[성공 사례] 스마트시티 AI 관제 사례: G시 공공 안전·교통 혁신

전 세계 도시들은 급격한 도시화와 인구 증가로 복잡한 도전 과제를 맞이하게 되었습니다. 각국 정부는 인공지능과 데이터 기술을 활용한 '스마트시티' 구축에서 그 해답을 찾고 있습니다. 글로벌 시장조사기관 MarketsandMarkets에 따르면, 전 세계 스마트시티 시장 규모는 2025년 6,997억 달러에서 2030년에는 1조 4,456억 달러에 이를 것으로 전망되며, 연평균 15.6%의 견고한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.

특히 주목할 점은 스마트시티의 여러 구성 요소 중 '공공 안전(Public Safety)' 분야가 연평균 19%라는 더욱 가파른 성장률을 보일 것이라는 예측입니다. 도시가 고도화되고 인구 밀도가 높아질수록 전통적인 인력 기반의 치안 및 안전 관리 시스템은 한계에 부딪히게 됩니다. 따라서 AI 기반의 지능형 관제 시스템을 통해 시민의 안전을 선제적으로 확보하는 것이 다른 모든 스마트 서비스를 구현하기 위한 필수적인 선결 과제로 인식되고 있습니다. 

본격적인 사례 분석에 앞서, 전 세계 많은 도시가 직면했던 근본적인 문제를 짚어볼 필요가 있습니다. 바로 기존의 인력 기반 도시 관제 시스템이 가진 명백한 한계입니다. 소수의 관제 인력이 수백, 수천 개의 CCTV 화면을 24시간 감시하는 방식은 비효율적일 뿐만 아니라, 인간의 집중력 저하로 인한 관제 공백을 필연적으로 발생시킵니다. 사건이 발생한 후에야 영상을 돌려보며 사후 분석에 그치는 대응 방식은 더 이상 급증하는 도시의 안전 수요를 감당할 수 없습니다. 이제 AI 기술을 통해 도시의 눈을 ‘지능화’하고, 사후 대응에서 ‘선제적 예방’으로 패러다임을 전환해야 할 때입니다.

Challenge: 도시 성장의 이면, K-스마트시티의 안전과 효율 문제

대한민국의 혁신 도시로 빠르게 성장하던 G시는 여러 가지 복합적인 문제에 직면했습니다. 도시의 양적 팽창 속도를 기존의 행정 및 안전 인프라가 따라가지 못하면서 시민의 안전과 도시 운영의 효율성이 심각한 위협을 받게 된 것입니다. 많은 성장 국가의 도시들이 공통으로 겪고 있는 성장통이기도 합니다.

1. 기존 관제 시스템의 한계: ‘보는 것’에 그치는 수동적 감시

G시의 가장 큰 고민은 막대한 예산을 투입해 설치한 수백 대의 CCTV가 제 역할을 다하지 못하고 있다는 점이었습니다. 관제 센터는 소수의 인력이 수많은 화면을 동시에 모니터링하는 전통적인 방식을 고수하고 있었습니다. 근본적으로 사건 발생 후 용의자를 추적하거나 증거 자료를 확보하는 ‘사후 대응’에 초점이 맞춰져 있었죠. 쓰러짐, 화재, 교통사고와 같은 긴급 상황이 발생해도 관제 요원이 우연히 해당 화면을 주시하고 있지 않는 한 실시간 인지는 거의 불가능에 가까웠습니다. 진정한 의미의 비용은 단순히 관제 인력의 인건비가 아니라, 예방하지 못해 발생하는 막대한 사회적 비용과 시민의 신뢰 상실이었습니다.

2. 교통 인프라의 포화: 성장을 따라잡지 못하는 도시의 혈맥

혁신 도시라는 명성에 걸맞게 G시는 인구와 경제 규모가 지속적으로 팽창했습니다. 이는 곧 도로 교통 시스템의 과부하로 이어졌습니다. 출퇴근 시간의 상습적인 교통 정체는 시민들의 시간과 연료를 낭비시키고 대기오염을 유발하며, 도시 전체의 생산성을 저해하는 심각한 문제로 대두되었습니다. 기존의 교통 시스템은 특정 시간대에 고정된 신호 체계를 운영할 뿐, 실시간 교통량 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 지능이 부재했습니다. 도시의 성장을 뒷받침해야 할 교통 인프라가 오히려 성장의 발목을 잡는 족쇄가 되어가고 있었습니다.

