실제 사례, AI 기반 탐지, 보안의 미래에 대한 인사이트를 통해 Vision AI가 도난 방지에서 어떻게 작동하는지 살펴보세요.
미결제 물품이 통과할 때 경고음이 울리는 매장 출구의 높은 게이트를 지나간 적이 있다면 전자 물품 감시(EAS) 시스템이 작동하는 것을 본 적이 있을 것입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 소매점 보안에 사용됩니다. 결제 시 비활성화되지 않은 보안 태그가 부착된 품목을 감지하도록 설계되었습니다. 기본적인 도난 방지에는 유용하지만, EAS 시스템은 태그가 부착된 품목을 포착하는 데 한계가 있으며 다른 유형의 도난을 놓치는 경우가 많습니다.
인공지능(AI)은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전의 형태로 더욱 발전된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 고객 행동을 분석하고 재고를 추적하며 의심스러운 활동을 실시간으로 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 태그가 부착된 품목에만 의존하는 대신 제한 구역에 머무르는 사람, 물품을 숨기는 사람, 계산대를 우회하는 사람 등 도난 가능성이 있는 패턴을 감지할 수 있습니다.
비전 지원 보안 시스템에서 얻은 인사이트를 통해 보안팀은 의심스러운 행동에 즉각적으로 대응하여 손실을 줄이고 매장 보안을 강화할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 소규모 매장부터 대형 창고에 이르기까지 다양한 소매 환경에 적용할 수 있습니다.
이 글에서는 컴퓨터 비전이 소매업과 물류창고에서 도난 방지를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
먼저, 도난을 방지하는 데 사용할 수 있는 다양한 컴퓨터 비전 기술을 살펴보고 그 작동 원리를 이해해 보겠습니다.
와 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 Ultralytics YOLO11와 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 소매점은 실시간 객체 감지 및 추적을 통해 보안을 크게 개선할 수 있습니다. 객체 감지는 비디오 피드에서 특정 객체, 사람 또는 품목을 식별하는 데 도움이 되며, 객체 추적은 식별된 객체를 여러 프레임에 걸쳐 추적하여 매장 전체에서 객체의 움직임을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 매장에서 일어나는 활동을 실시간으로 종합적으로 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 고객이 디자이너 핸드백과 같은 고가의 상품을 집어 들고 매장의 여러 구역을 돌아다닌다고 가정해 보겠습니다. 객체 감지를 사용하여 감시 영상을 분석하여 핸드백을 식별하고 관심 품목으로 표시할 수 있습니다. 고객이 움직일 때 객체 추적을 사용하여 핸드백과 핸드백을 들고 있는 사람을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 출구와 같이 사전 정의된 구역을 기반으로 계산대를 통과하지 않고 출구 쪽으로 이동하는 등의 비정상적인 행동이 발생하면 알림을 트리거할 수 있습니다.
행동 분석과 패턴 인식은 고객이 매장에서 어떻게 행동하는지에 초점을 맞춰 도난 방지를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 고객이 어디로 이동하는지, 어떤 품목을 집어 드는지 그 이상의 인사이트를 제공합니다. 객체 감지 및 추적은 특정 관심 객체를 추적하는 데 유용하지만, 행동 분석은 의심스러운 의도를 암시할 수 있는 고객 행동의 패턴을 모니터링할 수 있습니다.
예를 들어, 비전 AI는 고객이 같은 물건을 반복적으로 집었다 내려놓거나 특정 통로에 오래 머무르거나 제한 구역에 비정상적으로 가까이 이동하는 경우를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이 분야의 연구는 점점 더 정교한 기술을 통해 감지 정확도를 향상시키며 발전하고 있습니다. 한 가지 유망한 접근 방식은 두 가지 유형의 AI 모델을 결합하는 것입니다: 컨볼루션 신경망(CNN) 과 장단기 기억 (LSTM) 네트워크입니다.
