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Abstract 최근 지능형 CCTV 수요가 급증함에 따라 객체 탐지 (Object Detection) 및 자세 추정 (Pose Estimation) 등 컴퓨터 비전 (CV) 기술을 활용한 2세대 영상 관제 시스템이 도입되었다. 그러나 기존 방식은 단순한 픽셀 정보나 객체 위치에 의존 하기 때문에 환경 변화에 따른 인식률 저하 문제 (Domain Shift Problem)가 발생하고, 비정형적인 이상 상황에 대해 높은 오탐률 (False Positive Rate)을 보이는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 시각-언어 모델 (Vision-Language Model, VLM)을 활용한 3세대 지능형 영상 감시 기술을 제안하고, 실제 현장 실증 (PoC) 결과를 발표한다. 당사가 개발한 시스템은 VLM의 핵심인 맥락 인지 (Context Awareness) 능력을 활용하여 다양한 환경에서도 우수한 일반화 성능을 확보하였다. 또한, 대규모 연산이 필요한 VLM의 단점을 보완하기 위해 VLM Encoder 기반의 최적화 아키텍처를 설계하여, 다채널 환경에서도 빠르고 병렬적인 실시간 관제가 가능하도록 구현하였다. 국내외 다수 사이트에서의 실증 결과, 본 시스템은 기존 CV 기반 솔루션 대비 화재, 연기, 쓰러짐 등 주요 이상 상황 탐지에서 압도적인 성능 향상을 입증하였다. 정량적 평가 결과, 기존 솔루션의 F1-Score가 38%에 머문 반면, 제안된 VLM 솔루션은 96%를 달성하여 오탐을 획기적으로 줄이고 탐지율을 극대화하였다. 또한, 폭력과 같이 복잡한 상황 인식이 필요한 영역까지 탐지 가능성을 확장하였다. 본 연구는 VLM 기술을 실제 관제 산업에 적용하여 그 실효성을 입증하고, 차세대 보안 관제 시스템의 새로운 표준을 제시했다는 데에 의의가 있다.
Publication Date 2026-02-10
이성준, 유현수, 노명일, "VLM 기반 3세대 영상 감시 모니터링 기술 및 다채널 실시간 관제 응용 개발", 2026년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, p. 129, 2026.02.09-02.12

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» Domestic Conference 이성준, 유현수, 노명일, "VLM 기반 3세대 영상 감시 모니터링 기술 및 다채널 실시간 관제 응용 개발", 2026년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, p. 129, 2026.02.09-02.12 file 2026-02-10
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