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[IT뉴스][2026 지능형 영상분석 솔루션 리포트] 기록에서 데이터로, 영상분석 기술의 진화

온카뱅크관리자

2026-04-02 12:07:30

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 상황 이해 중심으로 발전하는 지능형 영상분석 기술 알고리즘·학습데이터·엣지 AI·네트워크 인프라가 결합된 영상분석 시스템으로 발전 설문조사 결과, ‘이상행동 감지’가 활용도 가장 높아... 오탐지·미감지 등 기술적 과제 존재 지능형 영상분석 솔루션 전문기업 집중분석: 슈프리마, 세연테크
 [보안뉴스 강초희 기자] 지능형 영상분석 기술은 CCTV 영상 속 객체를 식별하는 단계를 지나 상황을 이해하고, 이를 운영과 대응까지 연결하는 기술로 발전하고 있다. 치안과 행정, 산업, 재난, 교통 등 다양한 분야로 적용 범위가 확대되면서 단순 감시 기술이 아니라 도시와 산업 현장을 운영하는 데이터 기반 인프라로 자리 잡고 있는 것이다. 
 알고리즘과 학습 데이터, 엣지 AI 하드웨어의 발전과 함께 영상분석 기술은 ‘많이 보는 시스템’에서 ‘상황을 이해하고 판단하는 시스템’으로 진화하고 있으며, 앞으로 영상보안 산업의 경쟁력은 카메라의 수가 아니라 데이터를 이해하고 운영과 연결하는 지능에서 결정될 것으로 보인다.
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 [출처: gettyimagesbank]
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 새벽 골목에서 차량 털이가 발생했다. 사건 직후 관제센터와 경찰은 주변 CCTV 영상을 확보해 수십 개의 화면을 하나씩 되돌려 보며 용의자의 이동 경로를 추적한다. 이처럼 과거의 CCTV 시스템은 사건 발생 이후에 물리적 증거를 확보하기 위한 수동적 기록 장치이자 사후 검증용 블랙박스에 가까웠다. 그렇다면 기술이 발전한 오늘날, 여전히 CCTV 시스템은 ‘수동적’일까?
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 현재 우리가 마주하고 있는 영상분석 시스템은 데이터 스스로가 사건을 실시간으로 해석하고 잠재적 위험을 선제적으로 차단하는 ‘능동적 신경망’으로 진화하고 있다. 픽셀의 단순한 변화나 움직임을 감지하는 수준에 머물렀던 과거와 달리, 딥러닝 기반 AI가 학습된 객체를 스스로 인식하고 그들이 처한 상황을 이해하고 있는 것이다.
 이에 업계는 이제 영상분석이 ‘무엇(Object)이 있는가’를 지나 ‘무슨 일(Context)이 벌어지고 있는가’를 판단하는 단계에 진입했다고 진단한다. 엑시스커뮤니케이션즈는 “픽셀 기반에서 딥러닝 기반 객체 인식으로의 전환”으로 정의하며, 이노뎁은 “수동적 탐지에서 능동적 맥락 이해로의 패러다임 시프트”라고 분석한다. 그 결과 영상보안은 더 이상 감시의 수단이 아니다. 영상보안 산업의 경쟁력은 더 많은 카메라를 설치하는 데서가 아니라 영상을 얼마나 이해하고 판단할 수 있는 지능을 갖추었느냐에서 결정되는 구조로 바뀌고 있다.
 알고리즘, 데이터, 인프라가 만드는 영상분석 시스템 영상분석의 ‘능동적 맥락 이해’는 단순히 소프트웨어 하나로 완성되지 않는다. 고도화된 알고리즘, 양질의 학습 데이터, 그리고 이를 뒷받침하는 하드웨어 및 네트워크 성능이 맞물려야 비로소 지능형 영상분석의 성능이 구현된다.
 실제로 사람과 차량을 구분하는 기본적인 객체 인식부터 배회·침입·쓰러짐 등 상황을 판단하는 행동 분석까지 대부분의 지능형 영상분석 기능은 대규모 학습 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델 위에서 작동한다. 여기에 GPU나 AI 가속기가 탑재된 엣지 장비가 결합되면서 카메라 단에서 실시간 분석이 가능해졌고, 영상 데이터는 즉각적인 대응을 이끄는 운영 데이터로 활용되고 있다.
 최근 업계가 주목하는 기술 흐름 가운데 하나는 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)이다. 이는 영상 속 객체의 위치나 형태를 인식하는 수준을 넘어 장면의 맥락과 의미를 이해하는 방향으로 영상 기술을 확장하는 개념이다. 영상 데이터를 자연어로 검색하는 기능 역시 이러한 기술 진화의 사례다. 수만 시간 분량의 영상 데이터 가운데 ‘빨간 옷을 입은 사람이 가방을 던지는 장면’과 같은 문장을 입력하면 해당 장면을 찾아내는 방식으로, 이는 영상분석 기술이 장면의 의미를 이해하는 단계로 발전하고 있음을 보여준다.
 여기에 더해 입력 방식의 변화도 주목할 부분이다. 기존에는 키보드로 검색어를 입력해 영상을 찾는 방식이 중심이었다면, 최근에는 음성을 통해 검색어나 상황을 입력하고 이를 기반으로 영상을 검색하거나 분석을 수행하는 방식도 등장하고 있다. 이번 ‘SECON &amp; eGISEC 2026’ 전시회에서도 인텔리빅스 등 이러한 기능을 시연하거나 관련 기술 방향을 소개하는 업체들이 있었다. 이는 영상분석 기술이 인식 정확도를 높이는 단계에서 사람과 시스템이 상호작용하는 방식으로 변화하고 있음을 보여주는 사례다.
