장 활용 시나리오가 점차 늘고 있고, ‘정확도 향상’과 ‘메타데이터의 실사용(검색, 알람, 대시보드 연계)’이 가장 중요한 화두로 자리 잡고 있다고 생각합니다.”
기술 융합과 트렌드: VLM, 엣지 AI, 클라우드 관제
업계는 AI 영상분석과 관련한 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)을 활용한 경량화 모델의 고도화로 단순 탐지를 넘어 상황 이해, 자연어 기반 요약, 자동 보고서 작성, 사고 예측까지 실현하고 있다. 또한 현장에서 발생하는 최신 영상 데이터를 활용해 자동으로 라벨링과 재학습을 진행하고, 개선된 모델을 자동화된 파이프라인을 통해 운영 환경에 신속하게 배포하는 머신 러닝 작업(MLOps: Machine Learning Operations) 기능을 제공해 분석 정확도와 서비스 품질을 지속해서 높이기도 한다.
이 외에도 AI 기반 출입 관리와 영상 관제 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 강력하고 입체적인 보안관제를 제공하거나 Edge기반 AI와 개방형 생태계, 그리고 안정적인 VMS 운영 역량을 하나의 흐름으로 연결해 카메라의 보안과 성능, 영상처리 스택을 end-to-end로 직접 통제하고 생성되는 메타데이터는 검색, 알람, 대시보드에 바로 활용하는 등 운영 효율을 높이기도 한다.
이렇듯 각자의 강점으로 지속해서 기술과 서비스를 개발·업그레이드 하고 있어 AI 영상분석과 VMS는 더 다양한 분야로 영향력을 넓혀갈 것으로 기대된다.
“스마트도시와 교통, 산업안전, 국방·치안, 등에서 가장 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 특히 안전·보안뿐 아니라 운영 효율화와 데이터 기반 의사결정에 기여도가 높아질 것으로 전망합니다.”
“AI 영상분석과 VMS 기술은 스마트도시와 교통관리, 산업 안전, 에너지 모니터링 등 다양한 분야에서 깊은 영향을 미칠 것으로 예상합니다.”
“AI 영상분석은 AI 전체 분야에서 보면 작은 영역일 수 있지만, 재난 안전과 공공 분야에서 필요한 핵심 요소입니다. 이에 행정안전부는 재난유형 62개, 데이터셋 1,835개를 수집해 공유·활용할 계획을 발표하기도 했습니다. 이 중 CCTV 영상 데이터는 재난안전 대응에서 가장 중요 자원 중 하나입니다. 따라서 AI 영상분석의 영향은 특정 산업군에 국한되지 않고 공공안전, 사회재난, 산업재해 대응 등 모든 재난안전 분야에서 필수적 요소로 자리매김하게 될 것입니다.”
설문조사로 본 AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도
보안산업 종사자 및 사용자들은 AI 영상분석·VMS 제품과 솔루션에 대해 어떤 생각을 하고 있을까? 이번 설문은 ‘시큐리티월드’와 ‘보안뉴스’ 온라인 회원을 대상으로 8월 12일부터 18일까지 진행했으며, 총 342명이 참여했다.
먼저 VMS를 도입하는 가장 큰 이유로는 80.7%가 △보안 감시 및 예방이라고 답했다. 이어 △시설물의 안전관리 13.2% △재난 대응 및 복구와 △범죄수사 지원이 각각 2.6%씩을 차지했다.
VMS 솔루션의 기본 기능 중 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가에 대한 물음에는 △CCTV 영상 실시간 모니터링이 45.6%로 가장 높았으며, △다수의 카메라 통합관리 26.3% △영상 녹화 및 재생 21.9% △사용자 권한 설정 및 로그 관리 6.2% 순이었다.
현재 설치·운용·판매되고 있는 VMS의 성능을 어느 정도 신뢰하느냐에 대해서는 △70% 이상 80% 미만이 18.4%로 가장 많은 선택을 받았다. 이어 △60% 이상 70% 미만 16.7% △50% 이상 60% 미만 14.1% △80% 이상 90% 미만 12.3% 등을 선택했다. 특히 50% 이상 만족한다는 응답이 전체의 62.4%로 50% 미만으로 만족한다는 37.6% 보다 높았다.
AI 영상분석에 가장 활발하게 사용되는 기술 기반은 무엇이라고 생각하느냐에 대한 물음에는 △딥러닝 알고리즘이 35.1%로 가장 높았으며, △엣지 컴퓨팅을 통한 실시간 분석 26.3% △머신러닝 22.8% △메타데이터 기반의 스마트 검색 14.9% 순이었다.
현재 AI 영상분석의 주요 기능 중 가장 활발하게 적용되고 있는 기능으로는 43.9%가 △사람·차량 등 객체인식을 선택했다. 이어 △얼굴 인식 및 번호판 인식 20.2% △침입·쓰러짐·싸움 등 이상행동 감지 15.8% △범죄 예방 및 실시간 경보 8.8% △군중밀집·화재·홍수 등 위험 상황 감지 7.9% 등의 순이었다.
현재 AI 영상분석의 성능을 어느 정도 신뢰하느냐에 대해서는 △60% 이상 70% 미만이 18.4%로 가장 높았으며, △50% 이상 60% 미만 17.5% △40% 이상 50% 미만과 △70% 이상 80% 미만이 각각 14.0% 그리고 △30% 이상 40% 미만이 12.3%였다. 특히 50% 이상 만족한다는 응답이 전체의 55.3%로 50% 미만으로 만족한다는 44.7%보다 약 10% 높았다.
