'안전 사각지대 잡는다' 에스원 AI 기반 영상분석 기술 솔루션 주목

다중이용시설 안전사고 급증속 AI 감시시스템 필요성 대두
넘어짐·화재 등 실시간 감지 통해 초기 대응력 ↑ 확산은↓

최근 다중이용시설에서 안전사고가 잇따르는 가운데, AI 영상감시 기술을 활용한 에스원의 솔루션이 주목받고 있다. 사진은 에스원 직원이 한 전통시장 관계자와 함께 CCTV영상을 확인하고 있는 모습. /에스원 제공

최근 다중이용시설에서 안전사고가 잇따르는 가운데, 보안 전문기업 에스원의 '인공지능(AI) 기반 영상분석 기술 솔루션'이 대안으로 주목받고 있다. AI가 사람이 일일이 모니터링하기 어려운 안전 사각지대를 대신 감시함으로써 2차 사고 피해를 줄일 수 있을 전망이다.

27일 에스원이 한국소비자원 자료를 분석한 결과 65세 이상 고령층의 승강기 사고는 2022년 288건에서 2023년 646건으로 두 배 이상 증가한 것으로 나타났다. 이 중 85.8%가 에스컬레이터에서 발생했으며, 쇼핑몰이나 지하철역 등에서 넘어짐 사고가 빈번한 것으로 조사됐다. 하지만 즉각적인 구조가 이뤄지지 않아 2차 사고로 이어지는 경우도 적지 않다.

전문가들은 이러한 사고가 대부분 '관리 사각지대'에서 발생한다고 지적하고 있다. CCTV가 설치돼 있어도 수십 대의 화면을 실시간으로 감시하기 어렵기 때문이다. 특히 이용객이 몰리는 출퇴근 시간대에는 사고 인지와 대응이 지연될 가능성이 높다.

이 같은 한계를 보완하기 위해 AI 영상분석 기술이 새로운 대안으로 떠오르고 있다. 에스원이 개발한 '넘어짐 감지 시스템'은 딥러닝 알고리즘을 활용해 보행 패턴을 자동 분석하고, 비정상 동작을 0.5초 이내에 감지해 관리자에게 즉시 알림을 보낸다. 사람이 스스로 일어나지 못할 경우에는 중증 사고 가능성을 판단해 긴급 구조 요청까지 자동으로 이뤄진다.

또 화재 관리가 취약한 전통시장 역시 AI 기술의 도움을 받을 수 있다. 에스원에 따르면 최근 5년간(2018~2022년) 전통시장 화재 한 건당 피해액은 2370만 원으로, 쇼핑몰(1130만 원)의 두 배가 넘는다. 노후 전선과 밀집된 점포 구조, 야간 무인시간대 등의 이유로 초기 대응이 늦어질 수밖에 없는 구조적 한계 때문이다.

에스원의 AI 영상분석 화재 감지 시스템은 연기나 불꽃의 미세한 변화를 실시간 감지해 조기 경보를 발송하고, 상황실 모니터와 관리자 휴대전화로 동시에 알림을 전송한다. 인력 중심의 감시에 의존하던 기존 관리 체계의 한계를 보완할 수 있다는 게 장점이다.

에스원 관계자는 "AI 기술이 사람의 감시를 완전히 대체할 수는 없지만, 사고 발생 초기 단계에서 신속하게 관리자에게 알림을 전달함으로써 대형사고로의 확산을 막는 데 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
김흥수 기자 soooo0825@