┃현장에서 만난 사람들
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CCTV에서 사람의 눈 역할을 하는 비전 AI
Q. 안녕하세요, 두 분 간단한 자기소개 부탁드립니다.
(강영창) 안녕하세요, 저는 Vision기술팀에서 AI CCTV 전체 AI 엔진 개발 총괄 담당하는 강영창입니다.
(정태영) 안녕하세요, 저는 Vision기술팀에서 AI CCTV 알고리즘을 담당하는 정태영입니다.
Q. AI CCTV 개발 과정에서 두 분은 어떤 역할을 담당하셨나요?
(강영창) 저희 팀은 AI CCTV에서 내재화 알고리즘 개발, 그중에서도 비전 AI 기술 쪽을 주로 담당해요. 저는 개발 총괄이다 보니, 예를 들어, 적은 인프라에서도 AI를 효율적으로 운영할 수 있도록 AI 엔진 최적화에 필요한 기술을 개발했어요.
(정태영) 저는 조금 더 세부적으로 AI CCTV에서 활용할 알고리즘을 개발했는데요. 조금 있다 좀 더 자세히 설명하겠지만, AI CCTV가 다양한 환경의 산업현장에서 어떻게 이상 상황을 감지할지, VLM(Vision-Language Model)처럼 구체적으로 어떤 기술을 적용할지에 집중했어요.
Q. AI CCTV에서 비전 AI 기술은 어떤 역할을 하는 건가요?
(정태영) 비전 AI를 간단하게 소개하면, 사람의 눈을 대체하는 기술이라고 이해하시면 돼요. AI CCTV에서는 사람이 눈으로 화면을 보고 상황을 이해하는 것을 AI가 대신하는 게 목적이었는데요.
안전사고나 어떤 상황이 발생했을 때 좀 더 빠르게 인식하고, 더 효율적이고 즉각 대처할 수 있게 해주는 게 비전 AI 기술의 역할이에요.
Q. 기술 용어에 익숙하지 않은 분들을 위해 비전 AI 기술 개념을 좀 더 쉽게 설명 부탁드려요.
(정태영) 비전 AI가 최근에 갑자기 생긴 기술은 아니에요. 과거에는 컴퓨터 비전이라는 용어를 사용했는데요. 기존에 이미지나 영상을 AI로 처리하는 다양한 서비스에서 이미 비전 AI 기술을 사용하고 있어요.
예를 들어, 사진을 찍어서 올리면 보정해 주는 앱이나 최근에 챗GPT에서 사진을 업로드하면 지브리풍으로 바꿔준 것도 다 비전 AI를 적용한 거예요.
Q. 해외여행 갔을 때 외국어로 된 이정표나 안내물을 사진 찍으면 원하는 언어로 번역해 주잖아요? 그것도 비전 AI 기술이 적용된 건가요?
(정태영) 맞아요. 좋은 예시네요. 우리가 찍은 이미지에서 어떤 것이 글자인지 이해하고 파악하는 것이 비전 AI 기술이고, 그 글자를 원하는 언어로 변경해 주는 것은 자연어 처리 영역인 거죠.
(강영창) 조금 더 보충하자면, 스마트 TV에서 ‘배우 마동석이 나온 장면을 찾아 줘’라고 요청했을 때 찾아주는 것도 비전 AI 기술을 적용한 결과예요. 물론 그전에 해당 영상에 대한 메타 데이터베이스를 미리 구축해 두는 작업이 필요하긴 한데요. 전체 영상에서 사용자가 요청하는 장면을 찾아내는 것은 비전 AI 기술이에요.
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다양한 산업현장에서 유연하게 작동하는 VLM
Q. 아까 알고리즘을 개발한다고 말씀하셨는데요. LG유플러스의 AI CCTV에 적용한 알고리즘을 좀 더 자세히 소개해 주세요.
(정태영) 사업팀 인터뷰에서도 잠깐 언급된 CNN(Convolutional Neural Network)부터 짚고 넘어갈까요? CNN 기반 알고리즘은 사람의 시각 처리 방식을 모방한 딥러닝 학습 모델로, 이미지에서 특정 객체를 찾아낼 때 효율적이에요.