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 ▲국내 대표 지능형 영상분석 솔루션 [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스]
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 다만 AI 기반 영상분석에서 가장 큰 과제 중 하나는 학습 데이터 확보다. 쉽게 말해 AI 성능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 크게 좌우된다고 볼 수 있다. 이와 관련해 유니뷰는 “영상분석의 정확도는 알고리즘보다 학습 데이터의 품질과 다양성에 크게 좌우되며, 다양한 환경 데이터를 학습시키는 것이 기술 경쟁력의 핵심 요소”라고 설명했다.
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 반면 인콘은 영상분석 성능을 좌우하는 요소에 대해 “학습 데이터도 중요하지만, 데이터가 무수히 많아질수록 이를 잘 학습할 수 있는 알고리즘의 역할이 더욱 중요하다”며 “최근 특정 작업에 맞춰 처음부터 훈련하는 것이 아니라, 대규모 데이터로 사전학습된 ‘기반’ 모델을 바탕을 다양한 다운스트림 작업에 적응해 사용하는 ‘Foundation Model’과 대규모 AI 모델 발전 역시 대량 데이터를 학습할 수 있는 알고리즘 기술 발전과 함께 이루어졌다”고 설명했다. 
 라온피플은 “영상 속 객체 정보뿐 아니라 당시의 소리나 환경 요인 등을 함께 학습하는 ‘도메인 특화 멀티모달 정렬’ 방식을 적용하고 있으며, 동일한 ‘넘어짐’이라도 치안, 행정, 산업 등 적용 현장에 따라 의미와 대응 방식이 완전히 다르기 때문에 현장 맥락을 반영한 학습 데이터 구조가 중요하다”며 영상분석의 정확도를 높이기 위한 방법으로 멀티모달 학습을 강조했다. 
 지능형 영상분석의 성능을 결정짓는 또 다른 요소는 하드웨어다. 기술이 아무리 정교하더라도 분석 결과가 늦게 도출된다면 실시간 대응이 어렵기 때문이다. 카메라 단에서 즉각적으로 위험을 판단하는 엣지 AI가 탑재되면서 분석 속도가 비약적으로 빨라졌고, 강력한 컴퓨팅 파워를 가진 엣지 디바이스가 지능형 영상분석의 실질적인 두뇌 역할을 수행하고 있다.
 엑시스커뮤니케이션즈는 “SoC(System on Chip)와 하드웨어 성능, 즉 컴퓨팅 파워는 영상분석 성능을 좌우하는 핵심 요소”라며 “특히 카메라 단에서 직접 분석을 수행하는 엣지 AI 환경에서는 디바이스 자체의 연산 성능이 매우 중요하다”고 설명했다. 이어 “지능형 영상분석에 AI 기술이 적용되면서 딥러닝 연산을 지원할 수 있는 컴퓨팅 파워의 중요성도 더욱 커지고 있다”고 덧붙였다.
 티피링크는 지능형 영상분석 시스템의 성능과 안정성을 위해서는 AI 알고리즘뿐 아니라 네트워크 인프라와 시스템 아키텍처 역시 중요하다고 설명했다. 티피링크는 “대규모 영상관제 환경에서는 영상 데이터 전송의 안정성과 네트워크 처리 성능이 전체 시스템 운영에 큰 영향을 미치며, 확장 가능한 네트워크 구조와 통합 관리 플랫폼이 영상분석 시스템 운영의 핵심 요소가 되고 있다”고 설명했다.
 결국 지능형 영상분석 기술의 성능은 알고리즘, 데이터, 컴퓨팅 하드웨어뿐 아니라 네트워크와 시스템 아키텍처까지 포함된 전체 시스템 구조에서 결정되며, 영상보안 산업 역시 카메라 중심 산업에서 AI 알고리즘과 데이터, 컴퓨팅 인프라, 네트워크 플랫폼이 결합된 종합 시스템 산업으로 변화하고 있다.
 같은 영상 그러나 다른 목적, ‘맥락’을 읽는 서로 다른 눈 지능형 영상분석은 활용 목적에 따라 점차 세분화되고 있다. 전통적으로는 범죄 예방과 사건 대응 중심의 치안 분야에서 시작됐지만, 최근에는 도시 운영을 위한 행정, 산불·홍수 등 재난·환경 감시, 작업자 안전과 설비 이상 감지 등 산업 분야, 차량 흐름과 사고 관리 등 교통 분야로 빠르게 확산되고 있다. 
 같은 영상 데이터를 분석하더라도 분야에 따라 분석 대상과 판단 기준, 시스템 운영 방식이 달라지기 때문에 지능형 영상분석은 하나의 기술이라기보다 산업별로 서로 다른 목적을 가진 분석 시스템의 집합에 가까워지고 있다.
 이러한 흐름은 최근 열린 ‘SECON &amp; eGISEC 2026’ 전시회에서도 확인됐다. 전시장에서 소개된 영상분석 기능은 관제 시스템과 출입통제, 교통 시스템, 시설 운영 시스템 등과 연결된 운영 시스템의 일부로 소개되는 경우가 많았으며, 영상에서 추출된 데이터를 실제 운영과 관리에 활용하는 구조가 강조되고 있었다. 이는 영상분석 기술이 독립적인 분석 기능에서 도시와 산업 시설을 운영하기 위한 데이터와 운영 시스템의 핵심 요소로 이동하고 있음을 보여주는 모습이었다.
