컴퓨터 비전을 활용한 비즈니스 시스템 보안 향상

비즈니스 자산과 정보를 보호하고 팀원의 안전을 유지하는 것은 모든 비즈니스의 최우선 순위입니다. BusinessWire에 따르면 조사 및 보안 서비스 시장은 2025년까지 4,171억 6천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 복잡한 워크플로와 증가하는 사이버 공격으로 인해 보안 팀이 소매, 핀테크, 운송 및 기타 산업을 포함한 다양한 비즈니스 환경에서 손실을 최소화하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 다행히도 발전하는 컴퓨터 비전 기술 덕분에 보안 유지가 더욱 효과적이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 작동 방식 이해하기

컴퓨터 비전은 인간이 시각적 세계를 관찰하고 이해하는 방식을 시뮬레이션하는 것을 목표로 하는 인공 지능 분야입니다. 이 기술에는 많은 응용 분야가 있습니다. 물체를 인식하는 방법을 이해하고 이러한 관찰로부터 결론을 도출하려면 컴퓨터를 훈련시키는 데이터가 필요합니다.

컴퓨터 비전은 다음 프로세스를 통해 달성됩니다.

1. 컴퓨터는 분석할 이미지에 액세스할 수 있어야 합니다. 비즈니스 보안 측면에서 사진은 감시 카메라에서 촬영되었을 가능성이 높습니다. 이미지 품질이 높을수록 결과가 더 정확해집니다.

2. 데이터 과학자는 데이터의 특정 개체를 인식하도록 시스템을 교육합니다. 컴퓨터의 기계 학습 알고리즘이 일치하는 항목을 감지하면 이미지의 해당 영역에 플래그를 지정합니다.

3. 그런 다음 컴퓨터는 반응하도록 훈련받은 방식에 따라 보는 내용을 기반으로 결정을 내립니다.

이 접근 방식은 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 경우에 따라 카메라를 통해 보이는 물체가 오탐지를 방출할 수 있습니다. 예를 들어, 벨트에 착용된 무기를 식별하도록 훈련된 카메라는 휴대폰을 소지한 사람이 혼동할 수 있습니다. 컴퓨터 비전의 정확도는 카메라 품질, 훈련에 사용되는 데이터의 양, 기타 변수에 따라 달라집니다. 컴퓨터 비전을 최대한 활용하려면 기업은 이러한 문제를 인식하여 영향을 완화해야 합니다.

예를 들어 얼굴 인식은 컴퓨터 비전 보안의 인기 있는 예입니다. 그러나 얼굴 인식 데이터를 처리하면 네트워크 대역폭에 큰 부담이 됩니다. 보안 요구 사항을 유지하기 위한 잠재적인 솔루션 중 하나는 중앙 위치가 아닌 엣지 장치에서 AI 처리가 이루어지는 엣지 생체 인식이 될 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 비전 구현 프로세스를 시작하기 전에 각 사례가 고유하며 가장 효과적인 솔루션을 만들려면 숙련된 AI 엔지니어의 참여가 필요하다는 점을 기억해야 합니다.

보안 강화를 위한 컴퓨터 비전 비즈니스 사례

보안 애플리케이션에서 컴퓨터 비전을 활용하는 사례는 많습니다. 몇 가지 예로는 도난 및 사기 방지, 제조 결함 감지, 교통 사고 감지, 안전 평가 및 위험물 감지 등이 있습니다. 각 사례를 더 자세히 살펴보겠습니다.

도난 및 사기 예방

매장 도난으로 인한 손실은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 더 잘 모니터링하고 기록할 수 있습니다. Walmart와 같은 기업은 이미 도난을 추적하기 위해 인공 지능이 탑재된 카메라를 사용하고 있습니다. 셀프 계산대에서 손님이 물건을 스캔하지 않고 가방에 넣는 것을 카메라가 감지하면 자동으로 직원이 호출되어 도움을 줍니다.