3. 증가하는 시민 안전 위협: 예측 불가능한 위험에 노출된 공공장소

도시의 성장은 시민들을 위한 공원, 저수지와 같은 공공 여가 공간의 확충으로 이어졌습니다. 그러나 이러한 공간들은 관리의 사각지대가 되기 쉬웠고, 예측 불가능한 안전사고의 위험에 노출되어 있었습니다. 특히 인적이 드문 시간대에 발생하는 실족, 폭행과 같은 사고나, 축제 기간 동안 군중이 밀집하며 발생할 수 있는 압사 사고 등에 대한 선제적 대응책이 전무한 실정이었습니다. 시민들이 안심하고 즐겨야 할 공공장소가 잠재적 위험 공간이 될 수 있다는 우려는 도시 행정에 대한 신뢰를 저해하는 요인이었습니다. 단순한 감시를 넘어, 이상 징후를 사전에 포착하고 경고하는 예방 중심의 안전 시스템 구축이 절실했습니다.

Solution: 도시 데이터를 AI 관제 시스템으로 전환

G시가 직면한 복합적인 문제들을 해결하기 위해, 슈퍼브에이아이는 단편적인 기술 도입을 넘어 도시 데이터를 지능형 자산으로 전환하는 체계적인 4단계 솔루션을 제안하고 실행했습니다. 데이터 수집부터 맞춤형 AI 모델 개발, 그리고 통합 관제 시스템 구현에 이르는 전 과정을 포괄하는 엔드-투-엔드(End-to-End) 접근 방식이었습니다.

1단계: 도시 데이터의 체계적 자산화

모든 지능형 시스템의 근간은 양질의 데이터입니다. 슈퍼브에이아이는 G시 전역에 설치된 CCTV 영상, 공공 오픈 데이터셋, 드론 촬영 영상 등 방대한 데이터를 체계적으로 수집하는 것부터 프로젝트를 시작했습니다. 이 과정에서 총 850만 장에 달하는 이미지를 처리하며 AI 모델 학습을 위한 견고한 기반을 마련했습니다.

특히 이 단계의 핵심적인 차별점은 현실 세계에서 확보하기 매우 어려운 재난 상황에 대한 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’를 적극적으로 생성하고 활용한 것입니다. 화재, 홍수, 건물 붕괴와 같은 대규모 재난은 발생 빈도가 낮아 AI가 학습할 실제 데이터가 절대적으로 부족합니다. 대부분의 표준 AI 시스템이 일상적인 상황에서는 잘 작동하다가도, 정작 가장 중요한 위기 상황에서 무력해지는 이유가 바로 여기에 있습니다. 정부의 재난 대응 능력은 시민의 생명과 직결되는 최후의 보루이며, 이 시스템이 위기 시에 작동하지 않는다면 막대한 투자는 의미를 잃게 됩니다. 슈퍼브에이아이는 고도의 시뮬레이션 기술을 통해 실제와 거의 흡사한 재난 상황 합성 데이터를 대량으로 생성하여 AI 모델을 훈련시켰습니다. G시의 관제 시스템은 도시가 마주할 수 있는 최악의 시나리오에도 대비할 수 있게 되었습니다. 

2단계: 정확성과 유연성을 모두 잡는 하이브리드 AI 전략

기존의 AI 개발 방식은 특정 문제를 해결하기 위해 각각 별도의 모델을 개발해야 했습니다. 이는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라, 새로운 도시 문제가 발생했을 때 처음부터 다시 개발에 착수해야 하는 비효율적인 프로세스였습니다. 슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션은 G시에 특화된 파인튜닝 모델의 강점과 프롬프트 기반 파운데이션 모델의 적응성을 결합한 혁신적인 하이브리드 접근 방식을 제공했습니다.

1. 파인튜닝 모델을 통한 고정밀 탐지: G시의 우선 순위가 높은 문제들을 해결하기 위해, 특화된 AI 모델들이 배포되었습니다. 이 모델들은 MLOps 파이프라인을 통해 특정 작업에 대한 정확도를 극대화하도록 파인튜닝되었습니다. 다음과 같은 모델들이 포함됩니다:  

• 시민 안전 위협 실시간 감지: 공원에서의 ‘쓰러짐’, 건물에서 발생하는 ‘화재 및 연기’, 교차로에서의 ‘불법 유턴’ 및 ‘무단횡단’, ‘폭행’ 등 시민 안전과 직결된 다양한 위험 상황을 실시간으로 인지하고 즉시 경보를 보냅니다.
• 지능형 교통 흐름 분석: AI 모델이 도시의 주요 객체인 ‘차량(승용차, 버스, 트럭)’, ‘보행자’, ‘이륜차’, ‘긴급차량’ 등을 정밀하게 식별하고 추적합니다. 이 데이터를 바탕으로 교통량을 분석하고 흐름을 예측하여 데이터 기반의 교통 정책 수립과 효율적인 도시 운영을 지원합니다.

