지능형 관제의 진화,Vision AI의 한계를 넘어 VLM이 여는 새로운 미래

Chang Sun Park
8월 29일
4분 분량

공공, 민간 부문 어디이건 관제 센터는 끊임없이 늘어나는 CCTV가 쏟아내는 영상 데이터의 홍수 속에서 운영됩니다. 소수의 관제 요원이 수십, 수백 개의 화면을 동시에 살피는 현실은 인간의 물리적, 인지적 한계를 시험합니다. 이런 상황에서 등장한 AI는 수동적인 '기록'과 '감시'에 머물던 관제 패러다임을 능동적인 '탐지'와 '대응'으로 전환을 이끈 기술 혁신이었습니다. AI는 지치지 않는 눈으로 방대한 영상을 분석하며 관제 효율을 극대화했습니다. 하지만 이는 시작에 불과했습니다. 1세대 지능형 관제를 이끈 Vision AI가 효율성 증대의 발판을 마련했다면, 진정한 혁명은 이제 막 시작되고 있습니다. 시각과 언어를 동시에 이해하는 비전 언어 모델(Vision Language Model, 이하 VLM)은 인간과 관제 시스템의 관계를 근본적으로 재정의하고 있습니다.

AI, 관제 센터의 '눈'이 되다

CCTV 기반 지능형 관제는 AI가 보안 카메라 영상을 실시간으로 분석해 침입, 배회, 화재 같은 특정 상황이나 이상 행동을 탐지하고 즉시 관제 요원에게 경보를 보내는 시스템입니다. 이 시스템의 핵심 가치는 선별 관제에 있습니다. AI가 수천 개의 평상시 영상은 자동으로 걸러내 주목할 만한 사건이 발생한 화면만 관제 요원 모니터에 띄우는 방식입니다.

Vision AI는 이미 여러 현장에서 뚜렷한 성과를 보였습니다. 위험 상황 발생 시 대응 시간을 단축했고, 관제 요원의 업무 효율도 높였습니다. 수 시간이 걸리던 영상 검색도 단 몇 분 만에 끝낼 수 있습니다. 실제 교통사고나 범죄율이 눈에 띄게 줄어드는 등 사회 안전에도 실질적으로 기여했습니다.

이처럼 성능은 강력하지만 1세대 Vision AI는 영상의 맥락을 이해하지 못하는 명확한 한계가 있었습니다. Vision AI는 학습한 패턴을 인식하는 엔진이므로 이미지 안에 '무엇이' 있는지는 알지만 '왜' 그런 상황이 발생했는지는 이해하지 못합니다. 이 때문에 오탐(False Positive) 등 다음과 같은 이슈가 발생할 수 있다는 문제가 있습니다.

잘못된 탐지: 용접 불꽃이나 자동차 헤드램프, 공장 굴뚝의 연기를 화재로 오인하는 사례가 빈번합니다.
작업자가 쪼그려 앉는 동작을 '쓰러짐'으로 오인하기도 합니다.
단편적인 정보: 시스템은 ‘쓰러짐 발생’처럼 미리 정의된 이벤트 발생 여부만 간략히 알릴 뿐 전후 상황이나 배경 정보는 제공하지 못합니다. 결국 관제 요원이 경보마다 수동으로 내용을 보완해야 하는 비효율이 남습니다.
복잡한 환경 인식 한계: 제철소 내부의 복잡한 설비나 바닥의 구멍처럼 배경과 구분이 모호한 대상은 기존 Vision AI로 식별하기 어렵습니다.
제한된 인식 범위: 학습 데이터에 없는 새로운 사물이나 사건은 알아채지 못하거나 잘못 분류해 새로운 위험 요소에 대한 확장성이 떨어집니다.

결국 자동화로 얻은 효율성은 무의미한 경보를 확인하는 데 모두 사라졌습니다. 이는 '경보 피로(Alert Fatigue)' 현상을 낳았습니다. 진정한 관제 혁신을 위해서는 단순히 더 많이 '보는' 것을 넘어 더 깊이 '이해하는' 기술이 필요했습니다.

VLM이란 무엇인가? 시각과 언어의 혁신적 융합

이러한 한계를 극복할 기술이 바로 VLM입니다. VLM은 시각 정보(이미지, 영상)와 언어 정보(텍스트)를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달(Multi-modal) AI입니다. 영상을 '보는' 비전 인코더와 추론 및 언어 능력을 갖춘 거대 언어 모델(LLM)을 결합해 시각적 데이터를 방대한 지식과 연결합니다. 이를 통해 단순한 인식을 넘어 깊이 있는 이해가 가능합니다.

VLM이 이끈 가장 근본적인 변화는 '인식'에서 '이해'로 발전했다는 점입니다. 기존 Vision AI가 영상 속 '사람', '자동차' 같은 개별 객체를 인식하는 데 그쳤다면 VLM은 객체 간의 관계와 주변 상황을 종합해 장면의 의미를 파악합니다.

일례로 기존 Vision AI는 만둣가게에서 피어오르는 하얀 김을 화재 의심으로 판단할 수 있습니다. 하지만 VLM은 만둣가게 간판, 찜기, 손님 등 전체 맥락을 분석하여 화재 연기가 아니라 ‘요리 중 발생하는 수증기’라고 판단해 불필요한 경보를 울리지 않습니다. VLM은 맥락 이해 능력 외에도 기존 기술을 압도하는 여러 강점이 있습니다.

