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[IT뉴스][2026년 보안 핫 키워드-10] AI 고도화에 따른 지능형 관제와 예측 선제 대응 보안

온카뱅크관리자

2026-01-17 17:47:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bLpPbmkLrz">
          <p contents-hash="c9b7cbb6bdcc822747975b8c61d95d5c21189fc79a0c90477a5a888a1e8defa8" dmcf-pid="KoUQKsEoI7" dmcf-ptype="general"><strong>AI 영상분석과 비전 언어모델 확산에 따른 지능형 관제·예측형 물리보안 전환<br>공공·민간 전반에서 선제 대응과 운영 효율을 강화하는 AI 기반 보안 고도화 흐름</strong></p>
          <p contents-hash="5a8844c723a93e7cb38736399f534730cb52d43a2f11f2087cf1523b9070ffd4" dmcf-pid="9NzRVCrNDu" dmcf-ptype="general">[보안뉴스 엄호식 기자] 2026년 물리보안 시장은 단순한 ‘감시와 기록’의 시대를 넘어, AI 기반 지능형 관제와 예측형 보안이 본격적으로 확산하는 전환점을 맞이하고 있다. 기존 CCTV와 출입통제 시스템이 사건 발생 후 확인과 대응에 초점을 맞췄다면, 이제는 사전 탐지와 선제 대응을 통해 위험을 최소화하는 방향으로 진화하고 있다. 이는 공공기관과 민간기업 모두에서 보안 패러다임을 바꾸는 핵심 동력이 되고 있다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="631afc924e1dc122cff538f42b49ee8de2a5157f2b0c54cb098c980b2ffb8c36" dmcf-pid="2jqefhmjIU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/17/552815-KkymUii/20260117174133710zrfd.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="BMZ9pAoMmq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/17/552815-KkymUii/20260117174133710zrfd.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="0e93099b810b63b2d7667f0d16346810abedaf825f653b4c47c805c80476dcbe" dmcf-pid="VABd4lsADp" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <p>[출처: gettyimagesbank]</p>
           </div>
           <br><strong>AI 기술 발전과 분석 패러다임 전환</strong>
           <br>딥러닝과 머신러닝의 발전으로 영상분석은 객체 인식에서 행동 패턴 분석과 이상 징후 탐지까지 확대되고 있다. 비전 언어모델(VLM)의 확산도 주목할 만하다. VLM은 이미지·영상과 텍스트를 함께 분석해 맥락을 이해하고, 사용자의 질문에 정확한 답변을 제공한다. 단순 키워드 검색을 넘어 이미지·문장·음성 기반 질의에도 대응할 수 있다.
          </div>
          <p contents-hash="688743fa6f948a5c17c6507c355dfb56e8310a68d8750e5723b83cb01b9a132a" dmcf-pid="fcbJ8SOcr0" dmcf-ptype="general"><strong>지능형 영상분석 등 AI의 활용과 주요 기능</strong><br>2025년 연말, 서울시는 인파 감지 시스템과 AI CCTV, 지능형 선별관제를 통해 실시간으로 인파 밀집 정보를 분석하고 위험 단계에 따라 경고 문구와 음성을 표출해 보행자들이 상황을 쉽게 인지할 수 있도록 했다. 이는 서울시가 시행한 ‘지능형 CCTV 활성화 계획’의 결과였다. </p>
          <p contents-hash="7bf4c0b4d3756c26d2aecdbca9b8b1cb9aea556898d20f186495d617b11e1658" dmcf-pid="4kKi6vIkD3" dmcf-ptype="general">기존의 지능형 CCTV는 합성곱·풀링 연산을 통해 이미지의 지역적 특징을 추출해 분류·객체 탐지 등에 특화된 딥러닝 모델인 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반 판별형 기술에 의존해 맥락을 이해하지 못하는 한계가 있었다. 이에 집주인이 서성여도 ‘배회’로 인식하고, 방역차의 연기를 ‘화재’로 판단하는가 하면, 아이들의 장난을 ‘폭력’으로, 운동 중인 시민이 잠시 쉬려 주저앉으면 ‘쓰러짐’으로 오탐하는 사례가 빈번했다.</p>