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 ▲국내 주요 기업의 지능형 영상분석 솔루션 구축 사례 [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스]
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 치안: 식별과 추적 중심 기술
 치안 분야는 사람과 차량을 식별하고 사건 이후 이동 경로를 추적하는 데 초점이 맞춰져 있다. 얼굴 인식, 번호판 인식, 객체 속성 검색, 동일 인물 재식별(Re-ID) 기술 등 정밀한 식별 기술이 핵심이며, 사건 발생 이후 얼마나 빠르게 특정 인물이나 차량을 찾아낼 수 있는지가 기술 경쟁력으로 이어진다. 
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 즉 치안 분야의 영상분석은 ‘누가 무엇을 했고 어디로 이동했는가’를 추적하고 증거를 확보하는 사후 분석 중심의 성격이 강하다. 한화비전은 “지능형 영상분석 기술은 이벤트 탐지와 단순 객체 감지를 넘어 상황을 인지·분석·판단해 사용자가 대응할 수 있도록 정보를 제공하는 단계로 발전하고 있다”며 영상분석 기술이 상황 이해형 시스템으로 진화하고 있다고 설명했다.
 행정: 흐름과 통계 분석 중심 행정 분야는 사람과 차량의 이동 흐름과 밀집도, 시설 이용 패턴을 분석해 도시 운영 효율을 높이는 것이 목적이다. 범죄 수사처럼 특정 개인을 식별하기보다는 특정 지역의 혼잡도 변화, 유동 인구 패턴, 시설 이용률, 이상 흐름 등을 분석하는 기능이 중요하다. 즉 개별 객체보다 전체 흐름과 패턴을 분석해 도시 운영과 행정 서비스 효율을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 이와 관련해 이노뎁은 “행정 분야는 유동인구 분석이나 정책 수립을 위한 데이터 확보가 목적이므로 시간대별·구역별 통계 정확도를 높이는 데이터 정밀도가 중요한 기술 기준”이라고 설명했다.
 재난·환경: 이상 징후 조기 감지 재난·환경 분야에서는 산불 연기, 수위 변화, 낙석, 해안 침입, 산사태, 시설 붕괴 위험 등 자연 환경이나 대형 사고로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 감지하는 기능이 중요하다. 이 분야에서는 사람이나 차량보다 연기, 불꽃, 물, 연무, 구조물 변형 등 환경 변화 자체를 인식하는 기술이 핵심이며, 넓은 지역을 장시간 모니터링하면서 작은 변화도 놓치지 않는 지속 감시 능력이 요구된다. 
 산업: 안전 관리와 설비 이상 감지 산업 분야에서는 작업자 안전과 설비 이상을 감지해 사고를 예방하는 것이 핵심 목표다. 안전모와 안전조끼 착용 여부 확인, 위험 구역 접근 감지, 작업 중 쓰러짐 감지, 지게차와 작업자의 충돌 위험 감지, 화재와 연기 감지 등 산업재해 예방과 직접 연결되는 기능이 중요하다. 또한 설비 주변의 작업 패턴이나 설비 가동 상태를 함께 분석해 설비 이상이나 작업 공정 이상을 조기에 감지하는 기능도 확대되고 있다. 
 인콘은 “산업 분야 영상분석은 이벤트 탐지 기능의 많고 적음보다 실제 위험 상황을 얼마나 정확하게 구분할 수 있는지가 더 중요하며, 오탐을 줄이고 현장 운영에 영향을 주지 않는 안정성이 핵심 기술 요소”라고 설명했다. 이처럼 산업 현장에서는 잘못된 알람이 생산 중단으로 이어질 수 있기 때문에 이벤트를 많이 탐지하는 것보다 실제 위험 상황만 정확하게 판단하는 신뢰성과 오탐 최소화가 중요한 기준으로 작용한다.
 교통: 흐름 분석과 운영 최적화 교통 분야에서는 차량 흐름 분석과 사고 감지, 신호 제어 연동 등 교통 운영 최적화가 주요 활용 영역이다. 차량 속도 분석, 정체 구간 감지, 불법 유턴 및 버스전용차로 위반 감지, 사고 차량 정차 감지, 터널 정차 차량 감지 등이 대표적인 기능이며, 최근에는 영상분석 결과를 교통 신호 시스템과 연동해 신호 주기를 자동으로 조정하거나 교차로 혼잡을 분산시키는 방식으로 발전하고 있다. 교통 분야의 영상분석은 개별 차량 식별보다 전체 차량 흐름과 도로 상황을 실시간으로 분석해 교통 흐름을 관리하는 것이 핵심 목적이다.
 이노뎁은 “교통 분야 영상분석은 개별 차량 식별보다 전체 교통 흐름과 혼잡 패턴을 분석해 운영 효율을 높이는 것이 핵심이며, 영상분석 결과를 신호 제어 시스템과 연동하는 운영 중심 분석 구조가 중요하다”고 설명했다.
 결국 지능형 영상분석은 동일한 영상 데이터를 활용하더라도 적용 분야에 따라 분석 목적과 기술 기준, 운영 방식이 모두 달라지며, 영상분석 기술은 하나의 범용 기술이라기보다 산업별 목적에 맞게 설계된 다양한 분석 시스템의 집합으로 발전하고 있다.
 관제를 넘어 ‘운영 시스템’으로 진화하는 영상분석 지능형 영상분석의 역할은 단순히 화면 속 상황을 탐지하고 알림을 보내는 수준에서 점차 시설과 도시, 산업 현장의 운영 시스템과 직접 연결되는 방향으로 확장되고 있다. 과거 관제 시스템은 이상 상황을 발견할 경우 사람이 이를 확인하고 별도의 조치를 취하는 구조였지만, 최근에는 영상분석 결과가 다른 시스템과 연동돼 자동으로 대응이 이뤄지는 구조로 발전하고 있다. 업계에서도 영상분석을 독립적인 분석 소프트웨어가 아니라 관제·출입통제·설비 제어 등 다양한 시스템과 연동되는 통합 운영 플랫폼으로 보는 시각이 늘고 있다.
