실제 사례, AI 기반 탐지, 보안의 미래에 대한 통찰력을 통해 Vision AI가 도난 방지에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
실제 사례, AI 기반 탐지, 보안의 미래에 대한 통찰력을 통해 Vision AI가 도난 방지에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
계산되지 않은 품목이 통과할 때 삐 소리가 나는 상점 출구의 높은 게이트를 지나간 적이 있다면 전자 상품 감시(EAS) 시스템이 작동하는 것을 본 것입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 소매 보안에 사용됩니다. 계산대에서 비활성화되지 않은 보안 태그가 있는 품목을 감지하도록 설계되었습니다. 기본적인 도난 방지에는 유용하지만 EAS 시스템은 태그가 부착된 품목을 잡는 데 국한되며 다른 유형의 도난은 놓치는 경우가 많습니다.
인공지능(AI)은 컴퓨터 비전 형태로 더욱 발전된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 AI의 한 분야로, 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 분석할 수 있도록 합니다. 컴퓨터 비전은 고객 행동 분석, 재고 추적, 심지어 의심스러운 활동을 실시간으로 인식하는 데 사용될 수 있습니다. 태그가 지정된 품목에만 의존하는 대신, 컴퓨터 비전 시스템은 제한 구역에서 서성이거나, 물건을 숨기거나, 계산대를 우회하는 등 잠재적인 절도를 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다.
비전 지원 보안 시스템의 통찰력은 보안 팀이 의심스러운 행동에 즉시 대응하여 손실을 줄이고 매장 보안을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 소규모 매장에서 대형 창고에 이르기까지 다양한 소매 환경에 맞게 조정할 수도 있습니다.
본 문서에서는 컴퓨터 비전이 소매 및 창고업에서 도난 방지를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!
먼저 도난을 방지하는 데 사용할 수 있는 다양한 컴퓨터 비전 기술과 작동 방식을 살펴보겠습니다.
Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 소매점은 실시간 객체 감지 및 추적을 통해 보안 노력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 객체 감지는 비디오 피드에서 특정 객체, 사람 또는 항목을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 객체 추적은 이러한 식별된 객체를 여러 프레임에서 추적하여 상점 전체에서 이동을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 상점에서 발생하는 활동에 대한 포괄적인 실시간 보기를 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 고객이 디자이너 핸드백과 같은 고가치 품목을 집어 들고 매장의 여러 섹션을 걸어 다닌다고 가정해 보겠습니다. 감시 영상은 객체 감지를 사용하여 핸드백을 식별하고 관심 품목으로 플래그를 지정하여 분석할 수 있습니다. 고객이 이동함에 따라 객체 추적을 사용하여 핸드백과 그것을 들고 있는 사람을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 출구와 같은 미리 정의된 구역을 기준으로 계산대 영역을 통과하지 않고 출구로 향하는 것과 같은 비정상적인 행동은 경고를 트리거할 수 있습니다.
행동 분석 및 패턴 인식은 매장 내 고객 행동에 초점을 맞춰 절도 예방을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 이는 고객의 이동 경로 또는 어떤 품목을 집어 드는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 객체 탐지 및 추적은 특정 관심 객체를 추적하는 데 유용하지만, 행동 분석은 의심스러운 의도를 암시할 수 있는 고객 행동 패턴을 모니터링할 수 있습니다.
예를 들어, Vision AI는 고객이 동일한 품목을 반복적으로 집어 들었다 놓는지, 특정 통로에서 서성거리는지, 또는 제한 구역에 비정상적으로 가까이 이동하는지 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 이 분야의 연구는 발전하고 있으며, 탐지 정확도를 향상시키기 위한 점점 더 정교한 기술이 개발되고 있습니다. 유망한 접근 방식 중 하나는 CNN(합성곱 신경망)과 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크라는 두 가지 유형의 AI 모델을 결합하는 것입니다.
객체 탐지의 기본을 형성하는 CNN은 이미지 및 비디오 프레임과 같은 시각적 데이터를 분석하도록 설계되어 시스템이 특정 품목 또는 매장 영역을 인식하는 데 도움이 됩니다. 대조적으로 LSTM은 시간이 지남에 따라 정보를 유지하도록 구축되어 시스템이 고객 행동 패턴을 감지할 수 있습니다. 즉, LSTM은 고객이 동일한 품목을 자주 다루는 것과 같은 반복적인 행동을 추적할 수 있습니다.
CNN과 LSTM을 결합하여 Vision AI 시스템은 "무엇(관련된 객체 또는 사람)"과 "언제(행동의 타이밍 및 순서)"를 모두 포착할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 미묘한 절도 행위를 식별하는 데 매우 유용합니다.
