도난 방지를 위한 컴퓨터 비전: 보안 강화

매장 출구에서 미결제 상품이 통과할 때 경고음을 내는 높은 게이트를 지나쳐 본 적이 있다면, 전자 상품 감시(EAS) 시스템이 작동하는 모습을 본 것입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 소매 보안에 사용됩니다. 이 시스템은 계산대에서 비활성화되지 않은 보안 태그가 부착된 상품을 감지하도록 설계되었습니다. EAS 시스템은 기본적인 도난 방지에는 유용하지만, 태그가 부착된 상품만 감지할 수 있어 다른 유형의 도난을 놓치는 경우가 많습니다.

인공지능(AI)은 컴퓨터 비전이라는 더욱 발전된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 고객 행동을 분석하고, 재고를 추적하며, 의심스러운 활동을 실시간으로 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 태그가 부착된 상품에만 의존하는 대신, 누군가 제한 구역에 오래 머무르거나 상품을 숨기거나 계산대를 우회하는 등 잠재적인 도난을 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다.

비전 기능을 갖춘 보안 시스템에서 얻은 인사이트는 보안 팀이 의심스러운 행동에 즉시 대응하도록 지원하여 손실을 줄이고 매장 보안을 강화할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 소규모 매장부터 대형 창고까지 다양한 소매 환경에 적용할 수도 있습니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전이 소매 및 창고 운영의 도난 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

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 감지 및 추적을 통해 보안 활동을 크게 개선할 수 있습니다. 객체 감지는 비디오 스트림에서 특정 객체, 사람 또는 상품을 식별하는 데 도움이 되며, 객체 추적은 식별된 객체를 여러 프레임에 걸쳐 추적하여 매장 전체에서의 움직임을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 이 두 기법을 함께 사용하면 매장에서 발생하는 활동을 종합적으로 실시간 파악할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 디자이너 핸드백과 같은 고가 상품을 집어 들고 매장의 여러 구역을 이동한다고 가정해 보겠습니다. 객체 감지를 사용해 감시 영상을 분석하면 핸드백을 식별하고 관심 상품으로 표시할 수 있습니다. 고객이 이동하는 동안 객체 추적을 사용해 핸드백과 이를 소지한 사람을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 출구와 같이 사전 정의된 구역을 기준으로, 계산대 구역을 통과하지 않고 출구로 이동하는 등의 비정상적인 행동이 발생하면 경고를 트리거할 수 있습니다.

그림 1. 객체 감지 및 추적은 매장 내 활동을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. (이미지 작성자 제공).

Vision AI를 활용한 행동 분석 및 패턴 인식#

행동 분석과 패턴 인식은 매장 내 고객의 행동 방식에 초점을 맞춰 도난 방지를 한 단계 발전시킬 수 있습니다. 이를 통해 고객이 어디로 이동하는지 또는 어떤 상품을 집어 드는지를 넘어선 인사이트를 얻을 수 있습니다. 객체 감지와 추적은 특정 관심 객체를 따라가는 데 유용한 반면, 행동 분석은 의심스러운 의도를 나타낼 수 있는 고객 행동의 패턴을 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어 Vision AI를 사용하면 고객이 같은 상품을 반복해서 집었다가 내려놓는지, 특정 통로에 오래 머무르는지, 또는 제한 구역에 비정상적으로 가까이 이동하는지를 식별할 수 있습니다. 향상된 감지 정확도를 위한 더욱 정교한 기법이 개발되면서 이 분야의 연구는 발전하고 있습니다. 유망한 접근 방식 중 하나는 두 가지 유형의 AI 모델인 합성곱 신경망(CNNs)과 장단기 메모리 (LSTM) 네트워크를 결합합니다.

객체 감지의 기반이 되는 CNNs는 이미지와 비디오 프레임 같은 시각 데이터를 분석하도록 설계되어 시스템이 특정 상품이나 매장 구역을 인식하도록 지원합니다. 반면 LSTMs는 시간에 따른 정보를 유지하도록 설계되어 시스템이 고객 행동의 패턴을 감지할 수 있게 합니다. 따라서 LSTMs는 고객이 같은 상품을 자주 만지는 것과 같은 반복 행동을 추적할 수 있습니다.

CNNs와 LSTMs를 결합하면 Vision AI 시스템이 "무엇을"(관련된 객체 또는 사람)과 "언제"(행동의 시점과 순서)를 모두 파악할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 미묘한 절도 행동을 식별하는 데 매우 유용합니다.

그림 2. 의심스러운 행동을 감지하기 위한 컴퓨터 비전 활용.

도난 방지에 일반적으로 사용되는 기타 컴퓨터 비전 기법#

도난 방지를 위해 특별히 설계된 Vision AI 혁신을 보완할 수 있는 다른 컴퓨터 비전 기법도 있습니다. 얼굴 인식은 이러한 도구 중 하나로, 얼굴 특징을 분석해 개인을 식별하며 알려진 범죄자나 의심스러운 행동을 보이는 사람을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 매장에서는 신고된 절도범이 들어오면 보안 요원에게 알리기 위해 이 기술을 사용합니다. 그러나 개인정보 보호 문제를 해결하려면 고객에게 이러한 사용 사실을 알려야 합니다.