 예를 들어 산업 현장에서 작업자가 위험 구역에 접근하면 영상분석 시스템이 이를 감지하고 설비를 자동으로 정지시키거나 경고 방송을 송출할 수 있다. 교통 분야에서는 차량 정체 상황이 감지되면 신호 제어 시스템과 연동해 신호 주기를 자동으로 조정할 수 있으며, 공공시설에서는 특정 구역의 혼잡도가 일정 수준을 넘으면 안내 방송이나 출입통제를 자동으로 수행할 수 있다. 엑시스커뮤니케이션즈는 이러한 흐름에 대해 “영상분석은 이벤트 알람을 제공하는 수준에서 다른 시스템과 연동해 실제 대응이 자동으로 이루어지는 방향으로 발전하고 있다”고 설명했다. 
 이러한 변화는 영상 데이터가 기록 데이터가 아니라 운영을 위한 실시간 데이터로 활용되고 있음을 의미한다. 영상에서 추출된 객체 정보와 이동 경로, 밀집도, 이벤트 정보 등은 교통 시스템, 출입통제 시스템, 설비 제어 시스템, 재난 대응 시스템 등 다양한 운영 시스템과 연동되며 하나의 통합 운영 플랫폼을 구성한다. 한화비전은 영상 데이터가 가장 많은 정보를 포함한 데이터라는 점을 강조하며, 향후 관제와 시설 운영, 안전 관리가 하나의 플랫폼 안에서 통합적으로 운영되는 구조로 발전할 것으로 전망했다.
 특히 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트항만, 스마트공항 등 대규모 시설 운영 환경에서는 영상분석이 센서와 IoT 데이터, 운영 데이터와 결합되면서 도시와 산업 시설을 운영하는 핵심 데이터 인프라로 자리 잡고 있다. 라온피플 역시 “영상 데이터와 음성, 센서, 환경 데이터 등을 함께 분석하는 멀티모달 기반 분석 구조가 확대되면서 영상분석이 상황 인식 플랫폼으로 발전하고 있다”고 설명했다. 결국 영상분석 시스템은 카메라 영상 분석 도구가 아니라 다양한 데이터를 결합해 현장을 이해하는 종합 상황 인식 시스템으로 변화하고 있는 셈이다.
 유니뷰는 “영상분석 시스템은 독립적인 영상분석 소프트웨어가 아니라 관제, 출입통제, 설비 관리, 교통 시스템 등과 연결되는 통합 운영 플랫폼으로 발전하고 있다”고 설명했다.
 티피링크 역시 영상보안 시스템이 네트워크와 관리 플랫폼이 결합된 통합 운영 시스템으로 발전하고 있다고 설명했다. 티피링크는 “최근 영상보안 시스템은 네트워크 장비와 영상 장비, 관리 소프트웨어를 하나의 플랫폼에서 통합 운영하는 구조로 발전하고 있으며, 이러한 통합 관리 구조가 대규모 관제 환경에서 운영 효율과 확장성을 높이는 핵심 요소가 되고 있다”고 설명했다.
 현장에서 바라본 지능형 영상분석 도입 현황 그렇다면 실제 현장에서 지능형 영상분석은 어떤 기능이 가장 많이 활용되고 있으며, 도입 효과와 기술 신뢰도는 어느 수준일까. 이를 확인하기 위해 시큐리티월드와 보안뉴스 온라인 회원을 대상으로 3월 11일부터 16일까지 설문을 진행한 결과 1980명이 응답했다. 
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 ▲지능형 영상분석에 대한 설문조사 결과 [출처: 보안뉴스]
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 먼저 ‘현재 가장 활발하게 적용되고 있는 영상분석 기능’으로는 ‘배회나 쓰러짐 등을 감지하는 이상행동 감지’가 24.0%로 가장 높게 나타났다. 이어 ‘사람·차량 객체 탐지’(22.9%), ‘침입 감지 및 경계구역 침범 감지’(21.9%)가 근소한 차이로 뒤를 이었다. 반면 ‘차량 번호판 인식’은 14.6%, ‘화재 등 재난 감지’는 12.5%, ‘인원 카운팅 및 유동 인구 분석’은 3.1%로 나타났다. 
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 이는 지능형 영상분석 기술이 도시 운영 분석이나 빅데이터 분석보다는 여전히 보안과 안전 중심의 이벤트 탐지 기능 위주로 활용되고 있음을 나타냈다. 
 ‘지능형 영상분석을 도입하게 된 계기’로는 ‘보안 위협 증가로 인해 선제적 대응 필요성이 커졌다’는 응답이 31.3%로 가장 높았으며, ‘기존 인력 중심 관제의 한계를 보완하기 위해 도입했다’는 응답도 26.0%로 나타났다. 이어 ‘화재 등 재난 대응을 위해 도입했다’는 응답이 18.8%, ‘스마트시티·지능형 관제 등 신규 서비스 확대를 위해 도입했다’는 응답이 13.5%, ‘공공기관이나 고객사의 도입 요구 및 정책 대응을 위해 도입했다’는 응답이 9.4%로 집계됐다. 
 ‘지능형 영상분석 도입 이후 업무 효율 개선 효과’에 대해서는 다소 엇갈린 평가가 나타났다. 업무 효율이 ‘30~50% 정도 개선됐다’는 응답과 ‘큰 변화는 없다’는 응답이 각각 27.1%로 가장 높게 나타났으며, ‘10~30% 정도 일부 개선됐다’는 응답은 19.8%, ‘50% 이상 크게 개선됐다’는 응답은 12.5%로 나타났다. ‘도입 초기 단계라 판단하기 어렵다’는 응답도 9.4%를 차지했다. 