2. 프롬프트 기반 파운데이션 모델을 통한 독보적인 유연성: 예측 불가능한 사고에 대응하기 위해, 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델(VFM)인 제로(ZERO)를 통합했습니다. 제로는 사전 학습 없이도 간단한 텍스트나 시각적 프롬프트를 기반으로 거의 모든 객체나 이벤트를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 관제사는 사전에 구축된 모델 없이도 시스템에 '공원의 접근 금지 구역을 건너는 사람을 찾아줘'와 같은 새로운 임무를 즉시 부여할 수 있습니다. 긴 개발 주기 없이도 새롭거나 예측하지 못한 문제에 즉각적으로 대응할 수 있게 되었습니다.

두 가지 접근 방식을 결합함으로써 G시는 강력하고 미래지향적인 AI 인프라를 확보했습니다. 핵심적인 운영 요구사항에는 파인튜닝 모델의 정밀한 탐지 능력을 활용하고, 새롭게 발생하는 모든 상황에는 파운데이션 모델의 즉각적인 적응성을 활용할 수 있게 된 것입니다.

3단계: 통합 관제 대시보드 구현

마지막으로, AI가 분석한 모든 정보를 도시 관리자가 한눈에 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 직관적인 통합 관제 대시보드를 구축했습니다. 이 대시보드는 인공지능의 분석 능력과 인간의 최종 의사결정을 잇는 핵심적인 가교 역할을 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 실시간 통합 모니터링: 도시 전역의 CCTV 영상을 단일 화면에서 동시에 모니터링하고 제어할 수 있습니다.
• AI 기반 이벤트 자동 알림: 쓰러짐, 화재, 교통법규 위반 등 AI 모델이 특이사항을 감지하면, 해당 영상, 발생 위치, 시간 등의 정보가 즉시 팝업 형태로 관제 요원에게 보고됩니다.
• 데이터 시각화 및 통계 분석: AI가 분석한 객체(차량, 사람 등)는 영상 위에 바운딩 박스로 표시되며, 특정 지역의 시간대별 교통량, 사고 발생 빈도 등 축적된 데이터는 시각화된 통계 자료로 제공되어 장기적인 정책 수립을 지원합니다.

이 통합 관제 시스템은 기존의 관제 인력을 대체하는 것이 아니라, AI라는 강력한 도구를 통해 그들의 역량을 극대화하는 ‘증강 지능(Augmented Intelligence)’의 개념을 구현한 것입니다. 이를 통해 최소한의 인력으로 도시 전체를 24시간 빈틈없이 관리하는 효율적인 체계를 완성했습니다.

4단계: 자동 알림 시스템을 통한 즉각적인 현장 대응 

슈퍼브에이아이의 솔루션은 단순히 상황을 탐지하고 보여주는 것을 넘어, ‘대응’의 영역까지 자동화합니다. 시스템은 탐지된 이벤트의 시급성을 자동으로 판단하여, 쓰러짐이나 화재와 같은 위급 상황 발생 시 담당 공무원이나 현장 요원에게 즉시 문자 메시지(SMS) 알림을 발송합니다. 이 기능은 관제 센터의 판단과 지시를 기다리는 시간을 없애고, AI의 분석 결과를 곧바로 현장 조치로 연결하는 핵심적인 역할을 합니다. 이는 ‘탐지-판단-대응’으로 이어지는 관제 프로세스의 병목 현상을 해결하고, 세상에 없던 속도의 행정 대응 체계를 구축합니다.

Benefit: 데이터로 입증된 더 안전하고 효율적인 도시

슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션 도입 이후, G시는 데이터로 명확하게 입증되는 혁신적인 변화를 경험했습니다. 기술적 신뢰성을 증명하는 정량적 성과와 함께, 시민의 삶의 질을 직접적으로 향상시키는 정성적 가치를 동시에 창출하며 대한민국을 대표하는 스마트시티 모델로 도약했습니다.

1. 정량적 성과: 기술적 신뢰성의 증명

정부의 공공 시스템 도입에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 기술의 신뢰성입니다. G시에 적용된 AI 모델들은 공인된 시험 기관을 통해 엄격한 성능 평가를 거쳤으며, 그 결과 높은 정확도를 입증했습니다.

