편집장의 Comments 👀
경기장을 가득 메운 관중들, 숨을 죽인 채 지켜보던 순간 심판의 손짓 하나로 희비가 엇갈립니다. 누구나 한 번쯤 국제 스포츠 경기에서 오심 때문에 분노해 본 적이 있을 것입니다. 하지만 이제는 오심의 논란을 잠재울 새로운 해결책이 등장했습니다. 바로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 심판이 된 시대가 열렸기 때문이죠.
2024년, 세계 최초로 국내 프로야구에 도입된 AI 기반의 자동 투구 판정 시스템(Automatic Ball-Strike System)은 어느새 야구팬들에게 친숙한 기술로 자리 잡았습니다. 2025년부터는 한국야구위원회가 스트라이크 존을 하향 조정하면서 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 판정을 선보이고 있습니다. 이미 축구에서는 비디오 판독 시스템(Video Assistant Referees, VAR)이 도입되어, 결정적인 순간의 오심을 최소화하는 데 큰 역할을 해왔습니다. 경기의 흐름을 바꾸는 골 여부나 페널티 킥 상황 등 민감한 판정에 있어 VAR은 심판의 보조 역할을 넘어, 경기의 공정성을 높이는 핵심 기술로 자리매김했습니다. 불과 몇 년 전만 해도 심판의 오심으로 인해 팬들과 선수 모두의 감정이 격앙되는 일이 많았지만, Vision AI 기술이 도입된 이후 오심으로 인한 논란은 크게 줄어들었고, 경기의 공정성에 대해 팬과 선수 모두가 더 신뢰하고 인정하는 문화가 형성되고 있습니다.
Vision AI는 ‘컴퓨터 비전(Computer Vision)’과 ‘인공지능’의 통합을 의미하며, 단순히 이미지를 인식하는 것을 넘어 해석까지 해주는 기술입니다. 제조 공장에서 폐쇄회로 텔레비전(Closed Circuit Television, CCTV)을 통해 불량품을 자동으로 찾아내거나, 병원에서 CT 사진을 통해 암세포를 자동으로 판별하는 것이 여기에 해당합니다.
우리 일상에 스며들고 있는 Vision AI, 어디까지 다가와 있는 것일까요? 앞으로 효율적인 업무를 위해 사람은 어떤 눈으로 세상을 바라봐야 할까요? 이번 <에브릿띵>에서는 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대 속 Vision AI가 어떤 혁신을 이끌고 있는지 함께 들여다보겠습니다.
오늘의 에브릿띵 정리
- Vision AI는 사람이 눈으로 사물을 판단하고 이해하듯이, 카메라를 통해 이미지를 인식하고 의미를 해석하는 기술입니다. 이러한 Vision AI는 최근 정밀성과 일관성이 요구되는 산업 환경에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
- Vision AI가 고도화된 배경에는 딥러닝(Deep Learning)과 객체 탐지(xxxobjectxxx Detection) 기술이 존재합니다. 이를 통해, Vision AI는 데이터를 스스로 학습하고 객체를 효과적으로 식별하여 다양한 산업 현장에서 그 가치를 증명하고 있습니다.
- Vision AI 기술이 텍스트, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 멀티모달(Multimodal) 기술로 발전하면서, Vision AI의 역할이 더욱 확장되며 시너지를 내고 있습니다.
👀 ‘눈’을 가진 AI: Vision AI에 주목하다
눈으로 사물을 판단하고 이해하듯이, Vision AI는 카메라를 통해 이미지를 인식하고 의미를 해석합니다. 그러나 방대한 데이터를 기반으로 이미지를 해석하는 Vision AI는 하나의 이미지에서 더 많은 정보를 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 사람의 시각과는 또 다른 강점을 지닙니다.
Vision AI는 사람이 자연스럽게 파악하는 객체의 수, 크기, 거리, 움직임은 물론, 표정이나 감정 상태까지 세밀하게 인식하고 분석할 수 있습니다. 입력된 이미지를 기반으로 대상을 정밀하게 인식하고, 그 특성과 의미를 종합적으로 분석해 최종적으로 판단하는 과정을 수행하는 것입니다. 즉, Vision AI는 단순히 대상을 보는 것을 넘어, 주요 정보를 빠르게 파악하고 정교하게 판단해 일관된 결과를 도출하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 이미지 속 인물의 수를 신속하게 세거나, 다양한 객체의 종류와 위치를 정확히 식별하는 것도 이러한 인식과 판단의 연속적인 과정에서 이뤄집니다.
