보안·국방 비전 AI 활용 사례 4선: 이상행동 탐지율 92.7%, 위성 객체 50만+
범죄행동 탐지, 위성 이미지 객체 분류, 지리정보 분석, 실종자 수색 - 보안·국방 분야 비전 AI 활용 사례 4건. 이상행동 탐지율 92.7%, 위성 객체 50만+ 구축 수치로 정리했습니다.
보안·국방 비전 AI는 CCTV·위성·항공 영상에서 위험 징후와 표적 정보를 자동으로 탐지하는 기술입니다. 보안과 국방은 '놓치면 안 되는 것'을 다루는 분야입니다. 24시간 감시를 사람이 지속할 수 없고, 위성·항공 데이터는 사람이 다 볼 수 없는 규모로 쌓입니다. 슈퍼브에이아이가 구축한 보안·국방 비전 AI 활용 사례 4건입니다.
| 활용 사례 | 핵심 성과 |
|---|---|
| 범죄·이상행동 탐지 | 탐지율 92.7% |
| 위성 이미지 객체 검출·분류 | 객체 50만+ 구축 |
| 국내 지리정보 실시간 분석 | 도시 계획 정확성 32% 증진 |
| 탐색 불가 지역 실종자 수색 | — |
범죄·이상행동 탐지: 탐지율 92.7%
사고를 사후 확인이 아니라 사전 예방으로 바꾸기 위해, 쓰러짐·폭력 등 이상행동을 탐지하는 모델을 구축했습니다. 탐지율 92.7%를 달성했고, 감지 후 자동 신고하는 AI CCTV로 확장됐습니다.
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위성 이미지 객체 검출·분류: 객체 50만+ 구축
위성 데이터의 세부 정보를 갱신하기 위해 인공위성 이미지 1,000장 이상에서 객체 50만 개 이상을 검출·분류했습니다. 항공 교통 관리와 운영 효율화에 활용됩니다.
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국내 지리정보 실시간 분석: 도시 계획 정확성 32% 증진
하천·농지·도로·주거지를 구분하는 세그멘테이션 데이터셋을 구축해, 도시 계획의 정확성을 약 32% 높였습니다. 환경 모니터링과 재난 대응에도 쓰이는 기반 데이터입니다.
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탐색 불가 지역 실종자 수색
접근이 어려운 지형에서의 실종자 수색을 위해 위치 확인 데이터셋과 알고리즘을 구축했습니다. 넓은 지역을 짧은 시간에 탐색해 실종자를 발견하는 데 기여합니다.
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도입은 이렇게 진행됩니다
1. 상담: 현장 과제와 보유 데이터(CCTV·검사 이미지·주행 영상 등)를 확인합니다. 영업 제안이 아니라 과제 검토부터 시작합니다.
2. 데이터 진단: 기존 데이터로 학습 가능한 범위와 새로 수집해야 할 범위를 나눠 불필요한 비용을 줄입니다.
3. PoC 검증: 일부 데이터로 모델을 만들어 현장 실측 성능을 확인한 뒤 확대 여부를 결정합니다.
4. 구축·고도화: 실제 사례 기준, 초기 모델은 3주(아주대학교 치과병원), 시스템 고도화까지는 약 3개월(포천일동막걸리) 수준이었습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
기존 CCTV 인프라를 그대로 쓸 수 있나요?
대부분 가능합니다. 이상행동 탐지 사례처럼 기존 CCTV 영상에 AI 모델을 적용하는 방식이 일반적이며, 실제로 기존 CCTV를 활용해 초기 도입 비용을 줄인 사례들이 있습니다.
보안 데이터는 외부 반출이 어려운데요.
온프레미스 구축으로 대응합니다. 민감 데이터를 기관 외부로 내보내지 않고 내부에서 학습·운영한 사례가 있습니다.
오탐(오경보)이 많으면 오히려 일이 늘지 않나요?
맞는 지적이라 오경보율이 핵심 지표입니다. 현장 특화 데이터로 모델을 학습해 오경보를 줄이는 것이 범용 모델과의 가장 큰 차이입니다.
함께 보면 좋은 성공 사례
💬 현장 과제를 상의하고 싶다면 아래에 내용을 남겨주세요. 영업 전화가 아니라, 관제 대상과 기존 CCTV 인프라 활용 가능성을 검토하는 것부터 시작합니다.