기술 고도화를 위한 정부 지원과 산업 과제
AI는 국가의 기술 주권과 미래 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 산업 전반의 혁신을 이끌며 경제 성장과 일자리 창출에 기여하고, 국방·보안 등 전략 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 더불어 이제 AI 기술력은 국제 사회에서의 영향력과 외교적 협상력 강화에도 직결되기에 AI 역량 확보는 국가 경쟁력의 필수조건이라 할 수 있다. 이는 AI 영상분석도 마찬가지다.
“AI 영상분석과 VMS 산업의 성장을 위해서는 공공·민간 간 데이터 공유와 협력을 활성화해 알고리즘 학습 환경을 개선하고, 이를 통해 정확도와 적용 범위를 지속해서 확대해야 합니다.”
“AI 영상분석 기술의 고도화를 위해서는 우선 민간과 공공이 함께 활용할 수 있는 비식별화 영상 데이터셋의 구축과 개방이 필요합니다. 이를 통해 학습 데이터의 품질과 다양성을 확보함으로써 알고리즘 성능을 높이고, 산업 전반의 기술 발전 속도를 높일 수 있습니다.”
또한 업계 간 협력을 강조하는 목소리도 전해졌다.
“업체 간 표준화된 프로토콜 도입을 확대해 AI 알고리즘의 상호 호환성을 높이고, 데이터 프라이버시 보호와 AI의 투명성을 강화해 사용자 신뢰도와 업계 전반의 수준을 함께 높여야 합니다.”
AI 영상분석과 VMS 기술이 점차 고도화하고 영향력을 넓히고 있는 만큼 업계도 개선해 나가야 할 것이 있다. 특히 정확도에 대해 대부분 자사의 제품의 정확도가 최소 80%에서 95%에 이른다고 이야기하지만, 도입 현장의 체감도는 이보다는 현저히 낮기 때문이다.
이러한 지적에 업계 관계자 역시 AI가 과도하게 사용돼 마치 모든 기능이 가능한 만능열쇠처럼 여겨 ‘AI 선별관제’가 다 거기서 거기라는 인식이 생겨나고 있어 기술 신뢰도를 낮추고 산업 왜곡을 초래할 수 있다고 밝혔다. 물론 솔루션과 현장 환경에 따라 편차가 발생할 수 있고 같은 모델이라 하더라도 카메라의 종류와 설치 각도, 조명, 배경, 군중 밀도, 기상 변수 등에 따라 체감 성능이 크게 달라지기 때문에 굳이 수치화하는 것이 옳지 않은 방법일 수도 있다.
이에 몇 %라는 절대값보다 관제 워크플로어에서 오탐을 줄여 대응 시간을 단축할 수 있도록 지속해서 정확도를 측정하고 개선할 수 있는 체계를 갖추는 것이 바람직할 것으로 보인다.
[AI 영상분석·VMS 제품 & 솔루션 기업 집중분석]
슈프리마 바이오스타 X, AI와 보안을 잇는 차세대 통합 관제 플랫폼
위협 추적 중심 지능형 차세대 방화벽 선보여 비즈니스 환경 보호할 것
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전이 물리보안 산업 전반에 패러다임의 변화를 이끌고 있다. 과거 단순히 영상을 기록하고 저장하는 수동적 역할에 머물렀던 보안 시스템이 이제는 실시간으로 위험 상황을 스스로 인식하고 분석하며 선제적으로 대응하는 지능형 시스템으로 진화하고 있다.
이러한 변화의 핵심에는 엣지(Edge) AI 기술의 성숙이 자리잡고 있다. AI CCTV와 AI BOX 같은 솔루션들이 엣지단에서 실시간 영상 분석을 수행함으로써, 기존 서버 중심의 중앙집중식 처리 방식이 갖고 있던 네트워크 대역폭과 지연 시간의 한계를 극복하고 있다. 이를 통해 24시간 화면을 모니터링해야 했던 관제요원들의 업무 부담은 크게 줄어들었고, 사람이 놓칠 수 있는 위험 상황을 AI가 선별해 알려줌으로써 운영 효율성과 보안성이 동시에 향상됐다.
하지만 현실에서는 여전히 중요한 한계가 존재하고 있다. 대부분의 보안 시설에서 영상관제 시스템과 출입통제 시스템이 각각 별도로 운영되면서 보안 관제요원들은 여러 개의 모니터와 서로 다른 인터페이스를 동시에 관리해야 하는 복잡성에 직면하고 있으며, 실제 위험 상황 발생 시 신속하고 통합적인 대응이 어려운 상황이다.
이런 배경에서 글로벌 시장에서의 주요 기업들도 영상보안과 출입통제를 연결하는 한 단계 진보한 보안 플랫폼으로 보안 시장의 새로운 패러다임을 만들어 가고 있다.
슈프리마의 AI 기술력, 세계가 주목하다
이러한 시장 변화의 중심에서 슈프리마는 오랜 기간 축적해 온 생체인증 기술을 기반으로 독자적인 AI 개발 역량을 지속해서 발전시켜 왔다. 특히 얼굴인식 기술에 있어서는 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 지능형 영상분석 기술 분야로 영역을 확장해 왔다.
그 결과물이 바로 CES 2025에서 최고 혁신상을 수상한 AI 영상분석 솔루션이다. 슈프리마가 개발한 Q-Vision Pro는 금융 범죄를 사전에 예측해 사고를 예방하는 세계 최초의 온디바이스 AI 모듈로, AI 기반 얼굴인식 기술과 행동분석 기술을 결합한 혁신적 솔루션이다.
