도난 방지를 위한 컴퓨터 비전: 보안 강화

매장에서 결제하지 않은 상품이 통과할 때 경보음을 내는 높은 게이트를 지나친 적이 있다면 전자 상품 감시(EAS) 시스템이 작동하는 모습을 보신 것입니다. 이러한 시스템은 소매 보안에 흔히 사용됩니다. 계산대에서 비활성화되지 않은 보안 태그가 부착된 상품을 탐지하도록 설계되었습니다. 기본적인 도난 방지에는 유용하지만 EAS 시스템은 태그가 부착된 상품만 감지할 수 있어 다른 유형의 절도는 놓치는 경우가 많습니다.

인공지능(AI)은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 분석하도록 하는 AI 분야인 컴퓨터 비전을 통해 더욱 발전된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 고객 행동을 분석하고, 재고를 추적하며, 의심스러운 활동을 실시간으로 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 태그가 부착된 상품에만 의존하는 대신, 누군가 출입 제한 구역에 오래 머물거나 상품을 숨기거나 계산대를 우회하는 등 잠재적 절도를 나타내는 패턴을 탐지할 수 있습니다.

비전 기술을 활용하는 보안 시스템에서 얻은 정보는 보안팀이 의심스러운 행동에 즉시 대응하도록 도와 손실을 줄이고 매장 보안을 강화할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 소규모 매장부터 대형 창고까지 다양한 소매 환경에 적용할 수도 있습니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전이 소매점과 창고의 절도 방지 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다.

도난 방지에 적합한 컴퓨터 비전 작업은 무엇인가요?#

먼저, 도난 방지에 사용할 수 있는 다양한 컴퓨터 비전 기법을 살펴보고 이러한 기법이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

보안 강화를 위한 객체 감지 및 추적 활용#

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 소매점은 실시간 객체 탐지와 추적을 통해 보안 수준을 크게 높일 수 있습니다. 객체 탐지는 비디오 피드에서 특정 객체, 사람 또는 상품을 식별하는 데 도움이 되며, 객체 추적은 식별된 대상을 여러 프레임에 걸쳐 추적하여 매장 내 움직임을 모니터링할 수 있습니다. 이 두 기법을 함께 사용하면 매장 내 활동을 실시간으로 종합적으로 파악할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 디자이너 핸드백과 같은 고가 상품을 집어 들고 매장의 여러 구역을 이동한다고 가정해 보겠습니다. 감시 영상을 객체 탐지로 분석해 핸드백을 식별하고 관심 대상으로 표시할 수 있습니다. 고객이 이동하면 객체 추적을 통해 핸드백과 이를 들고 있는 사람을 계속 추적할 수 있습니다. 출구와 같은 사전 정의된 구역을 기준으로 고객이 계산대를 거치지 않고 출구로 향하는 등 비정상적인 행동이 감지되면 알림을 보낼 수 있습니다.

그림 1. 객체 감지 및 추적은 매장 내 활동을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. (이미지 제공: 작성자).

비전 AI를 활용한 행동 분석 및 패턴 인식#

행동 분석과 패턴 인식은 매장에서 고객이 행동하는 방식에 초점을 맞춰 절도 방지 기능을 한층 강화할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 어디로 이동하거나 어떤 상품을 집는지 이상의 정보를 얻을 수 있습니다. 객체 탐지와 추적은 특정 관심 객체를 따라가는 데 유용하지만, 행동 분석은 의심스러운 의도를 시사할 수 있는 고객 행동 패턴을 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어 비전 AI를 활용하면 고객이 같은 상품을 반복해서 집었다 내려놓거나 특정 통로에 오래 머무르거나 출입 제한 구역에 평소보다 가까이 다가가는지 식별할 수 있습니다. 이 분야의 연구는 더욱 정교한 기법을 통해 탐지 정확도를 높이며 발전하고 있습니다. 유망한 접근 방식 중 하나는 두 종류의 AI 모델인 컨볼루션 신경망(CNNs)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 결합합니다.

객체 탐지의 기반이 되는 CNN은 이미지 및 비디오 프레임과 같은 시각 데이터를 분석하여 시스템이 특정 상품이나 매장 구역을 인식하도록 설계되었습니다. 반면 LSTM은 시간이 지나도 정보를 보존하도록 만들어져 시스템이 고객 행동의 패턴을 탐지할 수 있습니다. 즉, LSTM은 고객이 같은 상품을 자주 만지는 것과 같은 반복 행동을 추적할 수 있습니다.

CNN과 LSTM을 결합하면 비전 AI 시스템은 '무엇'(관련된 객체나 사람)과 '언제'(행동의 시점과 순서)를 모두 포착할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 미묘한 좀도둑 행동을 식별하는 데 매우 유용합니다.

그림 2. 컴퓨터 비전을 사용해 의심스러운 행동을 탐지합니다.

도난 방지에 일반적으로 사용되는 기타 컴퓨터 비전 기법#

절도 방지를 위해 특별히 설계된 비전 AI 혁신을 보완할 수 있는 다른 컴퓨터 비전 기법도 있습니다. 얼굴 인식은 얼굴 특징을 분석해 개인을 식별하는 도구 중 하나로, 알려진 전과자나 의심스러운 행동을 보이는 사람을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 매장에서는 표시된 좀도둑이 들어오면 보안팀에 알리기 위해 이 기술을 사용합니다. 다만 개인정보 보호 문제를 해소하려면 고객에게 이러한 용도를 알려야 합니다.

