[Global Security TOP 100] 정승룡 엠스톤 대표이사 “K-영상보안 기술력으로 글로벌 시장 공략하다”

AI 영상분석 고도화로 오탐 줄이고 예방 중심 영상보안 구현
AI 서버·통합관제 플랫폼 앞세워 국내외 시장 공략 강화
기술력과 가격 경쟁력으로 글로벌 K-영상보안 경쟁력 확대

[보안뉴스 강초희 기자] AI 영상분석 기술이 빠르게 발전하면서 영상보안 시장도 새로운 전환기를 맞고 있다. 저장과 모니터링 중심이었던 영상보안은 지능형 분석과 예측, 사고 예방 중심으로 진화하고 있으며 시장 경쟁 역시 더욱 치열해지고 있다. 국산 NVR과 비디오월, 영상통합관제 솔루션을 자체 개발하는 엠스톤은 이러한 변화에 대응해 AI 서버와 통합관제 플랫폼 고도화에 집중하고 있다.

엠스톤은 어떤 회사인가요
엠스톤은 영상보안 전문기업으로 영상 저장과 분배 기술을 핵심 경쟁력으로 삼고 있습니다. NVR과 비디오월 등 주요 제품을 자체 기술로 개발·생산하고 있으며, 고객의 생명과 안전을 지키고 사고를 예방하는 영상보안 기술 구현에 집중하고 있습니다.

2026년 상반기 국내 보안시장을 어떻게 평가하시나요
최근 부품 가격 상승으로 보안업계 전반의 부담이 커지고 있습니다. 많은 기업들이 제품 가격 인상을 검토하거나 시행하고 있지만, 엠스톤은 자체 최적화 기술과 운영 노하우를 통해 원가 상승 영향을 최소화하며 가격 경쟁력을 유지하고 있습니다.

어려운 시장 환경 속에서도 안정적인 공급 체계를 유지한 점을 상반기 주요 성과로 평가하고 있습니다.

2026년 하반기 국내 보안시장을 어떻게 전망하나요
AI 기술 발전 속도가 빨라지면서 고객의 요구 수준도 지속적으로 높아지고 있습니다. 반면 시장 규모는 제한적이고 원가 부담은 증가하고 있어 기술 경쟁력이 부족한 기업은 더욱 어려움을 겪을 것으로 예상됩니다. 향후 시장은 기술력과 가격 경쟁력을 동시에 확보한 기업 중심으로 재편될 가능성이 높다고 봅니다.

AI 기술을 엠스톤 제품과 솔루션에 어떻게 적용하고 있나요
엠스톤은 2025년 지능형 영상분석을 위한 AI 서버를 출시한 이후 관련 기술 고도화에 집중하고 있습니다. 특히 현장에서 가장 중요한 과제 중 하나인 오탐 감소에 주력하고 있으며, 단순 객체 감지를 넘어 보다 정확한 상황 분석과 대응이 가능하도록 AI 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다.

최근 대만, 베트남, 일본 등 해외 바이어와 파트너를 만나고 있습니다. 여러 국가의 보안 시장을 접하면서 가장 크게 체감하는 변화나 공통된 요구사항은 무엇인가요
최근 글로벌 시장에서는 품질과 신뢰성을 갖춘 K-보안에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 국제 정세 변화와 공급망 이슈가 이어지면서 안정적인 기술력과 제품 품질을 확보한 기업에 대한 수요가 커지고 있습니다.

대만과 베트남, 일본을 비롯한 다양한 국가에서 한국 보안 기술에 대한 긍정적인 평가가 이어지고 있으며, 엠스톤도 이러한 흐름에 맞춰 해외 시장 확대에 적극 나서고 있습니다.

하반기 시장 공략을 위한 엠스톤의 주요 제품 및 전략을 소개 부탁드립니다
하반기에는 지능형 감지 AI 서버와 REDBACK VMS를 결합한 통합 솔루션을 중심으로 시장 공략을 강화할 계획입니다.

오탐을 줄인 AI 영상분석 기술을 더욱 고도화해 산업안전과 화재 예방 수요에 대응하고, 가격 경쟁력도 지속적으로 유지할 방침입니다. 아울러 대만과 베트남, 일본 등 해외 시장을 중심으로 검증된 제품 공급을 확대해 글로벌 시장에서 K-보안의 경쟁력을 높여 나가겠습니다.

국내 보안산업 발전을 위한 한마디 부탁드립니다
AI 기술 발전과 원가 상승이라는 변화 속에서 결국 경쟁력의 핵심은 기술력과 신뢰성이라고 생각합니다. 국내 보안기업들이 지속적인 기술 개발과 품질 혁신을 통해 글로벌 시장에서 인정받는 산업으로 성장하길 기대합니다. 엠스톤 역시 안정적인 제품과 기술력으로 고객의 안전을 지키고 국내 보안산업 발전에 기여하겠습니다.

[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