기존에 설치된 일반 CCTV 인프라만으로도 실종자 탐색과 위험 인물 탐지가 가능하며, 영상분석 알고리즘의 경량화를 통해 엣지 AI 환경에 최적화된 솔루션을 제공해 글로벌 시장에서 최고의 AI 분석 기술로 인정받고 있다.
바이오스타 X : AI 통합관제의 미래를 제시하다
바이오스타 X(BioStar X)는 단순한 영상관제 솔루션이 아닌 슈프리마의 독자 AI기술을 기반으로 출입과 영상관제를 통합한 차세대 AI 통합 관제 플랫폼이다.
핵심은 실시간 출입 관리, 영상 관제, 지능형 영상 분석이 하나의 화면에서 동시에 이루어져 훨씬 강력하고 입체적인 보안 운영이 가능하다. 또한, 출입 인증 정보, 센서 입력 정보, 영상 분석 정보를 통합한 AI 기반의 상황 인식이 가능해 운영 효율성과 보안성을 극대화한다.
이를 통해 보안 운영팀은 이상 상황의 발생 여부와 위치를 직관적으로 확인하고, 신속하게 상황을 판단하고 대응할 수 있다. 덕분에 적은 인력으로 훨씬 넓은 영역을 효율적으로 통합 관제할 수 있다. 또한, AI 기반 침입 탐지, 배회 감지, 쓰러짐 감지 등의 이상 행동 분석은 물론 얼굴인식 기반 블랙리스트 확인과 실시간 객체 추적까지 수행한다. 이는 사건 발생 후 대응이 아닌, 잠재적인 위협을 사전에 감지해 예방하는 선제적 보안 운영을 가능하게 한다.
바이오스타 X는 오픈 API와 플러그인 구조를 통해 다양한 서드파티 솔루션과의 연동을 통한 시스템 확장이 가능하며, UI/UX 개발 등 유연한 커스터마이징을 지원해 고객의 운영환경과 비즈니스 프로세스에 최적화된 맞춤형 솔루션을 제공한다.
슈프리마 AI 얼굴인식, 공공 안전 분야 기술 자립 선도
바이오스타 X는 슈프리마의 독보적인 AI 얼굴인식 기술을 접목함으로써 공공안전 분야까지 확장할 수 있는 차세대 통합 관제 플랫폼으로 발전하고 있다.
최근 AI 기반 얼굴인식 기술은 치매 노인이나 실종 아동의 신속한 수색, 범죄 용의자 추적 등 공공안전과 치안 유지 분야에서 그 활용 가치가 급격히 주목받고 있다. 그러나 기존 시스템은 AI CCTV에서 얼굴을 검출한 뒤 중앙 서버에서 인증을 수행하는 방식이어서 구축 비용이 과도하게 높고 인증 정확도에도 근본적인 한계가 존재한다. 더불어 중국과 러시아 등 해외 기업의 알고리즘에 의존함으로써 데이터 주권 상실과 보안 리스크 위험이 꾸준히 제기돼 왔다.
특히 기술적·운영상의 한계는 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 근적외선(IR)과 RGB 영상 간 교차 인식이 원활히 이루어지지 않아 저조도 환경에서는 얼굴 인증 정확도가 크게 떨어진다. 둘째, 해외 기업이 국내 시장을 선점함에 따라 관련 기술 자립은 상대적으로 지연되고, 국가 차원의 데이터 안전성에도 위협이 발생한다. 셋째, 기존 CCTV를 AI CCTV로 전면 교체해야 한다는 점에서 높은 초기 구축 비용이라는 장벽이 존재한다.
슈프리마는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 독자적인 AI 얼굴인식 기술을 선보이고 있다. CES 최고혁신상을 수상하며 세계적으로 인정받은 교차 인식 특허 기술을 바탕으로, 저조도 환경에서도 인증 정확도를 획기적으로 개선했다. 또한, 기존에 설치된 일반 CCTV 인프라만으로도 실종자 탐색과 위험 인물 탐지가 가능하며, 영상분석 알고리즘의 경량화를 통해 가볍고 최적화한 AI 영상분석 솔루션을 제공한다.
이처럼 슈프리마의 기술은 국내 독자 기술 기반의 데이터 주권 확보, 구축비용 절감, 그리고 정확도 혁신이라는 세 가지 가치를 동시에 실현하며, 공공안전·치안 유지 분야의 차세대 AI 얼굴인식 표준으로 자리매김하고 있다.
보안의 미래, 사전 예방에서 시작된다
오늘날 보안 환경은 단순히 사건 발생 이후 대응하는 수준을 넘어, 위협을 사전에 감지하고 예방하는 선제적 보안 체계로 전환되고 있다. 이러한 변화 속에서 바이오스타 X는 출입통제와 영상관제, AI 기반 분석을 단일 화면에서 유기적으로 통합 제공함으로써, 운영 효율성과 상황 대응 속도를 획기적으로 개선한 차세대 플랫폼으로 자리매김하고 있다.
특히 세계적으로 인정받은 슈프리마의 AI 얼굴인식 기술은 실종자 수색, 위험 인물 탐지 등 공공안전 분야에서 국내 기술 자립을 가능케 하고, 나아가 글로벌 보안 시장에서도 차별화된 경쟁 우위를 창출한다. 이를 통해 바이오스타 X는 단순한 보안 시스템을 넘어 AI와 보안의 융합을 이끄는 핵심 솔루션으로 떠오르고 있다.
슈프리마는 앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 더욱 안전하고 효율적인 통합관제 환경을 제공하며, 보안 패러다임의 변화를 선도하는 글로벌 리더로 도약할 것이라고 자신감을 나타냈다.