Vision AI는 제조, 의료, 보안 등 다양한 산업 분야에서 주목받고 있습니다. 그 이유는 복잡하고 빠르게 돌아가는 산업 현장에서 일관된 기준으로 정확하게 판단할 수 있는 능력을 기반으로 인간이 감당하기 어려운 반복 작업이나 정밀한 작업을 안정적으로 수행할 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 제조 라인에서는 Vision AI가 제품의 표면 상태나 형상 오류 등을 1초 이내에 감지하여 불량품을 실시간으로 선별할 수 있습니다. 의료 분야에서는 CT나 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 속 미세한 이상 징후를 놓치지 않는 정밀한 분석을 통해, 진단의 정확도를 높여 생명을 살리는 데 기여합니다. 이러한 과정을 오로지 인력에만 의존한다면, 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라 숙련도나 컨디션에 따라 판단이 달라지는 ‘휴먼 에러’가 생길 우려도 있을 것입니다.
따라서 정밀성과 일관성이 요구되는 산업 환경에서 Vision AI는 사람의 한계를 보완하며, 전반적인 작업 효율과 품질을 한층 끌어올리는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 많은 기업이 이를 통해 △생산성 향상 △품질 관리 △비용 절감 등 실질적인 성과를 기대하며 Vision AI의 도입을 적극 검토하고 있습니다.
다양한 산업에서 Vision AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 📚
딥러닝은 이미지나 영상의 주요 특징을 스스로 학습하고 인식할 수 있게 해줌으로써, Vision AI의 판단과 정확도를 비약적으로 향상해 주고 있습니다. 그리고 객체 탐지 기술은 영상 속 다양한 대상의 위치와 속성을 실시간으로 식별하고 추적함으로써, Vision AI가 동적인 장면에서도 빠르고 일관된 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
이와 같은 기술들이 결합한 Vision AI는 현재 여러 산업 분야에서 그 가치를 입증하고 있습니다. Vision AI가 바꾸고 있는 제조, 의료, 보안 현장 사례를 알아보겠습니다.
① Vision AI 기반 식별 기술을 통한 제조 공정 혁신 사례
Vision AI는 제조 산업에서 제품, 부품 및 원재료를 정확하게 식별하고, 생산 공정이 신속하고 일관되게 운영될 수 있도록 활용되고 있습니다. 특히 사람의 눈으로 판별하기 어려운 미세한 결함이나 품질 이상을 빠르게 감지해 품질 관리를 강화하고, 불량률을 낮추는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
이러한 Vision AI 기술은 철강 산업에서도 적극적으로 도입되고 있습니다. 최근 철강 업계는 저탄소 공정 전환에 따라 철스크랩(철과 스크랩의 합성어로 고철, 쇠 부스러기 등을 말함) 활용이 증가하면서, 철스크랩 품질 평가의 정확성과 효율성이 더욱 중요해지고 있습니다. 기존에는 숙련된 작업자가 육안으로 철스크랩을 판정하는 방식이 일반적이었지만, 이 과정은 작업자 개인의 경험과 주관에 의존해 정확성과 일관성에 한계가 있었습니다.
70년 동안 철근 제강업을 이어온 대한제강은 이러한 문제를 해결하기 위해 Vision AI 기반 철스크랩 판정 솔루션을 도입하였습니다. 대한제강은 Vision AI를 활용해 철스크랩의 종류와 품질을 빠르게 식별하고 정량적으로 평가하는 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 품질 판정의 정확도를 높이고 평가 시간을 단축함으로써, 생산 공정의 안정성과 효율성을 크게 향상할 수 있었습니다.
② 의료 산업의 Vision AI 기반 질병 진단 및 지원 시스템 사례
Vision AI는 의료 영상과 피부 사진 등을 분석하여 질환의 징후를 신속하게 판별하는 데 활용되며, 환자의 초기 진단 부담을 줄이고 의료진의 진단 효율을 높이는 기술로 주목받고 있습니다. 특히 비대면 환경에서도 진단 정확도를 확보할 수 있다는 점에서, 빠른 대응이 중요한 질환 판정에 효과적으로 적용되고 있습니다.