 이는 지능형 영상분석 도입이 일정 부분 업무 효율 개선 효과를 가져오고 있지만, 아직 모든 현장에서 체감할 만큼 큰 변화로 이어지고 있다고 보기는 어렵다는 의미로 해석된다. 
 영상분석 성능에 대한 신뢰도 역시 아직 완전히 높다고 보기는 어려운 수준으로 나타났다. 영상분석 성능을 얼마나 신뢰하는지를 묻는 질문에서는 ‘31~50% 수준으로 신뢰한다’는 응답이 41.7%로 가장 높았으며, ‘51~70% 수준 신뢰’는 24.0%, ‘11~30% 수준 신뢰’는 15.6%로 나타났다. ‘71~90% 수준’으로 높은 신뢰도를 보인다는 응답은 10.4%에 그쳤다. 
 지능형 영상관제 실무에서 겪는 기술적 불편 요소로는 무엇이 있을까? 설문 결과 응답자의 40.6%가 ‘오탐지’를 가장 큰 기술적 불편 요소로 꼽았으며, 실제 이벤트를 감지하지 못하는 ‘미감지’ 문제가 19.8%로 뒤를 이었다. ‘야간이나 악천후 환경에서 성능이 저하된다’는 응답과 ‘기존 시스템과의 연동 문제’가 각각 14.6%로 나타났으며, ‘시스템 과부하 및 영상 끊김’ 현상도 9.4%를 차지했다. 
 이러한 결과는 지능형 영상분석 기술이 확대되고 있음에도 불구하고 현장에서는 정확도와 안정성, 기존 시스템과의 연동 문제 등이 여전히 주요 기술 과제로 남아 있음을 보여준다.
 많이 ‘보는’ 시대에서 ‘이해’하는 시대로 지능형 영상분석 기술의 궁극적인 방향은 사람이 화면을 보고 판단하는 관제 환경에서 벗어나 AI가 상황을 판단하고 대응까지 수행하는 자율 운영 시스템으로의 발전이다. 
 현재 대부분의 관제 시스템은 AI가 이벤트를 탐지하면 사람이 이를 확인하고 대응 여부를 판단하는 구조지만, 앞으로는 AI가 상황의 위험도를 분석하고 대응 시나리오까지 자동으로 실행하는 구조로 발전할 것으로 예상된다. 이는 단순한 자동화 수준을 넘어 상황 인식과 판단, 대응까지 하나의 시스템 안에서 이루어지는 지능형 운영 체계를 의미한다. 업계에서는 이러한 변화를 AI 관제(AI Surveillance)에서 자율 운영(Autonomous Operation) 구조로의 전환으로 보고 있다. 
 영상분석 시스템은 카메라 영상을 분석하는 도구에 머무르지 않고 시설과 도시, 산업 현장의 운영 시스템과 연결되는 구조로 발전하고 있으며, 영상 데이터는 운영 의사결정을 위한 핵심 데이터로 활용되고 있다. 결국 영상분석 시스템은 현장의 상황을 이해하고 운영을 지원하는 지능형 의사결정 시스템으로 성격이 변화하고 있다.
 또한 향후 지능형 영상분석 기술은 현재 상황을 분석하는 수준에서 더 나아가 상황의 흐름과 패턴을 학습해 미래 상황을 예측하는 방향으로 발전할 것으로 전망된다. 특정 상황이 반복적으로 발생하는 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 위험 상황이나 혼잡 상황, 사고 가능성을 사전에 예측하는 예측형 분석 기술이 영상분석 기술 발전의 다음 단계로 꼽힌다. 이는 영상분석 기술이 사후 분석과 실시간 탐지 중심 구조에서 사전 예방 중심 구조로 이동하고 있음을 의미한다. 
 한화비전도 “앞으로 영상보안 산업의 경쟁은 카메라 성능보다 AI 분석 능력과 데이터 활용 능력에서 결정될 것”이라며 “영상분석 기술은 도시와 산업 운영을 위한 데이터 플랫폼으로 발전하게 될 것”이라고 전망했다. 카메라가 영상을 기록하던 구조에서 AI가 영상을 이해하고 판단하는 구조로 바뀌면서 영상보안 산업 역시 하드웨어 중심 산업에서 데이터와 AI 중심 산업으로 이동하고 있다. 
 영상분석 기술의 경쟁은 더 많은 카메라를 설치하는 경쟁이 아니라 영상을 얼마나 이해하고 데이터로 활용해 운영과 연결할 수 있느냐에 있다. 
 [지능형 영상분석 솔루션 집중 분석 ①] 슈프리마 CCTV는 이미 충분하다. 이제 관건은 ‘무엇을 알려주고, 어떤 판단을 가능하게 하느냐’ “AI가 먼저 찾아주고, 지도 위로 보여준다” CCTV 관제가‘실시간 수색 플랫폼’으로 진화
 국내 실종 신고와 아동·노인 대상 범죄가 늘면서 ‘골든타임’을 지키지 못해 회복 불가능한 피해로 이어지는 사례가 반복되고 있다. 기존 수색은 관제요원이 수백대의 CCTV를 ‘눈으로’ 돌려보며 옷 색깔, 가방 등 단편적인 단서에 의존해 왔다. 하지만 인공지능(AI)이 CCTV 속 인물을 실시간으로 찾아주는 기술이 등장하면서 도시 수색 방식이 바뀌고 있다.