[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]
AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도 관련 설문조사 분석 결과
AI 영상분석·VMS 제품 & 솔루션 기업 집중분석 : 슈프리마
[보안뉴스 엄호식 기자] 수많은 CCTV가 도시를 지키고 있지만, 그 영상은 대부분 저장만 될 뿐, 실시간으로 의미를 해석하지는 못한다. 그러나 이제 영상은 단순한 기록을 넘어, ‘읽히는 데이터’로 진화하고 있다. 인공지능(AI)은 영상 속 움직임과 패턴을 분석해 이상 징후를 감지하고, VMS(Video Management System)는 그 분석 결과를 기반으로 보안 시스템을 능동적으로 작동시킨다. AI가 영상의 의미를 해석하며 VMS가 그 해석을 바탕으로 경고를 울리고 대응을 실행하는 시대, 이제 보안은 단순한 감시를 넘어섰다. 그리고 스마트도시와 산업 현장, 교통 인프라까지 AI와 VMS의 협업은 보안의 개념을 재정의하며 영상 속 숨은 의미를 찾아내는 새로운 기술 패러다임을 열고 있다.
[자료: gettyimagesbank]
‘VMS(Video Management System)’는 영상 데이터를 저장·관리·분류·연동하는 시스템으로 1997년 설립된 캐나다의 제네텍이 처음으로 세계 시장에 선보였다. 우리나라에서는 2008년 설립한 이노뎁이 한국형 VMS를 처음으로 선보였다. 이노뎁은 폐쇄적인 구조로 개발된 외산 VMS 기반의 국내 IP CCTV 시장에 오픈플랫폼 VMS의 성장을 예상하고 수년간 기술개발에 힘써 다수의 원천기술을 기반으로 국내 최초의 오픈플랫폼 VMS를 만들었다. 그리고 2010년 중반부터 전국 지자체 통합관제센터 구축이 활발해 진행되며 VMS의 수요가 급증했다.
‘AI 영상분석’은 2010년대 중반부터 딥러닝 기반의 영상분석 기술이 국내 보안 시장에 적용되기 시작했으며, 2019년 이후 VMS에 AI 기능이 접목되며 사람과 차량 식별, 이상행동 감지 등 다양한 기능이 상용화됐다. 2020년대 들어서며 얼굴인식과 객체 추적, 색상 및 차종 구분 등 고도화된 AI 영상분석 기술이 도입됐다.
VMS가 ‘영상의 허브’ 역할을 한다면, AI 영상분석은 그 데이터를 지능적으로 해석하는 ‘두뇌’ 역할을 하는 것이다. 이 두 가지 기술의 융합으로 운영자는 모든 영상을 일일이 눈으로 확인하지 않고도 꼭 필요한 이벤트에 집중할 수 있어 관제의 실효성과 대응력을 높일 수 있다.
그렇다면 업계는 통합관제에 있어 VMS와 AI 영상분석의 역할에 대해 어떻게 생각하고 있을까? 업계 역시 VMS는 CCTV 영상의 저장과 관리, 육안 관제를 위한 모니터링과 AI 영상분석 서비스를 지원하는 역할을 하고, AI 영상분석은 관제업무 자동화 및 신속하게 대응할 수 있도록 돕는 역할을 한다고 설명했다.
“VMS는 데이터 허브 및 운영 플랫폼 역할을 하며, AI 영상분석은 영상을 분석해서 이벤트 및 알람을 제공하는 역할을 합니다. 쉽게 말해 VMS가 모든 데이터를 안정적으로 수집·저장·전달하고, AI가 그 데이터를 분석해 위험 요소나 이상행동을 탐지하는 구조입니다.”
“AI 영상분석은 이벤트 탐지와 상황 인지를 담당하고 VMS는 영상의 수집·저장과 분석 결과 전달 및 제어를 수행합니다. AI가 ‘판단’을 VMS가 ‘대응’을 맡아 통합관제의 효율과 정확성을 높입니다.”
“AI 영상분석은 가공되지 않은 CCTV 영상을 입력받아 분석·처리하고, 설치 목적에 따라 선별된 이벤트를 관제 요원이 실시간으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 그리고 VMS는 영상의 수집과 저장, 모니터링, 운영 관리를 담당하는 플랫폼 성격이 강합니다. 결국 VMS는 ‘기반’을 제공하고 AI 영상분석은 그 위에 ‘지능’을 더해주는 역할을 한다고 생각합니다.”
“AI 영상분석은 엣지 AI 또는 영상분석 서버를 통해 객체 탐지 및 행동 인식 분석을 수행하고, 그 결과로 생성된 메타데이터와 이벤트를 VMS로 전송하는 역할을 합니다. VMS는 엣지 AI나 영상분석 서버에서 전달받은 분석 이벤트를 기반으로 알람, 팝업 등 실시간 선별관제 기능과 함께 데이터 통합 검색 및 영상 재생 기능을 제공합니다. 최근에는 워크플로 엔진이 탑재돼 관제 운영 절차서(SOP: Standard Operating Procedure)를 일부 자동화하는 기능까지 제공하고 있습니다.”
“VMS와 AI 영상분석은 통합관제 시스템 내에서 ‘기반’과 ‘두뇌’의 관계로 이해할 수 있습니다. VMS는 다양한 카메라로부터 영상을 안정적으로 수집·저장·관리·전송하는 핵심 플랫폼 역할을 하며, 수많은 영상 데이터를 실시간으로 통합하고 사용자에게 제공하는 기반 인프라입니다. 반면, AI 영상분석은 영상 데이터를 지능적으로 분석해 객체 식별과 이상행동 탐지, 군중 밀도 분석, 번호판 인식 등 상황 판단과 인사이트 도출을 담당합니다. 이 둘이 결합하면, 단순 모니터링을 넘어 실시간 의사결정이 가능한 관제 환경이 구현됩니다. 예를 들어, AI가 이상 상황을 탐지하면 VMS가 해당 구간 영상을 즉시 재생하고 알람을 발생시켜 운영자의 빠른 대응을 가능하게 하는 체계적 협업 구조가 형성됩니다.”