자세 추정은 신체 위치와 움직임을 분석하여 상품을 숨기거나 도난과 관련된 비정상적인 자세와 같은 행동을 감지함으로써 보안을 한층 강화할 수 있습니다. 이 기법은 시스템이 신체 언어를 해석하고, 필요한 경우 보안 요원이 개입할 수 있도록 조기 경고를 보내는 데 도움이 됩니다.

그림 3. 절도범의 신체 자세 이해.

AI 감시 시스템은 도난을 실시간으로 감지할 수 있습니다#

AI는 미래 기술처럼 보일 수 있지만, 이미 오늘날 다양한 실용적인 방식으로 사용되고 있습니다. 특히 도난 방지를 위한 AI는 이제 전 세계 매장에서 널리 도입되어 소매업체가 실시간으로 절도에 대응하도록 지원하고 있습니다.

워싱턴 D.C.의 JJ Liquors에서 진행된 사례 연구는 AI 감시 시스템이 도난을 실시간으로 감지하는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 여러 대의 보안 카메라가 있었음에도 매장 소유주인 KJ Singh은 매일 절도로 인한 손실을 겪고 있었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Singh은 기존 카메라와 연동되는 AI 기반 감시 시스템을 설치했습니다. AI는 고객의 신체 언어와 움직임을 분석하여 상품을 주머니나 가방에 숨기는 등의 의심스러운 행동을 식별합니다. 비정상적인 행동을 포착하면 Singh의 휴대폰으로 해당 활동의 비디오 클립과 함께 즉시 경고를 보냅니다.

비디오 증거를 통해 Singh은 고객이 매장을 떠나기 전에 대응할 수 있습니다. 이러한 실시간 대응은 도난을 방지하고 Singh이 자신 있게 절도범과 대면할 수 있도록 지원합니다. AI 시스템을 추가한 후 Singh은 여러 건의 도난을 성공적으로 막을 수 있었으며, 이는 소매 환경에서 AI 감시가 도난 방지에 얼마나 효과적인지를 보여줍니다.

도난 방지에 AI를 활용할 때의 장단점#

AI는 도난 방지에 많은 이점을 제공하며, 소매 및 보안 팀이 손실을 더욱 효과적으로 감지하고 줄일 수 있도록 신뢰할 수 있는 도구를 제공합니다. 도난 방지에서 AI가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 직원 의존도 감소: 지속적인 사람의 감시 필요성을 줄여 비용을 절감하고 보안 직원의 피로를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 유용한 데이터: 도난 동향에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공하여 매장이 실제 패턴을 바탕으로 보안 전략을 조정할 수 있도록 지원합니다.
• 정확도 향상: 오탐 수를 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 과정에서 문제가 제기될 수 있으며, 이는 고객의 신뢰에 영향을 줄 수 있습니다.
• 기술적 유지 관리: 새로운 절도 수법에 대응하려면 AI 시스템을 정기적으로 업데이트하고 유지 관리해야 합니다.
• 높은 구현 비용: AI 시스템의 설치 및 유지 관리 비용은 소규모 기업에 장벽이 될 수 있습니다.

도난 방지 분야에서의 컴퓨터 비전의 미래#

윤리적이고 책임감 있는 AI 혁신은 AI 커뮤니티와 사회 전반에서 장려되고 있습니다. 따라서 도난 방지 분야에서 컴퓨터 비전의 미래는 개인정보 보호 기술을 우선시할 가능성이 높습니다. 이러한 발전은 고객의 개인정보를 존중하면서 효과적인 보안과 균형을 이루어, 개인의 권리를 침해하지 않고 매장이 의심스러운 행동을 모니터링할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

관련된 방법 중 하나는 컴퓨터 비전을 통해 식별 가능한 특징을 흐리게 처리하거나 익명화하는 것입니다. 얼굴 특징이나 기타 개인정보를 자동으로 흐리게 처리하면 개인을 식별하지 않고도 시스템이 행동 패턴을 추적할 수 있습니다. YOLO11은 지원할 수 있습니다와 같은 모델을 활용하면 개인 식별보다 특정 행동에 초점을 맞추면서 객체를 실시간으로 감지하고 모니터링하여 이러한 개인정보 보호 관행을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 매장은 고객의 개인정보를 보호하면서 도난을 실시간으로 감지할 수 있습니다.

그림 4. 개인의 신원을 드러내지 않고 행동 패턴을 모니터링하기 위한 흐림 처리 활용.

마찬가지로 엣지 컴퓨팅은 매장 내 카메라와 같은 로컬 디바이스에서 데이터를 처리하여 정보를 클라우드로 전송할 필요성을 줄이고, 결과적으로 개인정보 보호 위험을 최소화합니다. 이러한 개인정보 보호 중심의 방법을 활용하면 도난 방지의 미래는 보안을 유지하면서도 개인을 존중하는 방향으로 나아갈 수 있으며, 매장 보안을 개선하는 동시에 신뢰를 구축할 수 있습니다.

더 안전한 매장을 위한 스마트한 도난 방지#

AI와 컴퓨터 비전은 의심스러운 행동을 감지하고 손실을 더욱 효율적으로 줄이는 지능형 도구를 제공함으로써 매장이 도난을 방지하는 방식을 변화시키고 있습니다.

객체 감지, 추적, 고급 행동 분석과 같은 기능을 통해 Vision AI는 실시간 모니터링을 지원하고 데이터 기반 인사이트를 제공하여 보안 팀이 잠재적인 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. AI를 사용하면 도난이 발생하기 전에 이를 방지하고 고객과 직원 모두에게 더욱 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.

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