도난 방지를 위해 특별히 설계된 Vision AI 혁신을 보완할 수 있는 다른 컴퓨터 비전 기술이 있습니다. 얼굴 인식은 얼굴 특징을 분석하여 개인을 식별하는 데 사용되는 도구 중 하나이며, 이를 통해 알려진 범죄자 또는 의심스러운 행동을 보이는 사람을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 상점에서는 이 기술을 사용하여 블랙리스트에 오른 가게 도둑이 들어오면 보안 담당자에게 경고합니다. 그러나 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 고객에게 이러한 사용에 대해 알려야 합니다.
자세 추정은 신체 위치와 움직임을 분석하여 품목 은닉 또는 절도와 관련된 비정상적인 자세와 같은 행위를 감지하여 또 다른 보안 계층을 추가할 수 있습니다. 이 기술은 시스템이 신체 언어를 해석하고 필요한 경우 보안이 개입할 수 있도록 조기에 경고를 발행하는 데 도움이 됩니다.
AI는 미래 기술처럼 보일 수 있지만 이미 오늘날 많은 실용적인 방식으로 사용되고 있습니다. 특히 절도 방지를 위한 AI는 현재 전 세계 매장에서 널리 채택되어 소매업체가 실시간으로 매장 절도에 대처할 수 있도록 돕고 있습니다.
워싱턴 D.C.에 있는 JJ Liquors의 사례 연구는 AI 감시 시스템이 실시간으로 절도 행위를 감지하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 좋은 예입니다. 여러 대의 보안 카메라가 있었음에도 불구하고, 상점 주인인 KJ Singh는 매일 절도로 인한 손실에 직면했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 그는 기존 카메라와 함께 작동하는 AI 기반 감시 시스템을 설치했습니다. AI는 고객의 바디 랭귀지와 움직임을 분석하여 물건을 주머니나 가방에 숨기는 것과 같은 의심스러운 행동을 식별합니다. 특이한 점을 발견하면 Singh는 활동 영상 클립과 함께 휴대폰으로 즉시 알림을 받습니다.
비디오 증거를 통해 고객이 상점을 떠나기 전에 대응할 수 있습니다. 이러한 실시간 대응은 도난을 방지하고 Singh가 자신감을 가지고 shoplifter에 대처하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템을 추가한 이후로 여러 건의 도난을 성공적으로 막을 수 있었으며, 이는 AI 감시가 소매 도난 방지에 얼마나 효과적인지 보여줍니다.
AI는 도난 방지에 많은 이점을 제공하여 소매 및 보안 팀에 손실을 보다 효과적으로 감지하고 줄일 수 있는 안정적인 도구를 제공합니다. 다음은 도난 방지에서 AI의 주요 이점 중 일부입니다.
그러나 AI에 의존하여 도난을 방지하는 데에도 한계가 있습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.
AI 커뮤니티와 사회 전체에서 윤리적이고 책임감 있는 AI 혁신이 장려되고 있습니다. 따라서 절도 방지에 있어 컴퓨터 비전의 미래는 개인 정보 보호 기술을 우선시할 가능성이 높습니다. 이러한 발전은 효과적인 보안과 고객 개인 정보 보호 존중 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 하며, 상점은 개인 권리를 침해하지 않고도 의심스러운 행동을 감시할 수 있습니다.
관련된 방법 중 하나는 컴퓨터 비전을 통해 식별 기능을 흐리게 하거나 익명화하는 것입니다. 얼굴 특징이나 기타 개인 정보는 자동으로 흐리게 처리되어 시스템이 개인을 식별하지 않고도 행동 패턴을 추적할 수 있습니다. YOLO11과 같은 모델은 개인을 식별하기보다는 특정 행동에 집중하면서 실시간으로 객체를 감지하고 모니터링하여 이러한 개인 정보 보호 방식을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 상점은 고객 개인 정보를 보호하면서 실시간으로 도난을 감지할 수 있습니다.
마찬가지로 에지 컴퓨팅은 매장 내 카메라와 같은 로컬 장치에서 데이터를 처리하여 클라우드로 정보를 보낼 필요성을 줄이고 결과적으로 개인 정보 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 개인 정보 보호 중심 방법을 통해 절도 방지의 미래는 안전하고 존중할 수 있으며 신뢰를 구축하면서 매장 보안을 개선할 수 있습니다.
AI와 컴퓨터 비전은 지능형 도구를 제공하여 의심스러운 행동을 감지하고 보다 효율적인 방식으로 손실을 줄임으로써 매장의 도난 방지 방식을 변화시키고 있습니다.
객체 탐지, 추적 및 고급 행동 분석과 같은 기능을 통해 비전 AI는 실시간 모니터링을 가능하게 하고 보안 팀이 잠재적인 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. AI를 사용하면 도난이 발생하기 전에 예방하고 고객과 직원 모두에게 더 안전한 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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