영국의 첼시 앤 웨스트민스터(Chelsea and Westminster) 병원은 Vision AI 기술을 피부암 조기 진단에 도입한 대표 사례입니다.1) 해당 병원은 환자가 휴대폰 카메라로 병변 부위를 촬영하면, AI가 몇 초 만에 분석해 병변의 긴급 여부를 판단해 주는 시스템을 운영하고 있습니다. 병원 측에 따르면, 해당 AI는 양성 질환 판별에서 99%의 정확도를 보이며, 이미 수천 명의 환자가 이 기술을 통해 암 검진을 받은 바 있습니다.1)
한편, Vision AI는 병실 내에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하고 빠르게 대응할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. 미국의 헬스테크 기업인 룩딥 헬스(LookDeep Health)는 병원 내 환자 모니터링 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 Vision AI 기술을 활용하여 병실에 설치된 카메라로 환자의 행동을 실시간으로 분석합니다.2) 해당 시스템이 본격화된다면 환자의 낙상 위험, 무단 이탈 등을 자동으로 감지할 수 있어 지속적인 관찰이 필요한 환자를 AI가 대신 모니터링하여 인력 부담을 줄일 수 있을 것으로 전망됩니다.3)
③ Vision AI가 구현하는 실시간 영상 감시 및 안전 시스템
Vision AI는 공공 안전 분야에서도 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 Vision AI를 기반으로 한 영상 자동 인식 기술은 △차량 식별 △사람 탐지 △이상 행동 분석 등을 통해 도시 안전을 강화하는 데 활용되고 있습니다.
실제로 미국의 보안 업체인 플록 세이프티(Flock Safety)는 AI 기반 자동 번호판 인식 카메라를 통해 차량 정보를 실시간으로 수집하고, 수집한 데이터를 경찰과 지역 커뮤니티에 공유하여 범죄 대응 체계를 강화하고 있습니다.4) 2024년 기준, Vision AI가 미국 내 보고된 범죄의 약 10%를 해결하는 데 기여한 것으로 나타났으며, 향후 지역 사회의 범죄 예방과 대응 능력을 더욱 크게 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.4)
국내에서도 Vision AI를 활용한 보안 패러다임의 전환이 빠르게 진행되고 있습니다. Vision AI를 적용한 CCTV는 상가에서 발생한 불꽃이나 연기를 조기에 감지해 화재를 예방하고, 이상 행동을 포착해 마약 현행범을 검거하는 등 공공 안전 분야에서 성과를 보이고 있습니다. 이를 토대로 서울특별시는 최근 시민 안전 강화와 범죄 예방을 위해 Vision AI를 적용한 CCTV를 대폭 확대할 계획을 발표했습니다.5) 또한 환경부에서는 홍수 발생 시 주변 인원을 자동으로 인식해 지자체에 상황을 통보하고, 경고음을 통해 위험을 알리는 시스템에 Vision AI를 적용할 것을 공개했습니다.5)
이처럼 Vision AI는 단순히 이미지를 인식하는 기술을 넘어 △품질 △의사결정 △안전까지 폭넓게 개입하는 실질적 해결 도구로 진화하고 있습니다. 분야를 가리지 않고, 판단의 정확도가 곧 경쟁력이 되는 시대가 Vision AI를 통해 이루어지고 있다고 해도 과언이 아닙니다.
Vision AI 도입, 지금이라도 늦지 않았을까? 🤔
이처럼 Vision AI는 단순한 기술 혁신을 넘어, 급변하는 비즈니스 환경 속에서 기업이 한발 앞서 나갈 수 있도록 돕는 중요한 기술로 자리매김하고 있습니다. 따라서 이제 '어떻게 Vision AI를 활용해 경쟁력을 강화할 것인가'에 대한 구체적인 전략 수립이 필요할 때입니다. Vision AI는 효율성과 정확성을 높여줄 수 있는 강력한 도구이자, 미래 성장을 위한 중요한 기반이 되고 있습니다. 지금은 Vision AI의 도입 가능성을 적극적으로 검토하고, 자사 상황에 맞는 활용 방안을 모색해야 할 시점입니다.
2) businesswire, <LookDeep Health Publishes Groundbreaking Peer-Reviewed Study on AI in Smart Hospitals>
3) Arxiv, <Continuous Patient Monitoring with AI: Real-Time Analysis of Video in Hospital Care Settings>
4) Flock Safety, <New Study Finds that Flock Safety is Instrumental in Solving 10% of Reported Crime in U.S.>
5) 보안뉴스, <[2025 AI 카메라 리포트] 기술과 시장 꾸준히 성장하는 AI 카메라>
