AI 기술과 VMS이 결합된 새로운 영상분석 대해 알아보자

안녕하세요 엘제이테크 공식 블로그 Oh!엘제이입니다.
AI와 VMS의 결합이 ‘영상 보안’을 기록에서 ‘의사결정’으로 바꾸고 있습니다. 오늘은 이에 대해 알아보도록 하겠습니다.

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도시는 수많은 CCTV로 둘러싸여 있지만, 오랫동안 영상은 저장 위주로만 쓰여왔습니다. 이제 AI가 장면을 읽고, VMS가 그 판단을 실행하는 국면으로 전환되고 있습니다.

 

VMS(Video Management System)는 영상을 수집·저장·관리·연동하는 플랫폼입니다. 1997년 캐나다 제네텍이 글로벌 시장에 개념을 확립했고, 국내에서는 2008년 이노뎁이 한국형 VMS를 선보였습니다.

 

2010년대 중반 이후 딥러닝의 대중화로 ‘AI 영상분석’이 본격 도입됐습니다.

2019년 전후로 사람·차량 식별, 이상행동 탐지 등이 VMS와 결합하며 상용화가 가속했습니다. 정리하면 VMS는 ‘허브’, AI는 ‘두뇌’입니다.

VMS가 데이터를 안정적으로 모으고 전달하면, AI가 의미를 해석해 이벤트로 바꿉니다. 관제 현장에서는 “AI가 판단, VMS가 대응”이라는 역할 분담이 자리 잡고 있습니다. AI가 이상 상황을 감지하면 VMS는 해당 구간을 즉시 팝업하고 알람·워크플로를 실행합니다.

 

최근 트렌드는 세 가지 키워드로 압축됩니다. VLM(비전-언어 모델) 고도화, 엣지 AI 확산, 클라우드 관제 전환입니다.

 

VLM은 ‘보고·읽고·설명하는 AI’를 지향하며 탐지 정확도와 검색·요약을 끌어올립니다. 현장에서는 자연어 질의로 영상 사건을 찾고, 요약 리포트를 자동 생성하는 흐름이 나타나고 있습니다.

 

엣지 AI는 카메라·AI BOX에서 실시간 분석을 수행해 지연과 대역폭 부담을 줄입니다. 이는 대규모 관제센터의 운영비와 오탐 대응 시간을 동시에 낮춥니다.

 

클라우드 기반 VMS는 다지점·원격 운영을 전제로 설계됩니다. 업데이트·확장성·백업 측면에서 총소유비용(TCO)을 최적화하기 용이합니다. 멀티센서 융합도 중요합니다. CCTV·드론·IoT·GIS를 결합해 재난·혼잡·안전 이슈를 입체적으로 판단합니다.

 

표준과 규제도 강화되는 추세입니다. AI 기본법 논의와 함께 데이터 보호·투명성·책임성 요구가 높아지고 있습니다. 스마트도시·교통·제조·화재안전 등 도메인 특화 모델이 확산 중입니다. ‘정확도 향상’과 ‘메타데이터의 실사용’이 평가의 핵심이 되고 있습니다.

 

현장 인식도는 어떻게 변하고 있을까요.

보안 종사자 설문에서는 VMS 도입 이유로 ‘보안 감시·예방’이 압도적으로 꼽혔습니다. 기본 기능 중 가장 중요한 항목은 ‘실시간 모니터링’과 ‘다수 카메라 통합관리’였습니다.

 

VMS 성능 신뢰도는 과반이 ‘50% 이상 만족’으로 응답해 개선 여지를 시사합니다. AI 영상분석의 기술 기반으로는 딥러닝과 엣지 컴퓨팅이 높게 평가됐습니다. 가장 활발한 기능은 객체인식, 그다음이 얼굴·번호판 인식과 이상행동 감지였습니다.

 

다만 ‘정확도’는 수치 하나로 단정하기 어렵습니다. 카메라 각도·조명·배경·밀집도·기상 등 환경 변수에 따라 체감 성능이 크게 달라집니다.

따라서 절대값보다 ‘워크플로 기준의 성능 관리’가 중요합니다. 오탐을 줄이고 대응 시간을 단축하는 지표 체계를 상시 운영해야 합니다.

산업 과제는 데이터와 생태계에서 나옵니다.

 

공공·민간의 비식별 영상 데이터셋 공유와 표준 프로토콜 확산이 핵심입니다. MLOps 기반의 자동 라벨링·재학습·배포 파이프라인도 경쟁력을 가릅니다. 현장 피드백을 모델에 신속 반영해 ‘지속적 정확도 개선’을 구현해야 합니다.

 

사례로 본 통합의 방향성도 주목할 만합니다. 출입통제와 영상관제를 하나의 화면과 워크플로로 통합한 플랫폼이 늘고 있습니다.

한 화면에서 인증 이벤트·센서 입력·영상분석 결과를 교차 활용하면, 대응 속도가 비약적으로 빨라집니다.

 

이는 사후 대응이 아니라 ‘사전 예방’ 모델로의 실질적 전환을 의미합니다.

 

결론적으로 AI+VMS는 ‘저장하는 보안’에서 ‘판단·대응하는 보안’으로의 업그레이드입니다. 스마트시티와 기간 인프라에서 운영효율과 안전을 동시에 끌어올리는 전략 기술입니다.

 

앞으로의 관건은 세 가지입니다. 현장 적합도 높은 경량 모델, 표준 기반 개방 생태계, 워크플로 중심의 성능지표입니다.

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