AI 및 Ultralytics YOLO11을 사용한 실시간 보안 모니터링

스마트 감시 기술은 전 세계적으로 사람, 재산 및 인프라를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 노력의 중심에는 거리, 공항, 학교, 사무실 및 공공 장소를 24시간 모니터링하는 카메라 시스템이 있습니다. 전 세계적으로 10억 대 이상의 감시 카메라가 사용되면서 녹화된 비디오의 양은 그 어느 때보다 빠르게 증가하고 있습니다.

전통적으로 이 영상을 검토하는 것은 잠재적인 위협을 찾기 위해 화면을 스캔하는 사람이 직접 처리하는 작업이었습니다. 이 접근 방식은 소규모 환경에서는 효과적일 수 있지만 규모가 커질수록 부담스럽고 비효율적이 됩니다. 또한 시간이 많이 걸리는데, 이는 빠르게 움직이거나 혼잡한 환경에서 큰 단점입니다.

오늘날 영상 감시 시스템은 인공지능(AI) 솔루션에 의존하여 실시간 통찰력을 제공하고 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리기 시작했습니다. 이러한 발전의 핵심은 기계가 시각적 데이터를 해석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전입니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 다양한 실시간 이미지 및 비디오 감지 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 개인을 감지하고, 움직임을 추적하고, 속도와 정확성으로 특이한 행동을 감지할 수 있습니다. 복잡한 환경에서도 이러한 모델은 보안 팀이 경계하고 대응할 수 있도록 합니다. 

본 문서에서는 컴퓨터 비전과 YOLO11과 같은 모델이 다양한 환경에서 보안 관리 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

공공 안전 시스템에서 컴퓨터 비전 및 AI의 역할

보안 산업은 컴퓨터 비전을 빠르게 수용하고 있습니다. 컴퓨터 비전, 에지 컴퓨팅(소스 근처에서 로컬로 데이터를 처리함) 및 CCTV 카메라를 결합한 스마트 감시 시스템은 이제 사람과 차량을 실시간으로 분석하여 보안 팀이 위협을 보다 효율적으로 감지할 수 있도록 지원합니다. AI와 카메라 기술이 계속 발전함에 따라 비디오 분석은 거의 인간의 눈만큼 선명해져 공공 장소를 보호하는 방식을 바꾸고 있습니다.

컴퓨터 비전 시스템은 객체 감지, 움직임 추적, 비디오 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 사람을 식별하고, 비정상적인 행동을 감지하고, 활동이 발생하는 대로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 기능은 공공 및 개인 공간 모두에서 감시 시스템을 더욱 발전시키고 안정적으로 만들 수 있습니다. 결과적으로 AI 비디오 감시 시장은 2030년까지 124억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

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Ultralytics YOLO11이 어떻게 더 스마트한 보안 시스템을 구현할 수 있을까요?

다음으로, Ultralytics YOLO11과 실시간 비디오 분석을 위한 강력한 도구로 만드는 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

최근 AI 및 컴퓨터 비전 기술의 발전을 기반으로 구축된 Ultralytics YOLO11은 더 빠른 처리 속도, 더 높은 정확도, 비디오 기반 보안 시스템과 같은 애플리케이션에 대한 더 큰 유연성을 제공합니다.

이전 YOLO 모델과 유사하게 YOLO11은 객체 감지(객체 위치 파악 및 식별), 인스턴스 분할(이미지에서 특정 객체 강조 표시 및 윤곽선 표시), 객체 추적(시간 경과에 따른 객체 추적) 및 자세 추정(객체의 위치 또는 움직임 방식 이해)과 같은 복잡한 Vision AI 작업을 처리할 수 있습니다.

YOLO11은 이전 모델보다 훨씬 효율적입니다. Ultralytics YOLOv8m보다 22% 더 적은 파라미터로 COCO 데이터 세트에서 더 높은 평균 정밀도(mAP)를 달성합니다. 이는 YOLO11m이 더 적은 리소스를 사용하면서도 객체를 더 정확하게 감지한다는 의미입니다. 또한 빠른 처리 속도를 제공하므로 빠른 감지 및 대응이 중요한 실시간 애플리케이션에 적합하며, 1밀리초가 중요한 환경에서 유용합니다.

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보안 애플리케이션을 위한 YOLO11 및 컴퓨터 비전 사용

이제 컴퓨터 비전이 보안 및 감시 시스템에서 어떻게 작동하는지 더 잘 이해했으므로 YOLO11이 핵심적인 역할을 할 수 있는 몇 가지 실제 보안 응용 프로그램을 자세히 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전 및 YOLO11을 사용한 침입 탐지

제한 구역을 안전하게 유지하는 것은 안전을 보장하고 재산을 보호하는 데 필수적입니다. 개인 부지, 창고 또는 대중 교통 시설이든 무단 액세스를 감지하면 심각한 사고를 예방할 수 있습니다.

YOLO11은 비디오 피드를 통해 사람, 차량 또는 기타 움직이는 물체를 식별하여 실시간 침입 감지에 도움을 줄 수 있습니다. 카메라 시야 내에서 지오펜스라고 하는 가상 경계를 정의할 수 있습니다. 물체가 제한 구역으로 들어가면 YOLO11은 침입을 감지하고 경고를 트리거하거나 탐지 데이터를 통합 보안 시스템으로 전달하여 추가 조치를 취할 수 있습니다.

감지된 객체는 경계 상자로 강조 표시되어 활동에 대한 명확한 시각적 표시를 제공합니다. 지속적인 사람의 모니터링 필요성을 줄이고 사건 발생 시 이를 포착할 가능성을 높입니다.