[자료: gettyimagesbank]
VMS와 AI 영상분석의 역할과 상호보완
최근 국내 AI 영상분석과 VMS 시장의 트렌드와 두드러진 변화는 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)을 적용해 탐지 정확도를 대폭 높이고 관제 효율성을 강화하는 방향으로 발전하고 있다는 것이다. 또한 AI 기능의 엣지(Edge) 단말기 탑재가 늘어나고 있으며, 교통과 화재, 제조, 안전 등 산업별·분야별로 특화한 AI 모델이 확산하고 있다.
특히 고성능 엣지 디바이스의 활용이 늘어나며 영상 데이터를 현장에서 바로 분석해 실시간 대응성과 네트워크 효율성을 높이는 ‘Edge AI의 도입 확대’와 영상 저장과 분석, 관제 기능을 클라우드 환경에서 제공함으로써 원격·다지점 환경에서도 효율적인 운영이 가능한 ‘클라우드 기반의 관제 서비스 확산’ 그리고 최근 주목 받는 CCTV와 드론, IoT 센서, GIS 정보 등 다양한 데이터를 연계해 분석하는 멀티센서 기반의 ‘멀티센서 융합 보안 기술’은 복잡한 상황판단과 재난 대응 등 고도화된 분석에 활용되고 있다.
또 ‘AI 표준화 및 보안 규제 강화’로 국내 기술 표준과 보안 규정의 준수가 필수화되고 있으며, AI 기본법 제정 움직임에 따라 AI의 안전성과 투명성, 개인정보 보호, 차별 방지 등 법적 요구사항이 강화될 것으로 보인다. 마지막으로 AI 영상분석과 VMS 기술이 스마트도시와 스마트교통 인프라의 핵심 요소로 자리 잡으며 ‘스마트도시·스마트교통 프로젝트의 확대’가 진행될 것으로 예상된다.
“AI 영상분석은 딥러닝 모델 중 하나인 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반의 단순 객체 탐지 방식 중심에서 비전 언어 모델(VLM) 기술 활용을 확대 전환해 공공서비스 중심에서 산업 분야로 빠르게 확대되고 있습니다.”
“최근에는 엣지(Edge) AI 적용의 확대와 클라우드 기반 서비스의 확산, 5G 연계로 인한 초저지연 전송 그리고 출입통제와 IoT, 정보보안의 융합이 빠르게 진행하고 있습니다.”
“AI 영상분석 분야에서는 VLM을 가장 주목할 만한 흐름이라고 생각합니다. VLM은 이미지·영상과 같은 시각 정보와 언어적 의미를 동시에 이해·생성할 수 있는 모델로, ‘보고·읽고·설명하는 AI’라는 새로운 패러다임을 열고 있어 앞으로 AI 영상분석 시장을 선도할 가능성이 크다고 생각합니다. VMS는 단순한 영상 관리 솔루션을 넘어 통합 플랫폼으로 진화해 왔습니다. 앞으로도 데이터 융합과 서비스 고도화를 통해 공공안전·스마트도시 분야에서 더 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상합니다.”
“거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)과 비전 언어 모델(VLM) 등 새로운 AI 서비스가 제품화 형태로 제안되며 단순한 탐지(Ditection) 기반에서 벗어나 AI 관련 제품이 다양해지고 있습니다.”
“가장 큰 변화는 엣지 AI의 확산이라고 생각합니다. 최근 지자체의 관제 센터 중심으로 엣지 AI 솔루션인 AI CCTV 도입이 빠른 속도로 확산되고 있으며, 이러한 흐름은 공항, 항만 등 국가기간시설과 건설 안전 관리, 대규모 제조 플랜트 등 민간 분야로 시장이 확대되고 있습니다. 또한, 글로벌 시장에서도 기존에 개별 운영되던 출입통제와 영상관제 시스템을 통합해 하나의 시스템으로 운영되는 통합관제 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 마지막으로 최근 비전언어모델(VLM) 기술이 적용돼 영상 정보를 신속하게 검색하고 사후 추적 관리 기능까지 제공하는 형태로 발전하고 있습니다.”
“최근 흐름의 핵심은 한정된 인력과 예산, 인프라로 더 큰 운영 효과를 내는 데 초점이 맞춰지고 있다는 점입니다. 고객사는 개별 기능 비교보다 실제 관제 프로세스 속에서 어떻게 통합해 효율을 높일 수 있는지에 관심이 커졌습니다. 다만 즉시 현장 적용을 가로막는 정확도, 비용(서버·클라우드·라이선스) 이슈로 기술 검증(PoC) 이후 실 배포로 이어지지 못한 사례가 적지 않았습니다. 최근에는 카메라 Edge 성능 향상과 경량화 모델 확산으로 현장 활용 시나리오가 점차 늘고 있고, ‘정확도 향상’과 ‘메타데이터의 실사용(검색, 알람, 대시보드 연계)’이 가장 중요한 화두로 자리 잡고 있다고 생각합니다.”