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 ▲실종자 신고접수 추이 [출처: 경찰청 통계자료]
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 2026년 글로벌 보안·AI 업계에서도 같은 흐름이 뚜렷하다. 감시 시스템은 사후 기록 장치에서 사전 위험 식별(Proactive Risk Identification) 플랫폼으로 재정의되고 있으며, IBM은 AI의 진화 방향을 “수동적 어시스턴트에서 의미 있는 문제 해결과 의사결정이 가능한 능동적 협력자”로 규정했다. 즉, AI의 핵심 가치는 ‘자동으로 처리해 주는 것’이 아니라 ‘사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 정보를 정리해 건네는 것’으로 이동하고 있다.
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 이 흐름 속에서 슈프리마의 ‘수색자 검색 솔루션’(Q-Finder)은 이미 설치된 CCTV 인프라에 AI를 더해 도시 전체의 수색 상황을 하나의 의사결정 화면으로 전환하는 플랫폼이다. 국산 최초 AI 안면인식 기반 수색자 검색 시스템으로, 경찰·지자체가 보유한 CCTV 네트워크에 슈프리마의 독자 AI 얼굴인증·영상분석 알고리즘을 연결해 실종자·용의자 등 수색자를 실시간으로 탐색한다.
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 ▲슈프리마 수색자 검색 솔루션 [출처: 슈프리마]
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 ‘빨간 옷 찾기’에서 ‘AI가 사람을 찾는 실시간 수색’으로
 기존 CCTV 검색은 대부분 속성 기반 검색 방식이었다. 예를 들어 ‘빨간 옷’, ‘검은 가방’, ‘모자 착용’과 같은 특징을 입력하면 해당 조건에 맞는 영상을 찾아주는 구조다. 
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 그러나 실제 수색 현장에서는 이런 방식이 쉽게 한계에 부딪힌다. 실종자가 옷을 갈아입거나 모자를 벗으면 검색 조건 자체가 무의미해지기 때문이다. 야간이나 저조도 환경에서는 색상구분이 불가능하고 조명과 카메라 각도에 따라 색상이 달라 보이는 문제도 있다. 
 슈프리마의 수색자 검색 솔루션은 이러한 한계를 넘어 AI 안면 인식 기반 실시간 검색 기술을 핵심으로 한다. 실종자의 사진을 등록하면 AI가 CCTV 영상 속 인물을 실시간으로 식별해 어느 카메라에서 언제 포착됐는지 즉시 알려준다. 따라서, 실종자가 옷을 갈아입거나 모자를 벗어 외형이 바뀌더라도 AI가 실제 인물을 찾아내고 경로를 추적한다.
 지도 위에서 ‘판단’하는 수색, GIS 기반 동선 시각화 수색자 검색 솔루션의 가장 큰 차별점은 수색 결과를 텍스트 목록이 아니라 GIS(지리정보시스템) 기반 스마트 지도 위에서 시각화한다는 점이다. 실종자가 카메라에 포착되면 해당 CCTV 위치와 시간이 지도 위에 동시에 표시되고, 아이콘이 시간 순서대로 이어지면서 하나의 이동 경로로 그려진다. 관제요원은 수십 개 카메라 화면을 일일이 돌려보는 대신, ‘지금 어느 방향으로 이동 중인지’ ‘어느 구역에 오래 머물렀는지’를 한 화면에서 직관적으로 파악할 수 있다.
 놓치지 않게 해주는 실시간 알림: 감시에서 의사결정 지원으로 수색자 검색 솔루션은 수색 대상이 카메라에 포착되는 순간, 관제 화면에 실시간 알림을 띄워준다. 단순히 녹화 영상 속 ‘어디엔가 찍혀 있었던’ 장면을 사후에 찾아내는 것이 아니라, 포착 즉시 알람과 함께 얼굴·위치·시간 알림이 표시되므로 관제요원은 다른 화면을 보고 있어도 중요한 장면을 놓치지 않는다. 
 이 실시간 알림 구조가 바꾸는 것은 단순 ‘속도’가 아니라 관제센터의 업무 패러다임 자체다. 관제요원이 모든 카메라를 ‘감시’하는 방식이 아니라, AI가 선별한 핵심 이벤트에 집중해 ‘의사결정’을 하는 구조로 전환되기 때문이다. 특히 인력이 제한된 중소 지자체에서는, 동일 인력이 더 넓은 구역을 책임지면서도 골든타임을 놓치지 않을 수 있는 현실적인 해법이 된다.
 국산 소버린 AI, ‘데이터 주권’ 확보한 공공안전 인프라 가트너는 2026년 핵심 전략 트렌드로 ‘AI 주권’(AI Sovereignty)을 꼽으며, 전 세계 국가의 35%가 고유 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼으로 전환될 것이라 전망했다. 수색자 검색 솔루션의 또 다른 강점은 바로 이 흐름에 부합하는 ‘100% 국내 개발 소버린 AI 기술’이라는 점이다. 
 중국·러시아 등 해외 CCTV·AI 기술에 대한 데이터 주권·정보 보호 이슈가 제기되는 상황에서, 슈프리마는 독자 개발한 AI 얼굴 인증 및 영상 분석 알고리즘으로 영상처리와 분석은 국내 인프라에서 이루어지며 개인의 얼굴 이미지나 특징 정보를 저장 없이 즉시 파기돼 개인정보 보호를 동시에 실현한다. 특허 받은 영상 교차인식 기술은 야간이나 저조도 환경에서 탁월한 인식성능을 제공하며 세계적으로 인정받는 안면인식 기술은 저화질 이미지에서도 얼굴 검색이 가능할 정도로 압도적인 성능을 자랑한다.