          <p contents-hash="ea69c9cdebc3f39f4b204bdd81b220ff9161100c0ca0f829f9f3b309b71ea344" dmcf-pid="8E9nPTCEIF" dmcf-ptype="general">서울시는 지능형 CCTV의 고도화를 위해 ‘지능형 CCTV 활성화 계획’을 수립하고, 맞춤형 이벤트 설정과 오탐 데이터 학습, 사물·사람 구분 학습 등을 추진했다. 이를 통해 지능형 CCTV의 상황 판별 정확도는 71%까지 두 배 가까이 향상됐으며, 관제요원의 이벤트 확인율도 82%로 높아졌다. </p>
          <p contents-hash="3d8c2441c06057cdc3264494e28712f13eaea4b2d185a705bac310af5f3687ea" dmcf-pid="6D2LQyhDIt" dmcf-ptype="general">비전 언어모델(VLM: Vision Language Model)의 도입 확산도 AI의 성능 향상에 큰 영향을 미치고 있다. VLM은 이미지와 동영상 같은 시각적 콘텐츠와 텍스트를 함께 분석해 상호 연관성을 파악하고, 사용자의 질문에 대해 정확하고 맥락적인 답변을 제공하는 AI 모델이다. 키워드를 통한 검색에서 이미지나 문장 혹은 음성을 통한 질문에도 이미지를 분석하고 해당하는 정보를 제공할 수 있게 된 것이다.</p>
          <p contents-hash="18d5073ae4db0109b454dc50394c3709179c53780c880c56bb9c0c076428dc15" dmcf-pid="PwVoxWlwO1" dmcf-ptype="general">국내에 도입된 지능형 영상분석 솔루션은 다양한 영상보안 현장의 빅데이터 학습을 통해 정밀한 상황 인식이 가능해지고, 감지 수준을 넘어 맥락 기반의 분석을 수행하고 있다. </p>
          <p contents-hash="2a736238460a05095c09ad48214e25657c8cfbaa9261eade75f637f1e946f2f1" dmcf-pid="QrfgMYSrD5" dmcf-ptype="general">또한 영상분석과 AI 학습 자동화 기술을 결합한 지능형 선별관제 솔루션으로 VLM을 통해 영상과 텍스트를 동시에 이해하고 추론해 상황의 의미를 해석하는가 하면, 현장 센서와 CCTV에서 수집되는 데이터가 주기적으로 학습 파이프라인에 반영돼 지속적인 모델 개선과 관제 효율 향상을 진행한다. </p>
          <p contents-hash="8152b6354405294c4bf10125bd09934d4d4b17944a7afd2e16bff220df734939" dmcf-pid="x1jvrK71IZ" dmcf-ptype="general">이외에도 위험 상황 발생 시 자동으로 상황일지(Report)를 작성하는가 하면, 기존 일반 카메라에 AI 기능을 추가하는 솔루션을 통해 모니터링의 정확도를 높이고 기존 인프라를 효율적으로 업데이트하기도 한다.</p>
          <p contents-hash="c3699f55e628a79c294c21334849019ec38d35f130f98b894932f341f87822f5" dmcf-pid="yLpPbmkLmX" dmcf-ptype="general"><strong>2026년, 더 똑똑해질 지능형(AI) 기대</strong><br>AI 카메라는 객체 탐지, 스마트 검색, 데이터 분석, 이미지 품질 향상 등 다양한 기능을 통해 객체를 높은 정확도로 실시간 인식하며, 실제 현장에서 발생할 수 있는 이벤트에 즉각 반응할 수 있는 기능을 갖추고 있다. </p>
          <p contents-hash="fb6cc4a0576728ec17bfb893d4c645605c4ad0c49fe4243e99eb528286160fc2" dmcf-pid="WoUQKsEoDH" dmcf-ptype="general">이외에도 빅데이터와 AI 알고리즘을 활용해 과거 사건 데이터를 분석하고 미래 위험을 예측하는 시스템이 도입되고 있으며, 융합 플랫폼 기반 단일 인터페이스 관리가 확산하면서 유지보수 비용 절감과 운영 효율성 향상도 기대된다.</p>
          <p contents-hash="6a164d34343cebc3eec02998833462516a052a2a487b7f00fcb277d9509109f2" dmcf-pid="Ygux9ODgmG" dmcf-ptype="general">2026년에도 국가 기반시설 보호와 도시 안전을 위해 지능형 관제 시스템의 도입과 고도화도 이어질 전망이다. 민간기업 역시 AI 기반 보안 솔루션을 통해 운영 효율성과 안전성을 확보할 것으로 예상된다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 보안뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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