• CCTV 객체 검출 정확도: 도시 전반의 CCTV 영상을 분석하여 사람, 차량 등 주요 객체를 탐지하는 모델의 정확도는 90%를 기록했습니다.
• 스마트 교차로 객체 검출 정확도: 복잡한 교통 상황이 연출되는 교차로 환경에서의 객체 검출 정확도는 약 85%를 달성했습니다.

이 수치들은 단순한 숫자를 넘어, 시스템이 얼마나 안정적으로 운영될 수 있는지를 보여주는 객관적인 지표입니다. 85% 이상의 높은 정확도는 오탐지(False Alarm)로 인한 행정력 낭비를 최소화하고, 실제 위기 상황을 놓치지 않는다는 신뢰를 부여합니다. 이러한 기술적 견고함이 있었기에, 관제 센터는 AI의 분석 결과를 믿고 신속한 의사결정을 내릴 수 있었으며, 이는 아래와 같은 실질적인 공공 가치 창출로 이어졌습니다.

2. 정성적 성과: 시민을 위한 가치 창출

기술의 궁극적인 목표는 시민의 삶을 개선하는 것입니다. G시는 AI 도입을 통해 다음과 같은 핵심적인 정성적 성과를 거두었습니다.

• 시민 안전 강화: 범죄, 사고, 재난 등 긴급 상황에 대한 ‘선제적 감지 및 신속 대응 체계’가 마련되었습니다. 공원에서 쓰러진 시민을 AI가 즉시 감지하여 구급차가 골든타임 내에 도착하고, 교통사고 발생 징후를 미리 포착하여 연쇄 추돌을 예방하는 등, 도시 전체에 촘촘한 지능형 안전망이 구축되었습니다. 이는 사후 약방문식 대응에서 벗어나 시민의 생명과 재산을 지키는 예방 중심의 안전 패러다임으로의 전환을 의미합니다.
• 교통 흐름 개선: 실시간 교통량 분석 데이터를 기반으로 신호 체계를 최적화함으로써 고질적인 교통 정체 문제를 획기적으로 개선했습니다. 시민들은 단축된 이동 시간만큼 가족과 더 많은 시간을 보낼 수 있게 되었고, 물류 차량의 운행 효율이 높아져 도시의 경제적 활력 또한 증진되었습니다. 이는 대기오염 및 탄소 배출 감소라는 환경적 이익으로까지 이어지는 선순환 구조를 만들었습니다.
• 행정 효율성 극대화: AI 기반의 24시간 자동 관제 시스템은 최소한의 인력으로 도시 전체의 안전을 효율적으로 관리할 수 있게 했습니다. 기존 관제 인력들은 단순하고 반복적인 모니터링 업무에서 해방되어, AI가 보고한 이벤트에 대한 분석, 유관 부서와의 협력, 긴급 상황 대응 등 더 높은 부가가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 공공 부문의 생산성을 극대화하고, 한정된 예산으로 더 높은 수준의 공공 서비스를 제공하는 혁신을 가능하게 했습니다.
• 즉각적인 행정 대응으로 시민 체감도 향상: 자동화된 문자 알림 시스템은 행정 대응 속도를 획기적으로 단축시켰습니다. 담당자에게 위급 상황이 즉시 전달됨으로써 구급차 출동이 빨라지고, 교통 통제가 신속하게 이루어지는 등 시민들이 변화를 직접 체감할 수 있게 되었습니다. 이는 행정 서비스에 대한 신뢰도를 높이는 결정적인 계기가 되었습니다.

확장 가능성: 지속가능한 스마트시티를 위한 미래 인프라

슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션은 단발적인 시스템 구축으로 끝나지 않습니다. 이는 도시의 성장에 따라 함께 진화하고 확장할 수 있는 ‘살아있는 인프라’입니다. G시 프로젝트는 공공 안전과 교통 관제를 시작으로, 도시의 모든 영역을 아우르는 지속가능한 스마트시티 플랫폼으로 발전할 수 있는 무한한 잠재력을 가지고 있습니다.

1. AI 모델의 지속적인 고도화

도시는 끊임없이 변화하며 새로운 유형의 도전 과제들을 만들어냅니다. 슈퍼브에이아이의 플랫폼은 이러한 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 기존에 개발된 14종의 AI 모델 성능을 지속적으로 개선하는 것은 물론, 도시의 필요에 따라 새로운 인식 객체를 추가하여 관제 범위를 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 전동 킥보드와 같은 새로운 이동 수단, 특정 유해 화학물질을 운반하는 차량, 혹은 새로운 유형의 건설 장비 등을 AI가 식별하도록 학습시켜 도시 관리의 정밀도를 끊임없이 높여나갈 수 있습니다.