 “AI가 먼저 찾는 도시” 공공안전 인프라 진화 2026년 AI 관제의 질문은 ‘무엇이 일어났는가?’에서 ‘무엇이 일어나려 하는가?’로 바뀌고 있다. 지자체와 경찰 입장에서 수색자 검색 솔루션은 새로운 장비를 대규모로 설치하지 않고도, 기존 CCTV를 실시간 수색 의사결정 인프라로 격상시키는 수단이다. 
 골든타임 내 수색 성공률을 높이고, 관제 인력의 부담과 도입 비용을 줄이면서, 도시 단위 수색 상황을 가시화할 수 있는 기반을 만든다. 슈프리마의 수색자 검색 솔루션은 단순한 영상 검색 기술을 넘어 도시 전체의 수색 상황을 실시간으로 연결하는 공공 안전 플랫폼이다. 그리고 이는 ‘더 많이 보는 CCTV’에서 ‘AI가 먼저 찾아주는 도시’로의 전환을 의미한다.
 [지능형 영상분석 솔루션 집중 분석 ②] 세연테크 지능형 영상분석 시대에 적합한 개방형 플랫폼 세연테크, 다양한 IP 카메라 모듈로 새로운 기업 간 협력 시대를 열어가다
 지능형 영상분석 시장은 지금, 빠르게 세분화되고 있다. 과거에는 단순 객체 검출이나 침입 감지 수준에 머물렀다면, 이제는 LPR(번호판 인식), 화재·연기 검출, 산업 안전 모니터링, 스마트 ITS, 군·국방 특수 감시, 유동 인구 분석 등 산업별·환경별 특화 요구가 정교하게 나뉘고 있다.
 AI 기능에 대한 요구 역시 단순 인식 정확도를 넘어 현장 환경 대응력과 장기 운용 안정성까지 포함하는 방향으로 진화하고 있다. 그러나 모든 AI 기능을 카메라 제조사가 직접 개발하는 구조에는 분명한 한계가 존재한다. 특정 산업에 특화된 데이터와 알고리즘은 해당 도메인에 집중해 온 전문 기업이 가장 잘 이해하고 있기 때문이다. AI 모델은 단순히 코드를 탑재한다고 완성되는 것이 아니라, 데이터 축적과 반복 학습, 현장 경험이 결합될 때 비로소 경쟁력을 갖는다.
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 ▲세연테크의 개방형 AI SDK [출처: 세연테크]
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 세연테크는 이 지점에서 제조사의 역할을 다시 고민했다.
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 “AI 모델을 카메라에 탑재해 납품할 때마다 고객의 세부 요구를 완전히 만족시키는 데에는 한계가 있었습니다. 반대로 AI 전문기업은 CCTV 시장의 인증, 프로토콜, 장기 유지보수 체계에 대한 이해가 부족한 경우가 많았습니다. 그렇다면 제조사는 무엇을 해야 하는가에 대한 고민이 시작이었습니다.”
 이 고민 끝에 내린 결론은 명확했다. AI 전문기업은 알고리즘 개발과 데이터 고도화에 집중하고, IP 카메라 제조사는 하드웨어 안정성, 스트리밍 구조, 산업 프로토콜 대응, 보안 인증 및 장기 운영 기반을 책임지는 구조가 가장 합리적이라는 판단이다. 각자의 전문 영역에 집중할 때, 결과적으로 AI와 카메라 모두의 완성도가 높아질 수 있다는 것이다. 이 철학을 기반으로 추진된 전략이 바로 세연테크의 ‘개방형 AI 플랫폼(Open AI Camera Platform) IP 카메라 모듈’이다.
 AI는 기업의 필요에 따라 각자의 시장에 맞게 차별화하고 카메라 플랫폼은 제조사가 개발 공급한다. 세연테크의 개방형 AI SDK는 외부 AI 기업이 자체 모델을 IP 카메라 내부에 직접 탑재하고 운용할 수 있는 온디바이스 실행 환경을 제공한다. 단순한 API 수준을 넘어, 실제 현장에서 운용 가능한 포팅·실행·출력 구조를 포함한다.
 주요 지원 구조는 다음과 같다.
 • 리눅스 기반 AI 모델 실행 환경 제공 • 웹 기반 Cross-Compile 환경 지원 • AI 모델 포팅 및 Pre/Post Processing 구조 지원 • 메타데이터 출력 및 실시간 스트리밍 연동 • ONVIF 및 산업 프로토콜 연계 지원
 이를 통해 AI 전문기업뿐만 아니라 AI에 대한 전문적 지식이 부족한 기업에서도 각 기업이 집중하는 각 시장에 필요한 고유의 AI 모델을 올려 독자 제품으로 상품화할 수 있다. 더불어 자체 AI 개발팀을 보유한 AI 전문기업의 경우에는 카메라 하드웨어 설계나 펌웨어 구조를 이해할 필요 없이 자신들의 알고리즘 고도화에 집중할 수 있다. 또한 AI 모델 및 학습 노하우는 카메라 내부에서 독립적으로 운용 가능하도록 설계돼 있어 개발 협업 과정에서 지적 재산권 유출 우려가 없다. 
 카메라의 펌웨어 아키텍처, 스트리밍 엔진, 미들웨어 구조, 보안 인증을 포함한 각종 인증 대응, 장기 유지보수 체계는 세연테크 플랫폼이 담당한다. 이는 단순 기능 제공이 아니라 AI 생태계가 안정적으로 작동할 수 있는 실행 기반(Execution Infrastructure)을 제공하는 접근이다. 세연테크는 이렇게 개방형 AI Platform을 내장하고 있는 2M부터 12M급까지 IP 카메라 모듈 및 완제품을 공급하고 있으며, Rolling Shutter와 Global Shutter 라인업을 모두 보유하고 있다. 다양한 산업 환경에서 즉시 적용 가능한 하드웨어를 모두 제공하기 위한 전략이다.