포즈 추정은 신체 위치와 움직임을 분석해 상품을 숨기거나 절도와 관련된 비정상적인 자세와 같은 행동을 탐지함으로써 보안을 한층 강화할 수 있습니다. 이 기법을 통해 시스템은 신체 언어를 해석하고 필요한 경우 보안팀이 개입할 수 있도록 조기에 알림을 보낼 수 있습니다.

그림 3. 절도범의 신체 자세 파악.

AI 감시 시스템은 실시간으로 절도를 탐지할 수 있습니다#

AI는 미래의 기술처럼 보일 수 있지만, 오늘날 이미 다양한 실용적인 방식으로 활용되고 있습니다. 특히 도난 방지를 위한 AI는 전 세계 매장에서 널리 도입되어 소매업체가 실시간으로 절도에 대응하도록 돕고 있습니다.

워싱턴 D.C.의 JJ Liquors 사례 연구는 AI 감시 시스템이 실시간으로 절도를 탐지하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여 주는 한 가지 사례입니다. 여러 대의 보안 카메라를 갖추고 있었지만, 매장 소유주 KJ Singh은 매일 좀도둑으로 인한 손실을 겪었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 그는 기존 카메라와 연동되는 AI 기반 감시 시스템을 설치했습니다. AI는 고객의 신체 언어와 움직임을 분석하여 주머니나 가방에 상품을 숨기는 등의 의심스러운 행동을 식별합니다. 비정상적인 행동을 감지하면 Singh의 휴대전화로 활동 영상 클립과 함께 즉시 알림이 전송됩니다.

영상 증거를 통해 고객이 매장을 떠나기 전에 대응할 수 있습니다. 실시간 대응은 절도를 방지하고 Singh이 자신 있게 좀도둑에게 대처하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템을 도입한 뒤 여러 차례 절도를 성공적으로 막았으며, 이는 소매점 절도 방지에서 AI 감시가 얼마나 효과적인지 보여 줍니다.

도난 방지에 AI를 활용할 때의 장단점#

AI는 소매업체와 보안팀에 손실을 더욱 효과적으로 탐지하고 줄일 수 있는 신뢰할 만한 도구를 제공하여 도난 방지에 많은 이점을 가져다줍니다. 도난 방지에 AI를 활용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 직원 의존도 감소: 지속적인 인력 감시의 필요성을 줄여 비용을 절감하고 보안 직원의 피로도를 낮춥니다.
• 유용한 데이터 인사이트: 절도 추세에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공하여 매장이 실제 패턴을 바탕으로 보안 전략을 조정하도록 돕습니다.
• 정확도 향상: 오경보를 줄이고 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 패턴을 포착합니다.

그러나 도난 방지를 AI에 의존할 때는 한계도 있습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 개인정보 보호 우려: 고객 행동을 모니터링하고 분석하는 과정에 대한 의문을 불러일으켜 고객 신뢰에 영향을 줄 수 있습니다.
• 기술 유지 관리: AI 시스템이 새로운 절도 수법에 대응하려면 정기적인 업데이트와 유지 관리가 필요합니다.
• 높은 도입 비용: AI 시스템의 설치 및 유지 관리 비용은 소규모 기업에 부담이 될 수 있습니다.

도난 방지 분야에서 컴퓨터 비전의 미래#

AI 커뮤니티와 사회 전반은 윤리적이고 책임감 있는 AI 혁신을 장려하고 있습니다. 이에 따라 절도 방지 분야에서 컴퓨터 비전의 미래는 개인정보 보호 기술을 우선시할 가능성이 큽니다. 이러한 발전은 효과적인 보안과 고객 개인정보 보호의 균형을 맞춰 개인의 권리를 침해하지 않으면서 매장이 의심스러운 행동을 모니터링할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 비전을 활용해 식별 가능한 특징을 흐리게 처리하거나 익명화하는 것도 관련 방법 중 하나입니다. 얼굴 특징이나 기타 개인 정보는 자동으로 흐리게 처리할 수 있으므로, 시스템은 개인을 식별하지 않고도 행동 패턴을 추적할 수 있습니다. YOLO11과 같은 모델은 개인 식별이 아닌 특정 행동에 초점을 맞추면서 객체를 실시간으로 탐지하고 모니터링하여 이러한 개인정보 보호 관행을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 매장은 고객의 개인정보를 보호하면서 절도를 실시간으로 탐지할 수 있습니다.

그림 4. 개인의 신원을 드러내지 않고 행동 패턴을 모니터링하는 블러링 활용 사례.

마찬가지로 엣지 컴퓨팅은 매장 내 카메라와 같은 로컬 기기에서 데이터를 처리하여 정보를 클라우드로 전송할 필요성을 줄이고, 그 결과 개인정보 보호 위험을 최소화합니다. 이러한 개인정보 보호 중심의 방법을 통해 도난 방지의 미래는 보안을 강화하는 동시에 신뢰를 쌓는 안전하고 배려 깊은 방향으로 나아갈 수 있습니다.

더 안전한 매장을 위한 스마트한 도난 방지#

AI와 컴퓨터 비전은 의심스러운 행동을 탐지하고 손실을 더욱 효율적으로 줄이는 지능형 도구를 제공함으로써 매장의 도난 방식을 바꾸고 있습니다.

객체 탐지, 추적, 고급 행동 분석과 같은 기능을 통해 비전 AI는 실시간 모니터링을 지원하고 데이터 기반 인사이트를 제공하여 보안팀이 잠재적 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. AI를 활용하면 절도가 발생하기 전에 예방하고 고객과 직원 모두에게 더 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.

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