예를 들어, 우리가 어떤 사람을 볼 때 전체적인 이미지를 먼저 인지하고, 안경이나 옷의 색상처럼 세부적인 특징을 순차적으로 살펴보잖아요. 이와 비슷하게, CNN 방식은 여러 개의 필터를 이용해 이미지 속 특징을 추출하고, 학습된 데이터를 바탕으로 특정 패턴을 찾아 이미지를 분류하는데요. 이러한 CNN은 AI CCTV에서 특정 구역에 사람이 침입했거나, 특정 객체를 찾아낼 때 여전히 효율적인 알고리즘으로 활용되고 있어요.
Q. 앞서 잠깐 언급하신 VLM은 무엇인가요?
(정태영) AI CCTV는 크게 CNN 알고리즘과 VLM 알고리즘 두 개의 축을 중심으로 작동하는데요.
VLM(Vision-Language Model)의 가장 큰 장점은 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있다는 것이에요. 텍스트를 이해해 이미지를 찾을 수 있고, 이미지를 보고 텍스트를 생성할 수 있어요. CNN이 이미지 속 객체를 구분하는 데 집중한다면, VLM은 영상 속 상황을 사람처럼 이해하는 거죠.
CCTV는 여러 개의 이미지가 연속되는 동영상이잖아요. 객체의 종류나 색상만으로는 사람이 쓰러졌는지, 어느 방향으로 움직이는지, 폭력 상황이 발생했는지 구분하기 힘들죠. 그리고 다양한 산업현장에서 사용하는 만큼 좀 더 다양하고 복합적인 상황과 행동을 사람처럼 인식하는 것이 중요했어요.
Q. 산업현장마다 환경이 다르고, 집중적으로 관제하고 싶은 것도 달라서 알고리즘이 학습해야 하는 양이 어마어마할 것 같은데요. 이건 어떻게 해결하셨나요?
(강영창) 이건 데이터 크기의 문제인데요. VLM은 사전에 완벽하게 학습하지 않은 행동도 이해할 수 있어요. VLM은 이미지와 해당 이미지를 설명하는 텍스트 페어(pair)가 데이터셋이 될 수 있기 때문이에요.
(정태영) 인터넷에는 수많은 이미지가 텍스트와 붙어 있어요. 예를 들어 동물원에서 찍은 이미지에는 ‘동물원에서 찍은 사진’이라는 텍스트 설명이 붙어 있을 텐데요. VLM은 인터넷에 올라간 엄청나게 많은 양의, 그리고 다양한 패턴의 이미지-텍스트 페어를 이미 학습했어요. 영상 속 특정 행동과 비슷한 걸 인터넷에서 봤으니 따로 학습하지 않아도 맥락을 이해하는 거예요.
Q. AI CCTV가 탄생하기까지 쉽지 않은 과정이었을 것 같은데요. 개발 과정에서 어려움은 없으셨나요?
(강영창) 산업현장마다 환경이 정말 다양하잖아요. 그래서 어떤 공장에서는 잘 작동하던 것도 다른 공장에서는 기대한 대로 작동하지 않고 오알람이 발생할 때가 많은데요.
예를 들어, 주방에서 화재를 방지하기 위해 빨간색 불꽃을 감지하는 알고리즘을 적용한 적 있는데요. 빨간 깍두기를 불꽃으로 잘못 인식해서 오알람이 울린 거예요.
그래서 각 현장의 상황과 특징을 학습시키면서 기준점을 잡아갔어요. ‘이 현장에서 이 정도 규모의 불꽃은 일상적인 것이다’, ‘이 현장에는 불꽃 외에도 빨간색의 대상이 많이 등장하니 불꽃과 구분해야 한다’처럼요. 이때 사람처럼 유연하게 사고하는 VLM 방식이 정말 큰 도움이 되었죠. 다양한 상황을 스스로 학습하면서 오탐이 줄고 정확도가 올라갔어요.
