버카다, 중앙대학교에 AI 기반 통합 물리보안 플랫폼 구축

넓고 개방된 캠퍼스 환경에서 한층 빠르고 선제적인 안전 대응 체계 마련
개인정보 보호 기능과 환경 모니터링 확장성으로 안전하고 스마트한 교육 환경 조성

[보안뉴스 강초희 기자] 버카다(Verkada, 한국 지사장 김기훈)는 중앙대학교가 자사의 AI 기반 통합 물리보안 플랫폼을 도입해 캠퍼스 전반의 보안 운영 체계를 고도화했다고 20일 밝혔다.

중앙대학교는 기존에도 CCTV 중심의 보안 시스템을 운영해 왔으나, 실제 운영 과정에서는 명확한 한계가 있었다. 캠퍼스가 사실상 24시간 개방돼 있어 사람과 차량, 외부 방문자까지 수시로 출입하는 환경에서, 사건이 발생할 경우 담당자가 방대한 녹화 영상을 일일이 수작업으로 확인해야 했기 때문이다.

특히 다빈치캠퍼스는 약 76만㎡에 달하는 넓은 면적과 다양한 건물, 외곽 취약 구역이 혼재돼 있어, 옥상 출입구나 외곽 지역과 같은 위험 지점에서 상황을 빠르게 인지·대응하기 어려운 구조적 제약이 있었다.

또 관제센터에서는 다수의 카메라 영상과 이벤트 로그를 동시에 모니터링해야 했기에, 24시간 운영 체계에도 불구하고 모든 상황에 즉각 대응하는 데 한계가 있었다.

중앙대학교는 이러한 문제를 해결하기 위해 버카다의 통합 물리보안 플랫폼을 도입했다. 무엇보다 버카다 도입을 통해 서울캠퍼스와 다빈치캠퍼스를 아우르는 통합 보안 운영 체계를 구축할 수 있게 됐다. 기존처럼 관제센터 안에서 여러 화면을 동시에 주시하는 방식에만 의존하는 것이 아니라 하나의 플랫폼에서 캠퍼스별 상황을 함께 파악하고 모바일 기기와 관제 환경을 병행해 실시간 대응할 수 있게 된 것이다.

여러 사이트를 동시에 관리해야 하는 대학 환경에서는 이러한 원격 관리의 유연성이 실무 효율과 대응 속도를 높이는 데 큰 도움이 된다.

특히 AI 기반 검색, 실시간 알림, 원격 모니터링 기능을 통해 기존의 사후 대응 중심에서 선제 대응 중심으로 보안 운영 방식을 전환했으며 이를 통해 다음과 같은 보안 운영이 가능해졌다.

버카다 도입 후 가장 두드러진 변화는 조사 효율 향상이었다. 서울캠퍼스에서는 차량 번호판, 복장 묘사 등의 필터를 통해 특정 인물이나 차량을 즉시 식별할 수 있게 됐다. 실제 한 사례에서는 이 시스템을 활용해 특정 인물의 동선을 빠르게 추적해 체계적인 대응을 지원하는 성과를 거뒀다.

이 같은 검색·확인 방식은 단순히 조사 시간을 줄이는 데 그치지 않고 배달 오토바이처럼 반복적으로 출입하는 차량 흐름을 보다 효율적으로 파악하는 데에도 도움을 주고 있다. 중앙대학교는 번호판 기반 검색(LPR), AI 기반 알림, 그리고 통합 타임라인(Unified Timeline) 기능을 함께 활용해 여러 카메라에 걸친 이동 흐름을 더 빠르게 따라가고 어떤 차량이 언제 어디를 거쳐 이동했는지 보다 직관적으로 확인할 수 있다.

또 데이터센터와 같은 민감 시설에서는 무단 침입이나 배회 행위를 빠르게 감지할 수 있어 중요 자산과 데이터를 보다 효과적으로 보호할 수 있게 됐다.

다빈치캠퍼스에서는 옥상 출입구와 같은 고위험 구역 관리에서 버카다의 효과가 두드러졌다. 버카다 도입 이후 AI 카메라가 감지한 상황이 즉시 모바일 기기로 전송돼 담당자가 현장을 빠르게 확인하고 필요시 근무자에게 현장 점검을 요청할 수 있게 됐다.

한편 중앙대학교는 안전 강화와 함께 구성원의 개인정보보호를 중요하게 여기고 있다. 학교 측은 지능형 영상보안 시스템이 안전성과 효율성을 높이는 데 큰 도움이 되지만, 대학 구성원에게 불필요한 감시 인식을 줄 수 있는 부분에는 신중한 접근이 필요하다고 강조했다.

이러한 맥락에서 버카다의 권한 기반 접근제어와 선택적 얼굴 블러 기능은 핵심적인 역할을 한다. 이러한 기능들은 조사 과정 중 불필요한 개인정보 노출을 최소화할 수 있어 개인정보보호 기준이 높은 국내 대학 환경에 특히 적합한 솔루션으로 평가받고 있다.

중앙대학교는 향후 버카다 솔루션의 활용 범위를 캠퍼스 전반으로 더욱 확대할 계획이다. 다빈치캠퍼스는 야외 취약 지역에 대한 영상보안을 강화하고, 야생동물 출몰이나 펜스 침입 등을 선제적으로 모니터링하는 방안을 검토 중이다. 서울캠퍼스 또한 학생 생활관 택배 보관소의 보안 관리 시스템과 대형 식당 내 공기질 센서 등을 추가 도입해 화재 및 사고 예방 체계 고도화를 검토하고 있다.

이와 함께 기숙사 출입관리 영역으로의 확장 가능성도 검토하고 있다.

또 다른 관심 영역은 커맨드(Command) 내 층도 기능을 활용한 디바이스 관리와 운영 가시성 향상이다. 층도를 활용하면 카메라, 출입문, 각종 장비를 건물 도면 위에서 직관적으로 확인할 수 있어 장비 위치 파악은 물론 도어 상태 확인, 장애 발생 시 위치 추적, 온라인·오프라인 여부 확인 같은 관리 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다.

김기훈 버카다 코리아 지사장은 “넓고 개방된 대학 캠퍼스 환경에서는 단순한 영상 기록을 넘어 데이터를 기반으로 한 지능형 보안 운영이 필수적”이라며 “이제 교육 현장의 안전 패러다임이 사후 대응에서 선제적 예방으로 빠르게 전환되고 있다”고 말했다.

이어 “중앙대학교와의 협력을 통해 보다 진화된 캠퍼스 안전 모델을 구현하고 이를 기반으로 국내 교육기관들이 보다 스마트하고 선제적인 보안 체계를 갖출 수 있도록 역할을 확대해 나가겠다”고 덧붙였다.

[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