Technology
0.2초 파이프라인
대규모 병렬 처리 아키텍처를 통해 1,000대의 카메라에서
수집된 1시간 분량(총 1,000시간)의 영상을 단 0.2초
만에 스캔합니다. 방대한 관제 데이터 속에서도 병목 현상
없는 실시간 검색 응답성을 제공합니다.
Deep Re-ID 엔진
KIST(한국과학기술연구원)의 기술 이전을 바탕으로 자체
고도화한 재식별 메커니즘을 탑재했습니다. 저조도 및
역광 환경, 시점 및 자세 변화가 있는 악조건 속에서 동일
객체를 놓치지 않고 연속적으로 식별해 냅니다.
XAI 히트맵 시각화
블랙박스 형태의 기존 AI 한계를 극복하고, 두 후보
간의 유사 및 차이 영역을 직관적인 히트맵 형태로
가시화합니다. 초록색(유사 영역)과
빨간색(차이 영역)으로 매칭 근거를 명확히 제시하여
관제 담당자의 오판을 방지합니다.
Multi-Dimension 탐색
단순 픽셀 분석을 넘어 대상의 인상착의
(상/하의 스타일, 액세서리 유무 등) 속성 정보와
지도상의 특정 관심 영역 데이터를 결합하는
하이브리드 필터링 기법을 적용하여 탐색의 정확도를 극대화합니다.
Technology
0.2초 파이프라인
대규모 병렬 처리 아키텍처를 통해 1,000대의
카메라에서 수집된 1시간 분량(총 1,000시간)의 영상을 단 0.2초 만에 스캔합니다.
방대한 관제 데이터 속에서도 병목 현상 없는
실시간 검색 응답성을 제공합니다.
Deep Re-ID 엔진
KIST(한국과학기술 연구원)의 기술 이전을
바탕으로 자체 고도화한 재식별 메커니즘을
탑재했습니다. 저조도 및 역광 환경, 시점 및
자세 변화가 있는 악조건 속에서 동일 객체를
놓치지 않고 연속적으로 식별해 냅니다.
XAI 히트맵 시각화
블랙박스 형태의 기존 AI 한계를 극복하고,
두 후보 간의 유사 및 차이 영역을 직관적인
히트맵 형태로 가시화합니다.
초록색(유사 영역)과 빨간색(차이 영역)으로
매칭 근거를 명확히 제시하여 관제 담당자의
오판을 방지합니다.
Multi-Dimension 탐색
단순 픽셀 분석을 넘어 대상의 인상착의
(상/하의 스타일, 액세서리 유무 등) 속성
정보와 지도상의 특정 관심 영역 데이터를 결합하는 하이브리드 필터링 기법을 적용하여
탐색의 정확도를 극대화합니다.
주요 기능
지능형 통합 탐색
확보된 대상 이미지 한 장만으로 지정된 시간
및 구역 내의 전체 카메라 영상을 분석하여,
판별한 유사 후보군을 유사도 순으로 즉각
정렬합니다. 산발적으로 접수되는 신고 정보와
연계하여 골든타임 내에 대상자를 빠르게
특정합니다.
이동 동선 통합 시각화
독립된 여러 카메라에서 포착된 대상의
시각데이터를 순서대로 매핑하여, 지도상에서
전체이동 동선을 하나의 끊김없는 선으로
보여줍니다. 또한 구간별 예상소요 시간과
실제 소요시간을 나란히 비교하여 이상 징후나
누락된 경로를 즉시 검증할 수 있습니다.
밀집도 분석으로 탐색 구간 최적화
특정 시간대별 보행자 수 증감 추이 등 영상 내
군중 밀집도 지표를 제공하여, 수동 조회가
필요한 과거 영상 구간을 획기적으로
좁혀줍니다. 방대한 과거 데이터를 의미
있는 탐색 단서로 변환하여 관제 인력의
업무 피로도를 대폭 낮춥니다.
적용 시나리오
-
초기 대응 속도 향상
수천 대의 카메라가 얽힌 지자체 광역
네트워크에서 특정 대상의 동선을 빠르게
추적하여, 관제 운영의 초기 대응 속도를
높이는 새로운 표준을 제시합니다.
-
경찰 · 소방 사건 대응 후보 압축
범죄, 실종 등 강력 사건 사고 발생 시 방대한
영상 속에서 핵심 후보군을 즉시 좁혀냅니다.
유관 기관의 현장 출동 및 수사방향 결정을
위한 결정적 단서를 제공합니다.
-
대형 시설 · 단지 보안 탐색 자동화
반복적인 영상 확인 업무가 잦은 엔터프라이즈
시설 및 대형 단지의 보안 환경에서,
탐색에 소요되는 인력과 시간을 획기적으로
줄이고 운영 효율성을 극대화합니다.