[자료: gettyimagesbank]
기술 융합과 트렌드: VLM, 엣지 AI, 클라우드 관제
업계는 AI 영상분석과 관련한 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)을 활용한 경량화 모델의 고도화로 단순 탐지를 넘어 상황 이해, 자연어 기반 요약, 자동 보고서 작성, 사고 예측까지 실현하고 있다. 또한 현장에서 발생하는 최신 영상 데이터를 활용해 자동으로 라벨링과 재학습을 진행하고, 개선된 모델을 자동화된 파이프라인을 통해 운영 환경에 신속하게 배포하는 머신 러닝 작업(MLOps: Machine Learning Operations) 기능을 제공해 분석 정확도와 서비스 품질을 지속해서 높이기도 한다.
이 외에도 AI 기반 출입 관리와 영상 관제 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 강력하고 입체적인 보안관제를 제공하거나 Edge기반 AI와 개방형 생태계, 그리고 안정적인 VMS 운영 역량을 하나의 흐름으로 연결해 카메라의 보안과 성능, 영상처리 스택을 end-to-end로 직접 통제하고 생성되는 메타데이터는 검색, 알람, 대시보드에 바로 활용하는 등 운영 효율을 높이기도 한다.
이렇듯 각자의 강점으로 지속해서 기술과 서비스를 개발·업그레이드 하고 있어 AI 영상분석과 VMS는 더 다양한 분야로 영향력을 넓혀갈 것으로 기대된다.
“스마트도시와 교통, 산업안전, 국방·치안, 등에서 가장 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 특히 안전·보안뿐 아니라 운영 효율화와 데이터 기반 의사결정에 기여도가 높아질 것으로 전망합니다.”
“AI 영상분석과 VMS 기술은 스마트도시와 교통관리, 산업 안전, 에너지 모니터링 등 다양한 분야에서 깊은 영향을 미칠 것으로 예상합니다.”
“AI 영상분석은 AI 전체 분야에서 보면 작은 영역일 수 있지만, 재난 안전과 공공 분야에서 필요한 핵심 요소입니다. 이에 행정안전부는 재난유형 62개, 데이터셋 1,835개를 수집해 공유·활용할 계획을 발표하기도 했습니다. 이 중 CCTV 영상 데이터는 재난안전 대응에서 가장 중요 자원 중 하나입니다. 따라서 AI 영상분석의 영향은 특정 산업군에 국한되지 않고 공공안전, 사회재난, 산업재해 대응 등 모든 재난안전 분야에서 필수적 요소로 자리매김하게 될 것입니다.”
▲국내 주요 기업의 AI 영상분석·VMS 제품 & 솔루션 [자료 : 각 사 제공, 보안뉴스 정리]
설문조사로 본 AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도
보안산업 종사자 및 사용자들은 AI 영상분석·VMS 제품과 솔루션에 대해 어떤 생각을 하고 있을까? 이번 설문은 ‘시큐리티월드’와 ‘보안뉴스’ 온라인 회원을 대상으로 8월 12일부터 18일까지 진행했으며, 총 342명이 참여했다.
먼저 VMS를 도입하는 가장 큰 이유로는 80.7%가 △보안 감시 및 예방이라고 답했다. 이어 △시설물의 안전관리 13.2% △재난 대응 및 복구와 △범죄수사 지원이 각각 2.6%씩을 차지했다.
VMS 솔루션의 기본 기능 중 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가에 대한 물음에는 △CCTV 영상 실시간 모니터링이 45.6%로 가장 높았으며, △다수의 카메라 통합관리 26.3% △영상 녹화 및 재생 21.9% △사용자 권한 설정 및 로그 관리 6.2% 순이었다.
현재 설치·운용·판매되고 있는 VMS의 성능을 어느 정도 신뢰하느냐에 대해서는 △70% 이상 80% 미만이 18.4%로 가장 많은 선택을 받았다. 이어 △60% 이상 70% 미만 16.7% △50% 이상 60% 미만 14.1% △80% 이상 90% 미만 12.3% 등을 선택했다. 특히 50% 이상 만족한다는 응답이 전체의 62.4%로 50% 미만으로 만족한다는 37.6% 보다 높았다.
▲설문조사로 본 AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도 [자료: 보안뉴스]
AI 영상분석에 가장 활발하게 사용되는 기술 기반은 무엇이라고 생각하느냐에 대한 물음에는 △딥러닝 알고리즘이 35.1%로 가장 높았으며, △엣지 컴퓨팅을 통한 실시간 분석 26.3% △머신러닝 22.8% △메타데이터 기반의 스마트 검색 14.9% 순이었다.
현재 AI 영상분석의 주요 기능 중 가장 활발하게 적용되고 있는 기능으로는 43.9%가 △사람·차량 등 객체인식을 선택했다. 이어 △얼굴 인식 및 번호판 인식 20.2% △침입·쓰러짐·싸움 등 이상행동 감지 15.8% △범죄 예방 및 실시간 경보 8.8% △군중밀집·화재·홍수 등 위험 상황 감지 7.9% 등의 순이었다.
현재 AI 영상분석의 성능을 어느 정도 신뢰하느냐에 대해서는 △60% 이상 70% 미만이 18.4%로 가장 높았으며, △50% 이상 60% 미만 17.5% △40% 이상 50% 미만과 △70% 이상 80% 미만이 각각 14.0% 그리고 △30% 이상 40% 미만이 12.3%였다. 특히 50% 이상 만족한다는 응답이 전체의 55.3%로 50% 미만으로 만족한다는 44.7%보다 약 10% 높았다.
▲설문조사로 본 AI 영상분석 & VMS 인식과 기술 신뢰도 [자료: 보안뉴스]
기술 고도화를 위한 정부 지원과 산업 과제
AI는 국가의 기술 주권과 미래 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 산업 전반의 혁신을 이끌며 경제 성장과 일자리 창출에 기여하고, 국방·보안 등 전략 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 더불어 이제 AI 기술력은 국제 사회에서의 영향력과 외교적 협상력 강화에도 직결되기에 AI 역량 확보는 국가 경쟁력의 필수조건이라 할 수 있다. 이는 AI 영상분석도 마찬가지다.