2. 초거대 AI 적용을 통한 예측 관제

현재의 시스템이 ‘탐지(Detection)’ 중심이라면, 미래의 시스템은 ‘예측(Prediction)’ 중심으로 진화할 것입니다. 슈퍼브에이아이는 G시의 인프라를 기반으로 ‘초거대 AI(Large-Scale AI)’ 모델을 적용하는 차세대 관제 시스템을 구상하고 있습니다. 이는 단순히 하나의 사건을 감지하는 것을 넘어, 여러 데이터 소스(CCTV, 기상 데이터, SNS 데이터 등)를 복합적으로 분석하여 재난을 사전에 예측하고 경고하는 시스템입니다. 예를 들어, 특정 구역의 군중 밀집도, 이동 속도, 주변 소음 데이터를 종합 분석하여 압사 사고의 위험 징후를 사전에 경고하거나, 단기 집중 호우 예보와 저지대 배수 센서 데이터를 결합하여 침수 위험 지역을 예측하고 선제적으로 주민 대피령을 내리는 것이 가능해집니다. 도시 안전 관리의 패러다임을 ‘대응’에서 ‘예방’으로, 다시 ‘예측’으로 한 단계 끌어올릴 수 있게 됩니다. 

3. 타 공공 서비스와의 융합

본 프로젝트를 통해 구축된 AI 및 데이터 인프라는 단순히 안전과 교통 분야에만 국한되지 않는 도시의 핵심 자산입니다. 이 강력한 플랫폼은 도시의 다른 공공 서비스 영역으로 손쉽게 확장될 수 있습니다.

• 환경 관리: 도시 곳곳의 CCTV 영상을 분석하여 쓰레기 무단 투기를 감시하고, 대기질 측정 센서 데이터와 결합하여 오염원을 추적할 수 있습니다.
• 에너지 효율 관리: 건물 옥상의 태양광 패널 설치 현황을 분석하고, 스마트 미터링 데이터와 연계하여 도시 전체의 에너지 소비 패턴을 최적화하는 스마트 그리드 구축의 기반이 될 수 있습니다.
• 시설물 관리: 교량, 도로, 상하수도관 등 노후화된 도시 인프라의 미세한 균열이나 이상 징후를 AI가 자동으로 감지하여 유지보수 효율을 극대화할 수 있습니다.

이처럼 초기 투자를 통해 구축된 AI 관제 플랫폼은 도시의 모든 데이터를 통합하고 분석하는 ‘중앙 신경망(Central Nervous System)’ 역할을 수행하게 됩니다. 이는 각 부서별로 분절되어 있던 행정의 칸막이를 허물고, 도시 전체를 하나의 유기체처럼 통합적으로 관리하는 진정한 데이터 기반 거버넌스를 실현합니다. 이를 통해 초기 투자의 가치는 기하급수적으로 증대될 것입니다.

성공적인 스마트시티 구축은 단순히 첨단 기술을 도입하는 것을 넘어, 도시가 직면한 고유의 문제를 정확히 진단하고, 그 해결을 위해 데이터를 체계적으로 자산화하며, 지속적으로 진화하는 맞춤형 AI 솔루션을 구현하는 전략적 파트너십을 통해 가능합니다.

슈퍼브에이아이는 G시에 단순한 영상 분석 소프트웨어를 공급한 것이 아닙니다. 도시 데이터 수집 전략 수립부터, 희귀 재난 데이터 생성을 포함한 데이터 가공, 14종에 달하는 도시 맞춤형 AI 모델 개발, 통합관제 대시보드 구현과 향후 확장 계획 수립에 이르기까지, 전 과정에 걸쳐 도시의 비전을 함께 실현하는 ‘전략적 파트너’로서 함께했습니다.

슈퍼브에이아이는 각 도시의 특성과 요구사항을 깊이 이해하고, 최적의 AI 모델과 시스템을 함께 설계하고 개발하며, 지속적인 기술 지원과 업데이트를 통해 시스템이 도시와 함께 성장하도록 돕고 있습니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션이 궁금하시다면, 아래 내용을 남겨주세요. 슈퍼브에이아이 전문가들이 바로 연락 드리겠습니다.