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비전 AI, 사람의 안전과 지키는 기술
Q. LG유플러스에 AI CCTV 외에도 비전 AI를 적용한 서비스를 좀 더 소개해 주세요.
(강영창) 금융이나 회계 업무를 할 때 증빙 자료로 첨부되는 각종 문서들은 이미지 형태로 제공되는 경우가 많은데, 비전 AI가 이러한 문서 이미지 내의 텍스트를 읽고 데이터화해 직원들이 단순 반복적인 일을 좀 덜게 됐어요. 그리고 네트워크 장비 구축 현장에서 작업자분들의 안전 장구 착용 여부를 감지하거나 시공한 장비가 기준에 맞게 설치되었는지도 감지할 수 있어 작업 현장의 안전과 품질을 모두 높일 수 있게 되었어요.
그 외에도 마케팅 이미지나 광고 영상을 제작할 때 비전 AI 기술을 적용하여 콘텐츠 제작시간과 비용을 크게 절감하고 있어요. 마지막으로 최근 사회적 문제로 떠오른 딥페이크 이슈와 관련하여, 위조된 이미지나 영상을 감지하고 피싱 범죄 및 유해 콘텐츠를 차단하는 기술도 비전 AI 기반으로 활발히 연구개발 중이에요.
Q. 개발자로서 AI CCTV가 고객들에게 어떤 가치를 주었으면 하나요?
(강영창) 아직까지 CCTV는 어떤 장소에서 벌어지는 상황을 촬영하고 실시간 혹은 사후에 모니터링하는 용도로 더 많이 사용되고 있어요. 하지만 앞으로는 사용자가 별도로 요청하지 않아도, AI CCTV가 사용자에게 필요한 것을 스스로 이해하고, 먼저 알려주는 방식으로 진화할 거라고 생각해요. 저희는 그 변화의 중심에서, 고객들이 AI CCTV를 통해 안전함과 편리함을 함께 느끼도록 하는 것이 저희가 나아갈 길인 것 같아요. 또한 AI CCTV가 산업 현장의 안전과 보안뿐만 아니라, 오프라인 매장에서의 방문 고객을 이해하고 공간의 효율성을 높이는 데에도 중요한 역할을 할 수 있을 거라고 기대하고 있어요.
(정태영) AI 기술의 발전은 결국 사람을 위한 것이라고 생각하거든요. AI CCTV도 화재나 쓰러짐 같은 위험한 상황을 더 빠르게 인지하고 알려줌으로써 사람의 안전과 생명을 지키는 도구잖아요. 우리가 개발한 서비스가 고객들에게 안심, 안전, 편리함 같은 키워드로 다가갔으면 좋겠어요.
LG유플러스 서비스 중에 슈퍼맘카라는 홈 CCTV가 있는데요. AI가 아이의 웃는 표정을 스스로 감지해 그 순간을 5초 분량의 짧은 영상으로 저장하는 기능을 제공해요. 부모님이 미처 포착하지 못한 행복한 순간을 앨범으로 만들어 주는 서비스. 이런 게 저희가 나아가야 할 AI CCTV 서비스의 방향 아닐까 싶어요.
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AI가 CCTV 화면 속 상황을 이해하고 스스로 알람을 보내는 것이 어떤 원리인지,
기존의 CCTV와는 어떤 점이 다른 것인지 비 개발자도 조금은 이해할 수 있었던 인터뷰였어요.
다양한 사례와 함께 설명을 들어보니,
AI CCTV가 생각보다 우리 일상에 가까이 와있다는 것을 알 수 있었어요.
지금까지 총 세 편의 인터뷰를 통해
LG유플러스의 AI CCTV를 실제로 사용하는 현장, 기획부터 고객 서비스까지 담당하는 사업팀,
이 모든 것을 가능하게 해 준 Vision기술팀의 목소리를 들어봤는데요.
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