이 접근 방식은 공공 안전 환경에서도 유용합니다. 예를 들어, 기차 플랫폼의 노란색 선은 승객이 안전을 위해 넘지 않아야 하는 영역을 나타냅니다. 이러한 시나리오에서 YOLO11은 경계선을 모니터링하고 누군가가 선을 넘었을 때를 감지하는 데 사용될 수 있습니다. 그러면 시스템은 잠재적인 안전 문제를 강조하기 위해 바운딩 박스의 색상을 변경할 수 있습니다. 이와 같은 기능을 통해 YOLO11은 위험도가 높은 환경에서 더욱 신속하고 안정적인 침입 감지를 가능하게 합니다.

YOLO11을 사용한 감시에서 버려진 객체 감지

붐비는 공항이나 기차역에 방치된 가방은 순식간에 보안 문제를 야기할 수 있습니다. 혼잡한 공공장소에서는 보안 담당자가 특히 장시간 근무나 피크 시간대에 이러한 물체를 신속하게 발견하기 어렵습니다. 탐지 지연은 불필요한 공황이나 안전 위험으로 이어질 수 있습니다.

YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간 비디오 피드에서 방치된 객체를 감지, 분할 및 추적하여 감시를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가방이나 패키지가 주변에 사람이 없이 한 곳에 너무 오랫동안 고정되어 있는 것으로 식별되면 시스템은 잠재적으로 버려진 것으로 플래그를 지정할 수 있습니다. 이 추가 분석 계층은 객체를 보다 정확하게 구별하고 지속적인 인간 관찰의 필요성을 줄여 보다 빠르고 집중적인 대응을 가능하게 합니다.

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YOLO11과 같은 AI 모델을 사용한 출입 인원수 계산

공간에 출입하는 사람 수를 파악하는 것은 안전과 운영 효율성 모두에 매우 중요합니다. 쇼핑몰, 사무실 건물, 기차역과 같은 장소에서 이 정보는 대규모 인원 관리를 간소화하고 레이아웃을 개선하며 일상적인 운영을 원활하게 유지할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 도입 이전에는 일반적으로 직원이 클릭 장치나 출입구에 간단한 센서를 사용하여 계수 작업을 수행했습니다. 이러한 방법도 효과적이지만 많은 인파를 상대할 때는 효율적이지 않습니다. 또한 출입구가 여러 개인 시설의 경우 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 

YOLO11의 객체 감지 및 추적 지원은 정의된 관심 영역 내에서 사람 또는 객체를 계수하는 데 사용할 수 있습니다. 크거나 혼잡한 공간에서도 실시간으로 출입을 계산하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 소매점은 이 방법을 사용하여 여러 진입 지점에서 사람들의 통행량을 추적하여 관리자가 피크 시간 동안 인력 배치를 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

정확한 출입 데이터는 장기적인 계획 수립에도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 데이터에서 얻은 통찰력을 통해 관리자는 시간 경과에 따른 보행량 패턴을 연구하여 통행량이 많은 구역을 파악하고, 쾌적함과 안전을 개선하기 위해 표지판을 설치하거나 출입구 구성을 변경할 위치를 결정할 수 있습니다.

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AI 기반 감시 시스템의 장단점

스마트 보안 시스템에서 컴퓨터 비전 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장기적인 비용 효율성: 초기 설정 비용이 많이 들 수 있지만, AI 시스템은 인력, 교육 및 운영 비효율성과 관련된 장기적인 비용을 줄일 수 있습니다.
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• 확장성: AI 감시 솔루션은 쉽게 확장할 수 있어 소규모 사무실에서 대규모 도시 전체의 카메라 네트워크에 이르기까지 모든 환경에 적합합니다.
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• 기존 인프라와의 쉬운 통합: YOLO11을 포함한 많은 AI 모델은 현재 CCTV 및 보안 시스템과 원활하게 통합되도록 설계되어 중단을 최소화합니다.

AI 기반 감시의 다양한 장점에도 불구하고 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 스마트 감시 시스템과 관련된 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다. 

• 윤리 및 개인 정보 보호 문제: 공공 장소에서 컴퓨터 비전을 사용할 때는 동의, 데이터 저장 및 영상 처리 방법에 관련된 질문을 해결하여 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요합니다.
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• 양질의 훈련 데이터에 대한 의존성: 컴퓨터 비전 모델의 성능은 잘 선별된 다양한 데이터 세트에 크게 좌우됩니다. 불량하거나 편향된 훈련 데이터는 부정확한 감지, 오인식 또는 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다.
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• 환경 요인: 열악한 조명, 날씨 또는 시각적 장애물과 같은 요인은 특히 실외에서 감지 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

주요 내용

YOLO11은 더 빠른 속도와 정확성으로 사람, 물체 및 비정상적인 활동을 감지하여 실시간 보안 솔루션을 개선하고 있습니다. 침입 감지, 객체 추적 및 배회 경고와 같은 애플리케이션을 지원하므로 공공 장소, 작업장 및 교통 허브에서 유용합니다.

YOLO11은 지속적인 수동 모니터링의 필요성을 줄임으로써 보안 팀이 더 빠르고 자신감 있게 대응할 수 있도록 합니다. 군중 분석 및 인원 계수를 처리하는 능력은 Vision AI가 안전의 미래를 어떻게 형성하고 있는지를 보여줍니다. 기술이 발전함에 따라 더욱 스마트하고 안정적인 감시 시스템을 계속 지원할 가능성이 높습니다.

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