결제 시 AI 기반 카메라를 추가하면 이러한 솔루션을 얻을 수 있습니다. 고객이 결제 시 상품을 스캔하면 카메라가 스캔한 상품을 촬영하고, 시스템은 상품의 총 수량을 생성해 통합 POS 시스템으로 전송한다. POS 시스템은 스캔한 총 물품 수와 카메라가 생성한 수를 비교하고, 숫자가 일치하지 않으면 매장 직원에게 도난 가능성에 대한 알림을 보냅니다. 이를 통해 직원들은 잠재적인 부정적인 사건에 신속하게 대응하고 사기를 예방할 수 있습니다.

제조 분야의 결함 감지

얼핏 보면 결함 감지는 다른 안전 애플리케이션에 정확히 맞지 않습니다. 그러나 공장에서 결함 품목 감지를 자동화하면 안전 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기물 파손 및 변조를 방지하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 위험을 예측하는 데도 도움이 되므로 기업은 너무 늦기 전에 위협에 대처할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 제조 결함 감지를 통해 데이터 세트에서 패턴을 찾고 이러한 패턴을 기반으로 이상 현상을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 더 적은 시간과 노력으로 인적 오류를 방지할 수 있어 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

교통 사고 감지

도로에서 발생하는 사고 모니터링은 특정 상황, 특히 물류, 이벤트 보안, 교통 통제 등에서 매우 중요합니다. 컴퓨터 비전 지원 카메라는 충돌을 감지하고, 의심스러운 이동 차량과 주차 차량을 식별하고, 잠재적인 위협이나 관심 대상에 자동으로 대응할 수 있습니다.

교통 카메라의 사용 가능한 데이터와 이미지 스트림을 학습함으로써 이러한 시스템은 지속적으로 교통 상황을 조사하여 사고 가능성을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 시스템이 잠재적으로 위험한 상황을 감지하면 책임자에게 경고하거나 사전 프로그래밍된 대응을 수행하여 운전자에게 경고할 수 있습니다.

안전 평가

컴퓨터 비전을 사용하여 작업장에서 안전 프로토콜이 구현되고 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 제조, 유통 또는 소매업의 백오피스 환경에서 카메라는 팔레트가 바닥에 편평하게 누워 있는지 아니면 벽에 기대어 측면으로 지지되어 있는지 감지할 수 있습니다. 후자는 안전 위험으로 간주될 수 있으므로 컴퓨터 비전 시스템은 해당 사건을 자동으로 "아차 사고"로 표시하고 수정을 위해 감독자에게 문제를 보고할 수 있습니다.

위험한 물체 감지

컴퓨터 비전 기술이 탑재된 시스템을 사용하여 무기나 기타 승인되지 않은 품목과 같은 위험한 물체를 감지할 수 있습니다. 환경의 조명, 피사체의 포즈, 카메라 시스템의 관점, 폐색 등으로 인해 무기가 쉽게 숨겨질 수 있기 때문에 이는 까다로운 애플리케이션입니다. 기술이 아직 완벽하지는 않더라도 인간의 보안 노력을 보완하고 개선하는 데 여전히 사용될 수 있습니다.

요약 – 컴퓨터 비전 및 보안에 미치는 영향

기업에는 일률적인 솔루션과 호환되지 않는 다양한 고유한 보안 요구 사항이 있습니다. 전체 자동화는 특정 영역의 활동을 감지하거나 결함이 있는 품목을 감지하는 등 특정 상황에서 효과적일 수 있습니다. 그러나 일부 기업의 경우 컴퓨터 비전이 인간 운영자를 보완할 수 있으므로 하이브리드 접근 방식이 최선의 선택일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 기술은 계속 발전하고 있으므로 보안을 효과적으로 유지하려는 기업은 손실을 줄이고 사고를 예방하며 팀과 고객을 안전하게 보호하기 위해 이러한 기술을 채택하는 것을 고려해야 합니다.

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