"AI가 취객 찾아 출동"…연휴 점주 걱정 없앤 에스원관제센터

[수원=이데일리 김응태 기자] 지난 10일 경기도 수원시 팔달구 에스원 수원관제센터. 75명의 관제사가 24시간 3교대로 전국을 지키는 이 센터에 관제 신호가 쏟아지고 있었다. 서울, 강원, 제주 등 지역별로 나눠 업무를 맡은 관제사 모니터에 인공지능(AI) 폐쇄회로(CC)TV가 감지한 이상신호가 떴다. 시중은행의 한 자동화기기(ATM)에서 장애가 발생한 탓이다. 관제사는 현장에 출동한 요원의 대응을 실시간 카메라로 확인하며 문제를 해결했다.

에스원 수원관제센터에서 근무하는 직원들의 모습 (사진=에스원)

월평균 250만여건의 관제 신호를 처리하는 에스원 수원관제센터에선 AI가 일당백 역할을 하고 있었다. 관제신호의 78%는 AI 기반 시스템이 스스로 실제 상황 발생 여부를 자동 처리한다. 시스템이 일차적으로 신호를 선별하면 나머지 업무는 관제사가 맡는다. AI를 도입함으로써 관제사가 위급 상황에 역량을 집중하고 최종 판단을 수행할 수 있게 된 셈이다. 김정일 에스원 수원보안관제센터 상황팀장은 “무인매장에서 난동이나 고성에 따른 이상신호 등의 현장 불안이 발생하면 AI가 신호를 감지해 알려준다”며 “심야에 취객이 들어와 출입구를 못 찾으면 현장 마이크를 통해 문제를 해결하기도 한다”고 설명했다.

에스원의 AI 기반 관제 시스템의 토대를 이루는 솔루션은 지능형 CCTV인 ‘SVMS’(Smart Video Managemaent System)다. SVMS는 솔루션 자체에서 구현되는 일종의 관제 프로그램으로 관제사의 판별 능력이 알고리즘화돼 내장됐다. 관제사가 화면을 주시해 위험 징후를 걸러내는 역할을 지능형 CCTV가 스스로 수행한다. 이를 통해 학교에서 폭력 사태가 발생하거나 산업현장에서 안전모 미착용 및 연기·불꽃 등 산재 위험 등을 실시간 감시해 이상이 감지되면 알림을 띄운다. 서정배 에스원 상품기획그룹장은 “SVMS가 상황을 파악하는 17개로 알고리즘이 표준화돼 적용되고 있다”며 “침입 감지나 배회자 및 도난 감지부터 화재 감식, 차량 번호판 인식 등이 가능하며 모든 알고리즘은 자체 품질 시험을 거쳐 99% 이상 인식률을 확보했다”고 말했다.

에스원 수원관제센터에서 근무하는 직원들의 모습 (사진=에스원)

SVMS가 관제 프로그램 역할을 하면 AI 에이전트는 CCTV 화면을 통해 상황을 분석하고 대응 방안을 제시해준다. 예컨대 관제사가 1층 출입문 앞 이상 상황을 보여달라고 주문하면 AI 에이전트는 영상을 찾아 분석 결과를 알려준다. 화재 징후가 포착되면 119에 신고를 권하는 행동 지침도 안내한다. 관제사가 합리적으로 관제 업무를 실행할 수 있도록 AI가 필요한 정보를 실시간 제공해주는 셈이다.

AI 기반 관제 시스템은 45년간 쌓아온 에스원의 정보와 노하우가 축적된 성과다. 40여년 전만 해도 보안 관제는 온전히 사람의 몫이었다. 에스원은 효율적인 보안 시스템을 도입하기 위해 문과 창문에 센서를 설치하고 센서로 신호가 전송되면 보안요원이 출동하는 방식의 무인보안 시스템을 선보였다. 여기서 한발 더 나아가 전국에 분포하던 거점별 관제 센터를 수원, 대구 등 2곳으로 통합해 백업 시스템을 구축하고, 관제 프로그램을 개발해 하나의 네트워크로 합쳤다. 무인보안 시스템과 관제 인프라의 통합은 데이터의 집중을 가져왔고 AI 기반 관제 시스템을 개발할 수 있게 된 토대가 됐다.

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에스원은 AI 관제 시스템을 바탕으로 무인경제 활성화를 이끌어간다는 구상이다. 에스원이 선보인 ‘무인매장 전용 안심24’는 지능형 CCTV와 원격 경고방송, 긴급출동, 현금보관함 감시, 정전 모니터링을 하나로 통합한 서비스다. AI가 이상 행동을 먼저 포착하면 관제센터가 즉시 경고 방송을 송출하고 상황이 지속하면 출동요원이 현장에 도착한다. 점주가 멀리 떨어져 있어도 매장을 안전하게 지킬 수 있다.

에스원은 수십억 건의 관제 이력과 데이터를 학습시켜 AI 관제 체계를 지속 고도화해 프로세스 전반에 AI 적용 범위를 확장하겠다는 구상이다. 서 그룹장은 “AI 관제 시스템이 상황을 정확하게 인식하는 것을 넘어 향후에는 관제사가 관제 업무를 실행하는 영역까지 AI를 확대 적용해 피지컬AI 기반 시스템으로 고도화하는 게 궁극적인 목표”라고 강조했다.