집이나 회사에 설치된 오래된 CCTV를 떠올려보자. 그 카메라는 그저 묵묵히 영상을 기록할 뿐, 도둑이 들어와도 “지금 위험한 상황입니다!”라고 알려주지 않는다. 하지만, 딥러닝 기술의 발전과 함께 진화한 AI 카메라는 다르다. 이 카메라는 현장에서 스스로 생각하고 판단하는 똑똑한 두뇌를 가졌다.

한화비전 AI 카메라는 이 지능을 단순한 기술이 아닌, 실제 보안 현장에 맞춰 최적화한 3가지 핵심 원리로 구현한다. 마치 현장의 베테랑 보안 요원처럼 행동하도록 돕는 이 기술들의 비밀을 알아보자.

현장에서 즉시 분석하는 엣지 AI 카메라

이전 세대의 영상보안 시스템은 카메라로 찍은 방대한 영상을 멀리 떨어진 중앙 서버로 보내야만 분석이 가능했다. 분석할 두뇌가 없었기 때문이다. 이 과정에서 필연적으로 지연 시간이 발생했고, 위급 상황 발생 시 대응 속도를 늦추는 원인이 되었다.

하지만 AI 카메라는 작지만 강력한 두뇌를 카메라 자체에 내장하고 있다. 이 기술을 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이라고 부른다. 엣지는 현장, 즉 카메라가 있는 곳을 의미한다. 카메라가 영상을 외부로 보내지 않고 현장에서 바로 핵심 정보를 처리하므로, 침입이나 사고 같은 위급 상황이 발생했을 때 지연 없이 곧바로 상황을 감지하고 대응할 수 있다. 이는 CCTV 시스템의 가장 큰 약점이었던 시간 지연 문제를 해결한 혁신적인 변화다.

한화비전은 딥러닝 기반의 AI 모델이 엣지에서 안정적으로 운용될 수 있도록 다양한 경량화 기술을 적용, AI 카메라를 최대의 성능과 정확도를 발휘하도록 설계했다.

악조건 속에서도 흔들림 없는 모델의 견고성

보안 카메라는 햇빛이 카메라를 정면으로 비추는 역광 상황, 쏟아지는 비, 또는 한밤중처럼 환경이 시시각각 변하는 비정형적 환경에서도 항상 작동해야 한다. 일반적인 AI 모델은 이러한 영상의 환경적 편차가 커지면 중요한 객체를 놓치는 등의 치명적 실수를 하기도 한다.

한화비전 AI 모델은 악조건의 데이터를 대량 학습해 견고성을 확보했다. 이 모델은 일반적인 환경 데이터를 넘어, 객체가 부분적으로 가려지는 상황이나 CCTV 환경에서 자주 등장하지 않는 객체 등 보안 카메라에게 익숙하지 않은 조건이 충분히 반영된 특화 데이터셋으로 훈련된다. 이를 통해 특수하거나 까다로운 환경에서도 객체를 안정적으로 감지하고 분류할 수 있으며, 외부 환경에 관계없이 일관된 정확도를 유지하며 오알람을 최소화한다.

정확한 객체 감지/분류 AI 기반의 베스트샷

보안 관제에서 중요한 것은 어떤 일이 일어났는지에 대한 구체적인 증거다. 단순히 “사람이 지나갔다”는 정보보다 “빨간 옷을 입은 사람이 오른쪽으로 이동했다”와 같은 정교한 정보가 필요하다.

한화비전 AI 카메라는 움직이는 객체의 선명도, 크기 변화, 가려짐 정도를 종합 평가해 증거 가치가 가장 높은 순간의 이미지를 자동으로 포착해 저장한다. 이렇게 확보된 베스트샷(BestShot)에는 AI 모델이 분석한 객체의 세부 정보가 붙는데, 이는 감지된 객체가 사람인지 차량인지를 분류하는 것을 넘어 옷 색깔, 가방 착용 유무, 움직인 방향 등의 정보도 제공한다. 이러한 세부 정보는 메타데이터(Metadata) 형태로 저장되고, 이 풍부한 메타데이터와 베스트샷 덕분에 관제 요원은 단 몇 초 만에 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있게 된다.

한화비전 엣지 AI 카메라의 작동 원리와 기술적 이점에 대한 더 자세한 내용은 기술 백서를 통해 확인할 수 있다.