“AI 영상분석과 VMS 산업의 성장을 위해서는 공공·민간 간 데이터 공유와 협력을 활성화해 알고리즘 학습 환경을 개선하고, 이를 통해 정확도와 적용 범위를 지속해서 확대해야 합니다.”
“AI 영상분석 기술의 고도화를 위해서는 우선 민간과 공공이 함께 활용할 수 있는 비식별화 영상 데이터셋의 구축과 개방이 필요합니다. 이를 통해 학습 데이터의 품질과 다양성을 확보함으로써 알고리즘 성능을 높이고, 산업 전반의 기술 발전 속도를 높일 수 있습니다.”
또한 업계 간 협력을 강조하는 목소리도 전해졌다.
“업체 간 표준화된 프로토콜 도입을 확대해 AI 알고리즘의 상호 호환성을 높이고, 데이터 프라이버시 보호와 AI의 투명성을 강화해 사용자 신뢰도와 업계 전반의 수준을 함께 높여야 합니다.”
AI 영상분석과 VMS 기술이 점차 고도화하고 영향력을 넓히고 있는 만큼 업계도 개선해 나가야 할 것이 있다. 특히 정확도에 대해 대부분 자사의 제품의 정확도가 최소 80%에서 95%에 이른다고 이야기하지만, 도입 현장의 체감도는 이보다는 현저히 낮기 때문이다.
이러한 지적에 업계 관계자 역시 AI가 과도하게 사용돼 마치 모든 기능이 가능한 만능열쇠처럼 여겨 ‘AI 선별관제’가 다 거기서 거기라는 인식이 생겨나고 있어 기술 신뢰도를 낮추고 산업 왜곡을 초래할 수 있다고 밝혔다. 물론 솔루션과 현장 환경에 따라 편차가 발생할 수 있고 같은 모델이라 하더라도 카메라의 종류와 설치 각도, 조명, 배경, 군중 밀도, 기상 변수 등에 따라 체감 성능이 크게 달라지기 때문에 굳이 수치화하는 것이 옳지 않은 방법일 수도 있다.
이에 몇 %라는 절대값보다 관제 워크플로어에서 오탐을 줄여 대응 시간을 단축할 수 있도록 지속해서 정확도를 측정하고 개선할 수 있는 체계를 갖추는 것이 바람직할 것으로 보인다.
▲슈프리마의 AI 통합관제 플랫폼 ‘바이오스타 X’ [자료: 슈프리마]
[AI 영상분석·VMS 제품 & 솔루션 기업 집중분석]
슈프리마 바이오스타 X, AI와 보안을 잇는 차세대 통합 관제 플랫폼
위협 추적 중심 지능형 차세대 방화벽 선보여 비즈니스 환경 보호할 것
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전이 물리보안 산업 전반에 패러다임의 변화를 이끌고 있다. 과거 단순히 영상을 기록하고 저장하는 수동적 역할에 머물렀던 보안 시스템이 이제는 실시간으로 위험 상황을 스스로 인식하고 분석하며 선제적으로 대응하는 지능형 시스템으로 진화하고 있다.
이러한 변화의 핵심에는 엣지(Edge) AI 기술의 성숙이 자리잡고 있다. AI CCTV와 AI BOX 같은 솔루션들이 엣지단에서 실시간 영상 분석을 수행함으로써, 기존 서버 중심의 중앙집중식 처리 방식이 갖고 있던 네트워크 대역폭과 지연 시간의 한계를 극복하고 있다. 이를 통해 24시간 화면을 모니터링해야 했던 관제요원들의 업무 부담은 크게 줄어들었고, 사람이 놓칠 수 있는 위험 상황을 AI가 선별해 알려줌으로써 운영 효율성과 보안성이 동시에 향상됐다.
하지만 현실에서는 여전히 중요한 한계가 존재하고 있다. 대부분의 보안 시설에서 영상관제 시스템과 출입통제 시스템이 각각 별도로 운영되면서 보안 관제요원들은 여러 개의 모니터와 서로 다른 인터페이스를 동시에 관리해야 하는 복잡성에 직면하고 있으며, 실제 위험 상황 발생 시 신속하고 통합적인 대응이 어려운 상황이다.
이런 배경에서 글로벌 시장에서의 주요 기업들도 영상보안과 출입통제를 연결하는 한 단계 진보한 보안 플랫폼으로 보안 시장의 새로운 패러다임을 만들어 가고 있다.
슈프리마의 AI 기술력, 세계가 주목하다
이러한 시장 변화의 중심에서 슈프리마는 오랜 기간 축적해 온 생체인증 기술을 기반으로 독자적인 AI 개발 역량을 지속해서 발전시켜 왔다. 특히 얼굴인식 기술에 있어서는 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 지능형 영상분석 기술 분야로 영역을 확장해 왔다.
그 결과물이 바로 CES 2025에서 최고 혁신상을 수상한 AI 영상분석 솔루션이다. 슈프리마가 개발한 Q-Vision Pro는 금융 범죄를 사전에 예측해 사고를 예방하는 세계 최초의 온디바이스 AI 모듈로, AI 기반 얼굴인식 기술과 행동분석 기술을 결합한 혁신적 솔루션이다.