멀티태스킹과 범용성: 과거에는 객체 탐지, 문자 인식(OCR) 등을 위해 각각 다른 모델이 필요했지만 VLM 하나로 이 모든 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 LLM의 방대한 지식을 활용해 본 적 없는 얼룩말 사진을 보고 얼룩말은 줄무늬가 있는 말이라는 언어 지식으로 식별해냅니다.
제로샷/퓨샷 학습: 방대한 데이터로 사전 학습을 마쳤기 때문에 특정 작업을 따로 훈련하지 않아도 높은 정확도로 새로운 임무를 수행할 수 있습니다. 새로운 안전 규정 위반을 탐지하는 데 수개월이 걸리던 재학습 과정을 간단한 텍스트 명령어만으로 즉시 끝낼 수 있습니다.
자연어 상호작용 및 설명 생성: 관제 요원이 시스템과 자연어로 소통할 수 있습니다. 복잡한 필터 대신 "어제 오후 2시에서 4시 사이 정문으로 들어온 파란 옷 입은 남성을 찾아줘"처럼 질문하면 시스템은>이 “작업자가 바닥에 쓰러져 있고 주위에 작업 도구가 흩어져 있습니다”와 같은 자연어 설명을 자동으로 만들어 이해하기 쉬운 분석 결과를 제공합니다.
도메인 특화 학습의 중요성: VLM은 범용적인 능력을 갖췄지만, 특정 산업 현장에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)을 거치면 최상의 성능을 냅니다. 예를 들어 일반 VLM이 건설 현장 사진을 보고 "사람이 바닥에 누워 쉬는 중"이라고 설명할 수 있지만 건설 안전 분야에 특화한 모델은 "건설 장비가 있는 현장에 사람이 쓰러져 있어 부상 가능성이 보입니다"처럼 훨씬 정확하고 맥락에 맞는 분석을 해냅니다.

오탐 없는 관제와 자동 검증

VLM은 풍부한 맥락 정보로 오탐 문제를 근본적으로 해결합니다. 기존 Vision AI가 쓰러짐 감지 경보를 보내면 VLM은 이를 자동으로 검증해 "비계 위 작업자가 균형을 잃고 추락한 것으로 보이며, 현재 움직임이 없습니다"와 같이 구체적인 정보를 제공합니다. 또는, "쓰러진 것이 아니라 작업자가 쪼그려 앉아 작업하는 모습입니다"처럼 오경보임을 설명하고 걸러내 관제 요원이 정말 긴급한 상황에만 집중하도록 돕습니다.

VLM은 과거 이벤트를 분석하는 작업을 완전히 바꿔 놓습니다. 관제 요원이 시스템에 "이 가방을 떨어뜨린 사람의 이동 경로를 추적해줘"라고 질문하기만 하면, 수 시간이 걸리던 조사를 단 몇 초 만에 마칩니다.

또한, VLM은 발생한 사건을 자동으로 기록하고 상세 보고서를 작성해 행정 업무 부담을 덜어줍니다. 예를 들어 "14:32 중앙 교차로에서 파란색 트럭(차량번호 ABC-123)과 빨간색 세단 충돌. 긴급 구조 신고 완료, 14:55 현장 정리"와 같은 요약 보고서를 자동으로 생성합니다. 덕분에 관제 요원은 서류 작업에서 벗어나 상황 관리 같은 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

VLM의 문맥 분석 능력은 과거에는 탐지하기 어려웠던 복합 이벤트까지 포착합니다. 가령 주행 중인 트럭 영상을 비교해 "두 영상 사이에 화물이 사라져 주행 중 낙하했을 가능성이 있다"고 추론하거나 공장 바닥에 고인 물을 보고 "바닥 물기로 인한 미끄럼 사고 위험이 있다"고 경고하는 등 선제적으로 위험을 감지할 수 있습니다.

관제 요원의 역할 변화, 수동적 '감시자'에서 능동적 '분석가'로…

VLM이 이끌 변화의 정점은 관제 요원의 역할 변화입니다. 기술은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 한 차원 높은 수준으로 끌어올립니다. 관제 요원의 업무는 스크린을 감시하는 단순 반복 업무에서 AI가 제공하는 정보를 바탕으로 사건을 조사하고 전략적 의사결정을 내리는 분석 활동으로 바뀝니다. VLM은 관제 요원의 지능적인 파트너가 되어 질문에 답하고 분석 결과를 제공합니다. 관제 요원은 이 강력한 도구를 활용해 상황에 대응하고 지시하는 '분석가'가 되는 것입니다.

VLM, 안전한 미래를 위한 가장 지능적인 파트너

살펴본 바와 같이 인간의 눈이 가진 한계에서 출발해 Vision AI가 가져온 효율과 한계를 거쳐, 마침내 VLM이 제공하는 인지적, 대화적 능력의 시대에 도달했습니다. VLM은 단순히 더 나은 CCTV 기반 지능형 관제 시스템 구현을 위한 기술이 아닙니다. VLM은 우리가 시각 데이터를 다루고 가치를 만드는 방식을 근본적으로 바꾸는 패러다임의 전환이며, 관제 센터를 단순 감시 공간에서 인텔리전스 허브로 변모시키는 핵심 기술입니다. 미래의 안전은 더 많은 카메라를 설치하는 데 있지 않습니다. 우리가 보는 것을 얼마나 더 깊이 이해하는가에 달려 있습니다. VLM은 그 깊은 이해를 가능하게 하는 가장 지능적인 파트너가 될 것입니다. 더 자세한 내용이 궁금하시면 대원씨티에스로 문의 바랍니다.