소수 인원 운영, 혼잡 해소, 엄격한 보안, 이 세 가지를 동시에 충족하는 수단으로서 출입 관리에 있어서 AI 영상 분석이 주목을 받고 있습니다. 이번 기사에서는 “왜 AI 영상 분석이 활용되는가”를 정리하여 최신 사례와 함께 도입 장점과 앞으로의 과제에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.
출입 관리에 AI 영상 분석이 활용되는 이유
AI 영상 분석이 출입 관리에서 주목받는 배경에는 인력 부족 대응과 보안 강화의 양립이 있습니다.
기존의 출입 관리만으로는 불법 이용이나 ‘동반 입장’(한 번의 인증으로, 인증받지 않은 여러 명이 함께 입실하는 것) 방지에 한계가 있었습니다. 이에 AI 카메라의 영상 분석을 결합함으로써 인물의 움직임을 실시간으로 분석하고, 부자연스러운 행동을 자동 감지할 수 있게 되었습니다.
구체적으로는, 얼굴 인식·인물 속성 식별·인원 카운트와 같은 기능을 활용하여, 허가된 사람만이 입실할 수 있는 상태를 확실하게 유지합니다. 또한, 꼭지기에 의한 불법 침입이 발생했을 때도 시스템이 즉시 감지하고, 경고나 로그로 남길 수 있습니다. 더 나아가 AI 영상 분석은 감시 업무의 효율화에도 연결됩니다.
사람이 항상 모니터를 주시할 필요가 없어지고, 이상 시에만 알림하는 시스템을 도입함으로써 한정된 인원으로도 높은 수준의 감시가 가능합니다.
세 가지 사례로 배우는 일본의 AI 영상 분석
1. 공항: 얼굴 인식 “워크스루 게이트” 운영 확대
공항은 AI 영상 분석 도입이 가장 앞서는 분야 중 하나입니다. NEC가 제공하는 얼굴 인식 워크스루 게이트는 여권과 얼굴을 대조하면서, 이용자가 멈추지 않고 출입국 심사를 통과할 수 있는 시스템입니다. 이미 여러 국제공항에서 가동 중이며, 혼잡 완화와 대기 시간 단축에 큰 효과를 발휘하고 있습니다.
2. 오사카·간사이 엑스포: 얼굴 인식 입장·회장 내 얼굴 결제의 대규모 실증
2025년 오사카·간사이 엑스포에서는 회장 전체에 얼굴 인식을 활용한 입장 게이트가 도입됩니다. 더 나아가, 회장 내 점포와 시설에서는 얼굴 결제 시스템도 도입되어, 입장부터 결제까지 끊김 없이 이용할 수 있는 구조가 마련됩니다. 이전에는 없던 규모의 실증 실험이 되며, 출입 관리와 캐시리스 경험을 융합한 차세대 보안의 대표적인 사례라고 할 수 있습니다.
3. 기업·시설: 클라우드 얼굴 인식 × 출입 관리 무인 운용 도입
오피스 빌딩이나 연구 시설에서도 클라우드형 얼굴 인식 시스템 도입이 진전되고 있습니다. Panasonic의 「KPAS 클라우드」는 출입 관리와 얼굴 인식을 클라우드 서비스로 제공하며, 전용 서버 없이도 이용할 수 있는 점이 특징입니다. 인력을 배치하지 않고도 무인 출입 관리가 가능해지며, 인력 절감과 보안 강화를 동시에 실현하고 있습니다.
AI 영상 분석의 도입 장점
1. 불법 억제와 감사성 향상
AI 영상 분석의 강점은 인증만으로는 막을 수 없는 불법 침입을 자동으로 감지할 수 있는 점에 있습니다.
AI 카메라를 활용함으로써 사람의 움직임과 인원을 정확히 분석하고, 부자연스러운 입실이 있으면 경고를 낼 수 있습니다. 또한, 영상과 출입 로그를 대조함으로써 “누가·언제·어떻게 들어왔는가”를 감사 증적 자료로 남길 수 있으므로, 사고나 정보 유출 시에도 원인 추적이 용이해집니다. 이는 내부 불법 방지나 컴플라이언스 준수 측면에서도 큰 효과를 가집니다.
2. 인력 절감·출입 속도 향상
또 하나의 장점은 운영 효율 개선입니다. AI 영상 분석을 이용한 얼굴 인식이나 자동 감지를 도입하면, 접수 직원이나 경비원이 항상 모니터 감시를 할 필요가 없습니다. 이상 시에만 알림하는 구조라면, 소수 인원으로도 높은 보안 수준을 유지할 수 있습니다. 또한, 직원이나 이용자는 카드를 대는 수고를 줄이고, 워크스루형으로 원활히 통과할 수 있게 되어, 출입 시 혼잡이나 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
AI 영상 분석의 단점
1. 비용·정보 유출 리스크
AI 영상 분석을 도입하려면, 카메라 장비·분석 시스템·클라우드 이용료 등 초기 투자와 운영 비용이 필요합니다. 또한 AI가 수집·분석하는 데이터는 인물의 영상이나 출입 로그와 같은 매우 민감한 정보입니다. 만약 외부 공격이나 내부 불법에 의해 정보가 유출될 경우, 개인의 프라이버시 침해나 기업의 신뢰 상실로 이어질 위험이 높습니다.
2. 법령 대응·개인정보 문제
AI 영상 분석에서 다루는 얼굴 이미지나 동작 데이터는 개인정보보호법에 따른 “개인 식별 부호”에 해당합니다. 따라서, 이용 목적의 명확화, 수집 최소화, 보존 기간 관리, 제3자 제공 제한 등 엄격한 규칙을 지켜야 합니다.
예를 들어, 개인정보보호위원회는 「얼굴 인식 기능 부착 카메라 시스템의 이용에 대하여」라는 가이드라인을 공개하고 있습니다. 그 가이드라인에서는 공지 철저·이용자 설명 책임·적정한 안전 관리 조치를 요구하고 있습니다. 따라서 법령 위반이나 운영 미비가 있으면 행정 지도를 받거나 사회적 비판을 받을 위험이 있습니다. 도입 시에는 기술적 측면뿐 아니라, 법령 준수와 투명성 확보가 필수적입니다.
마무리
AI 영상 분석은 보안과 편의성을 양립할 수 있는 실용적인 기술로 존재감을 높이고 있습니다. 한편, 도입 비용이나 개인정보 보호 대응과 같은 과제는 여전히 남아 있습니다. 따라서 AI 영상 분석을 활용하려면, 먼저 소규모 실증 실험(PoC)으로 효과와 리스크를 검증하는 것이 현실적입니다.
그 위에서, 법적 요건을 충족하는 체제와 운영 규칙을 정비하고, 단계적으로 확장해 나가는 것이 바람직합니다. AI 영상 분석은 “만능 해결책”은 아니지만, 적절히 설계·운용하면 신뢰성 높은 출입 관리를 실현할 수 있는 유력한 선택지입니다. 앞으로의 시설 운영에 있어 피할 수 없는 검토 주제가 될 것입니다.