기존에 설치된 일반 CCTV 인프라만으로도 실종자 탐색과 위험 인물 탐지가 가능하며, 영상분석 알고리즘의 경량화를 통해 엣지 AI 환경에 최적화된 솔루션을 제공해 글로벌 시장에서 최고의 AI 분석 기술로 인정받고 있다.
바이오스타 X : AI 통합관제의 미래를 제시하다
바이오스타 X(BioStar X)는 단순한 영상관제 솔루션이 아닌 슈프리마의 독자 AI기술을 기반으로 출입과 영상관제를 통합한 차세대 AI 통합 관제 플랫폼이다.
핵심은 실시간 출입 관리, 영상 관제, 지능형 영상 분석이 하나의 화면에서 동시에 이루어져 훨씬 강력하고 입체적인 보안 운영이 가능하다. 또한, 출입 인증 정보, 센서 입력 정보, 영상 분석 정보를 통합한 AI 기반의 상황 인식이 가능해 운영 효율성과 보안성을 극대화한다.
이를 통해 보안 운영팀은 이상 상황의 발생 여부와 위치를 직관적으로 확인하고, 신속하게 상황을 판단하고 대응할 수 있다. 덕분에 적은 인력으로 훨씬 넓은 영역을 효율적으로 통합 관제할 수 있다. 또한, AI 기반 침입 탐지, 배회 감지, 쓰러짐 감지 등의 이상 행동 분석은 물론 얼굴인식 기반 블랙리스트 확인과 실시간 객체 추적까지 수행한다. 이는 사건 발생 후 대응이 아닌, 잠재적인 위협을 사전에 감지해 예방하는 선제적 보안 운영을 가능하게 한다.
바이오스타 X는 오픈 API와 플러그인 구조를 통해 다양한 서드파티 솔루션과의 연동을 통한 시스템 확장이 가능하며, UI/UX 개발 등 유연한 커스터마이징을 지원해 고객의 운영환경과 비즈니스 프로세스에 최적화된 맞춤형 솔루션을 제공한다.
▲AI 기반 얼굴인식 기술로 수색자 찾기 [자료: 슈프리마]
슈프리마 AI 얼굴인식, 공공 안전 분야 기술 자립 선도
바이오스타 X는 슈프리마의 독보적인 AI 얼굴인식 기술을 접목함으로써 공공안전 분야까지 확장할 수 있는 차세대 통합 관제 플랫폼으로 발전하고 있다.
최근 AI 기반 얼굴인식 기술은 치매 노인이나 실종 아동의 신속한 수색, 범죄 용의자 추적 등 공공안전과 치안 유지 분야에서 그 활용 가치가 급격히 주목받고 있다. 그러나 기존 시스템은 AI CCTV에서 얼굴을 검출한 뒤 중앙 서버에서 인증을 수행하는 방식이어서 구축 비용이 과도하게 높고 인증 정확도에도 근본적인 한계가 존재한다. 더불어 중국과 러시아 등 해외 기업의 알고리즘에 의존함으로써 데이터 주권 상실과 보안 리스크 위험이 꾸준히 제기돼 왔다.
특히 기술적·운영상의 한계는 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 근적외선(IR)과 RGB 영상 간 교차 인식이 원활히 이루어지지 않아 저조도 환경에서는 얼굴 인증 정확도가 크게 떨어진다. 둘째, 해외 기업이 국내 시장을 선점함에 따라 관련 기술 자립은 상대적으로 지연되고, 국가 차원의 데이터 안전성에도 위협이 발생한다. 셋째, 기존 CCTV를 AI CCTV로 전면 교체해야 한다는 점에서 높은 초기 구축 비용이라는 장벽이 존재한다.
슈프리마는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 독자적인 AI 얼굴인식 기술을 선보이고 있다. CES 최고혁신상을 수상하며 세계적으로 인정받은 교차 인식 특허 기술을 바탕으로, 저조도 환경에서도 인증 정확도를 획기적으로 개선했다. 또한, 기존에 설치된 일반 CCTV 인프라만으로도 실종자 탐색과 위험 인물 탐지가 가능하며, 영상분석 알고리즘의 경량화를 통해 가볍고 최적화한 AI 영상분석 솔루션을 제공한다.
이처럼 슈프리마의 기술은 국내 독자 기술 기반의 데이터 주권 확보, 구축비용 절감, 그리고 정확도 혁신이라는 세 가지 가치를 동시에 실현하며, 공공안전·치안 유지 분야의 차세대 AI 얼굴인식 표준으로 자리매김하고 있다.
보안의 미래, 사전 예방에서 시작된다
오늘날 보안 환경은 단순히 사건 발생 이후 대응하는 수준을 넘어, 위협을 사전에 감지하고 예방하는 선제적 보안 체계로 전환되고 있다. 이러한 변화 속에서 바이오스타 X는 출입통제와 영상관제, AI 기반 분석을 단일 화면에서 유기적으로 통합 제공함으로써, 운영 효율성과 상황 대응 속도를 획기적으로 개선한 차세대 플랫폼으로 자리매김하고 있다.
특히 세계적으로 인정받은 슈프리마의 AI 얼굴인식 기술은 실종자 수색, 위험 인물 탐지 등 공공안전 분야에서 국내 기술 자립을 가능케 하고, 나아가 글로벌 보안 시장에서도 차별화된 경쟁 우위를 창출한다. 이를 통해 바이오스타 X는 단순한 보안 시스템을 넘어 AI와 보안의 융합을 이끄는 핵심 솔루션으로 떠오르고 있다.
슈프리마는 앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 더욱 안전하고 효율적인 통합관제 환경을 제공하며, 보안 패러다임의 변화를 선도하는 글로벌 리더로 도약할 것이라고 자신감을 나타냈다.
[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]
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