"추론하는 CCTV 구현"... 한국딥러닝, 생활안전 데이터 구축

과기정통부·NIA 주관 사업…11개 안전 시나리오 담은 시계열 DB 확보

한국딥러닝이 인공지능(AI) 기술로 공공 안전 시스템을 업그레이드했다. 

한국딥러닝은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관한 '2025년 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업'을 성공적으로 마무리했다. 이번 사업에 한국딥러닝이 주관하고 쿠도커뮤니케이션이 참여해 비전언어모델(VLM) 기반 다각도 CCTV 생활안전 데이터 5000건을 구축했다.

생활 안전 데이터는 기존 지능형 CCTV의 단편적 상황 인식 한계를 해결하기 위해 추진됐다. 단방향 영상과 객체 라벨링 방식에서 벗어나 사건 전후 맥락을 파악할 수 있는 시계열 데이터를 구축해 행위 인식의 사각지대를 최소화했다.

한국딥러닝이 인공지능(AI) 기술로 공공 안전 시스템을 업그레이드했다. (사진=한국딥러닝)

한국딥러닝은 단계별 논리 사고가 포함된 생각의 사슬(CoT) 라벨링 저작 도구를 개발해 데이터를 확보했다. 개인정보 보호를 위해 얼굴, 상호명 간판, 차량번호 등을 비식별화 처리했으며, 가명정보처리위원회 적정성 검토도 완료했다.

구축된 데이터는 경계선 침입, 특정 구역 내 지속 배회 등 생활안전 상황 11종에 대한 원천·가공 데이터다. NIA 외부 검증에서 다양성, 구문 정확성, 의미 정확성, 추론 유효성 등 전 항목 품질 100%를 인정받으며 우수 평가를 받았다.

이번 성과는 AI가 사건 맥락을 분석해 관제 요원 업무 부담을 경감하고 인력 부족 문제를 해소하는 데 기여할 전망이다. 부천시 손잡고 실제 생활안전 시나리오를 반영함으로써 실무 활용도를 높였다.

김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 사업을 통해 단순 객체 탐지를 넘어 상황 맥락과 흐름을 이해할 수 있는 차세대 CCTV 학습 데이터를 구축했다"며 "최근 확보한 데이터셋이 AI 모델 학습에 활용되면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지능형 CCTV 시스템 구현이 가능할 것"이라고 밝혔다.