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서울시, CCTV 관제시스템 고도화..."시민 안전 지킨다"

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AI 핵심 요약

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  • 서울시가 3일 생성형 AI CCTV 관제 도입을 밝혔다.
  • 영등포구에 6억4800만원 들여 시범사업을 진행했다.
  • 2030년까지 전 자치구로 확대해 오탐·미탐 줄인다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

VLM 활용해 영상 속 위험 상황 자동 이해·판단 기능 확충
영등포구 대상 시범사업...2030년까지 전 자치구로 확대

[서울=뉴스핌] 조수민 기자 = 서울시가 위험 상황을 보다 정밀하게 포착하기 위해 CC(폐쇄회로)TV 관제 체계를 고도화한다. 단순히 사람이나 차량의 움직임을 감지하는 지능형 관제에서 나아가, 영상 속 상황과 맥락까지 해석하는 생성형 인공지능(AI)을 도입한다.

기존 지능형 CCTV의 고질적인 오탐·미탐 문제를 줄이고 위험 상황에 대한 대응력을 높이겠다는 구상이다.

3일 서울시에 따르면 시는 내년부터 '생성형 AI 기반 CCTV 관제시스템' 도입에 예산을 집중 투입할 계획이다. CCTV 영상 속 복합적인 위험 상황을 언어로 해석해 인간처럼 이해하고 판단하는 차세대 생성형 AI 기술 '시각언어모델(VLM)'을 활용한다.

서울시 '생성형 AI 기반 CCTV 관제시스템' 사업 개요 [AI일러스트=조수민기자]

VLM 적용 시 기존 지능형 CCTV 관제보다 더욱 신속한 이상징후 감지가 가능할 것으로 전망된다. 지능형 CCTV 관제는 CCTV 영상 내 사람이나 차량 등 단순 객체가 자동으로 분류되는 방식이다. 이상징후가 나타나면 알림·경보가 표출되고 관제요원이 이를 확인해 상황을 파악한다.

지능형 CCTV는 영상 속 객체와 움직임을 인식할 수 있지만, 객체가 처한 구체적인 상황이나 맥락까지 정확하게 판단하는 데 한계가 있다. 두 사람이 어깨동무를 한 채 걷는 모습을 몸싸움으로 인식하거나, 공원 운동기구에 누워 운동하는 사람을 쓰러진 사람으로 잘못 판단하는 식이다.

이 때문에 실제 상황을 이상행동으로 잘못 판단하는 '오탐'이나, 반대로 위험 상황을 포착하지 못하는 '미탐' 사례가 적지 않았다. 서울시는 오탐 발생 원인을 분석해 장소별 기능 설정값을 조정하고, 오탐·미탐 사례를 개발사에 전달해 AI 데이터를 재학습시키는 등 정확도를 높여왔다. 다만 기존 지능형 관제의 정확도를 높이는 것만으로는 한계가 있다고 판단했다.

서울시는 우선 사업 공모를 열고 영등포구를 사업자로 선정해 시범사업을 진행하고 있다. 서울시가 예산 6억4800만원을 들여 VLM 기술 구축을 지원한다. 최근 영등포구에 VLM을 기반으로 CCTV 영상 90개 채널을 분석할 수 있는 시스템을 마련했다. 실시간 관제 중 수집되는 영상과 데이터를 정제·라벨링해 학습 데이터를 확보하고 학습 자동화 체계를 구축할 계획이다.

서울시는 연말까지 영등포구의 사업 결과를 지켜보고 추후 방침을 구체화할 예정이다. 2030년까지 생성형 AI 기반 CCTV 관제시스템을 전 자치구로 확대 도입하겠다는 목표다. 서울시 관계자는 "이제는 단순한 객체 분류 지능형 이벤트 관제를 넘어 상황을 문맥적으로 이해하는 생성형 AI 기반의 VLM AI 관제로 단계적으로 전환할 예정"이라고 말했다.

이어 "현장의 상황과 맥락을 정밀하게 읽어내는 인공지능 기술을 통해 시민들의 위험에 선제 대응하는 디지털 안전 표준 도시를 구축하겠다"며 "이외에도 서울시는 CCTV 설치 필요 지역을 지속적으로 발굴하고 고해상도 CCTV 설치를 확대하는 등 치안 강화를 위해 힘쓰고 있다"고 덧붙였다.

blue99@newspim.com

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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
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