 다양한 NPU 성능 구간 대응 전략 AI 응용 분야가 세분화되면서 요구되는 연산 성능 또한 달라지고 있다. 단순 객체 검출과 복 이벤트 분석, 다중 모델 동시 실행, 고해상도 실시간 분석은 요구 연산 자원이 서로 다르다. 세연테크는 단일 SoC 중심 전략이 아닌, 다층적 NPU 라인업을 구축하고 있다.
 • 1.2 TOPS급 제품 양산 • 5.4 TOPS급 제품 시생산 완료 • 7.6 TOPS급 모듈 출시 예정 • 20 TOPS급 고성능 AI SoC 제품 개발 완료 및 출시 단계
 이 전략은 단순히 고성능을 지향하는 것이 아니라 프로젝트 특성에 맞는 최적의 선택지를 제공하기 위한 것이다. 경량 분석 프로젝트부터 복합 ITS 분석, 다중 모델 동시 실행 환경까지 단계적으로 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다.
 특히 고성능 SoC 기반 제품에서는 OpenCV 라이브러리와 영상처리 응용 개발 환경까지 지원해 PC 수준에 가까운 응용 소프트웨어 개발이 온디바이스 SoC 안에서 가능하다. 이는 카메라 자체가 단순 촬영 장비를 넘어 All-in-One AI Edge Device로 확장될 수 있음을 의미한다.
 영상 품질이 곧 인식률이다 지능형 영상분석의 성능은 AI 모델만으로 결정되지 않는다. 입력 영상의 품질이 인식률을 좌우한다 .세연테크는 영상 품질 향상을 위한 다양한 기술적 노력을 기울이고 있다. 한 예로 특허 기반 멀티셔터(Multi-Shutter) 기능을 통해 서로 다른 셔터 속도의 복수 스트림을 동시에 생성할 수 있다. 
 이를 통해 ITS에서 아직까지는 취약한 일출·일몰, 역광, 반사·비반사 번호판 등 환경 변수로 인해 단일 노출로는 최적 영상을 확보하기 어려운 특수 상황에서 부딪치는 문제를 구조적으로 보완하기 위함이다.
 또한 Global Shutter 기반 모듈과 Frame Sync 기능을 지원해 왜곡 없는 캡처 환경을 제공한다. 이는 AI 전문기업이 별도의 영상 전처리 장비를 추가 구축하지 않더라도 일정 수준 이상의 입력 품질을 확보할 수 있도록 돕는다.
 MODBUS 게이트웨이 기능을 포함한 I/O 확장 설계는 카메라가 단순 영상 장비를 넘어 현장 제어 중심 장비로 활용될 수 있도록 한다.
 공공 시장을 위한 보안 신뢰성 보장 공공·국방·금융 분야에서 요구되는 조건은 단순 AI 성능이 아니다. 보안 인증과 장기 운용 안정성을 통한 신뢰성이 필수 요건이다. 기본적으로 전 제품이 미국 국방 수권법(NDAA)에 부합한다. 세연테크는 국가용 보안요구사항 V3.0을 충족하는 국정원 보안기능확인서를 획득했다. 이는 1년 이상의 소프트웨어 고도화와 시험 과정을 거쳐 확보한 성과다.
 해당 인증은 공통 IP 모듈 및 미들웨어 아키텍처를 기반으로 설계돼 동일 플랫폼을 사용하는 타 제품군으로 확장이 가능하다. 
 이를 기반으로 인도 STQC, 대만 Cyber Security, 이스라엘 경찰 규격 등 각 해외 Cyber Security 관련 인증 대응도 병행하고 있다. 세연테크는 영상 감시 시장의 대부분 기업들이 직접생산 방식으로 자체 브랜드를 지향하는 시장이 특성에 맞도록 모듈과 완제품을 모두 제공하는 이원화 전략을 유지하고 있다.
 • 자체 브랜드로 영업하는 제조 기반 기업에는 IP 모듈 공급 • SI 및 솔루션 기업에는 완제품 공급
 세연테크는 층위가 다른 각각의 버티컬 마켓에 적합한 모든 솔루션을 제공하는 기업이 아니다. 기본적으로 단순 제품이라기보다는 솔루션에 가깝게 완성된 제품을 공급하기도 하나, 개방형 플랫폼을 통해 특정 솔루션에 종속되지 않으며, 불특정 다수의 고객이 자사 플랫폼을 하나의 요소(Element)로 활용하길 기대한다. 이는 특정 제조사가 범용 제품을 넘어 모든 솔루션 영역까지 확장하며 시장 충돌의 위험을 키우는 전략이 아니라, 플랫폼 기반 분업 구조를 명확히 하는 선택이다.
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 [출처: 세연테크]
 </figcaption>
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 제조사에서 개방형 플랫폼 기업으로
 IP 모듈 설계, 스트리밍 엔진, 미들웨어, 보안 아키텍처를 20년 이상 직접 설계해 온 기술 중심 제조사로서, 세연테크는 이제 단순 제품 공급을 넘어 개방형 AI 실행 플랫폼 기업으로 전환하고 있다. 
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 지능형 영상분석 시대의 핵심은 분업 구조다. AI 전문기업은 AI에 집중하고, 카메라 제조사는 안정적이고 확장 가능한 실행 플랫폼을 제공한다. 세연테크가 지향하는 방향은 명확하다. AI 생태계가 자유롭게 확장될 수 있는 IP 카메라 플랫폼을 제공하는 것이다. 그것이 세연테크가 정의한, 지능형 영상분석 시대의 IP 카메라 제조사 역할이다.
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