객체 감지의 기본이 되는 CNN은 이미지와 비디오 프레임과 같은 시각적 데이터를 분석하도록 설계되어 시스템이 특정 품목이나 매장 영역을 인식하는 데 도움을 줍니다. 반면 LSTM은 시간이 지나도 정보를 유지하도록 설계되어 시스템이 고객 행동의 패턴을 감지할 수 있습니다. 즉, LSTM은 고객이 같은 품목을 자주 취급하는 것과 같은 반복적인 행동을 추적할 수 있습니다.
CNN과 LSTM을 결합함으로써 비전 AI 시스템은 '무엇'(관련된 사물 또는 사람)과 '언제'(행동의 타이밍과 순서)를 모두 포착할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 미묘한 절도 행위를 식별하는 데 매우 유용합니다.
도난 방지를 위해 특별히 설계된 Vision AI 혁신을 보완할 수 있는 다른 컴퓨터 비전 기술도 있습니다. 얼굴 인식은 이러한 도구 중 하나로, 얼굴 특징을 분석하여 개인을 식별하는 데 사용되어 알려진 범죄자나 의심스러운 행동을 보이는 사람을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 매장에서는 이 기술을 사용하여 도난 신고가 접수되면 보안 요원에게 경고합니다. 그러나 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해서는 고객에게 이러한 기술 사용 사실을 알려야 합니다.
포즈 추정 기능은 신체 위치와 움직임을 분석하여 물건을 숨기거나 도난과 관련된 비정상적인 자세와 같은 행동을 감지함으로써 보안을 한층 더 강화할 수 있습니다. 이 기술은 시스템이 신체 언어를 해석하고 필요한 경우 보안팀이 개입할 수 있도록 조기 경보를 발령하는 데 도움이 됩니다.
AI는 미래 기술처럼 보이지만 이미 오늘날 다양한 방식으로 실용적으로 활용되고 있습니다. 특히 도난 방지용 AI는 현재 전 세계 매장에서 널리 도입되어 소매업체가 실시간으로 도난을 방지하는 데 도움을 주고 있습니다.
워싱턴 D.C.에 있는 JJ Liquors의 사례 연구는 AI 감시 시스템이 실시간으로 도난을 감지하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 좋은 예입니다. 여러 대의 보안 카메라를 설치했음에도 불구하고 매장 주인인 KJ Singh은 매일 도난으로 인한 손실에 직면했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 그는 기존 카메라와 함께 작동하는 AI 기반 감시 시스템을 설치했습니다. AI는 고객의 신체 언어와 움직임을 분석하여 주머니나 가방에 물건을 숨기는 등의 의심스러운 행동을 식별합니다. 비정상적인 행동을 발견하면 싱은 휴대폰으로 즉각적인 알림과 함께 해당 활동의 비디오 클립을 받게 됩니다.
비디오 증거를 통해 고객이 매장을 떠나기 전에 대응할 수 있게 되었습니다. 이러한 실시간 대응은 도난을 예방하는 데 도움이 되며, 싱은 자신감을 가지고 절도범에 맞서기 쉬워졌습니다. AI 시스템을 추가한 이후, 그는 여러 건의 도난을 성공적으로 막을 수 있었으며, 소매점 도난 예방에 AI 감시가 얼마나 효과적인지 보여주었습니다.
AI는 도난 예방에 많은 이점을 제공하며, 리테일 및 보안 팀에게 보다 효과적으로 손실을 감지하고 줄일 수 있는 신뢰할 수 있는 도구를 제공합니다. 다음은 도난 방지를 위한 AI의 주요 이점 중 일부입니다:
하지만 도난 방지를 위해 AI에 의존하는 데에는 한계도 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 과제입니다:
윤리적이고 책임감 있는 AI 혁신은 AI 커뮤니티와 사회 전반에서 장려되고 있습니다. 따라서 도난 방지를 위한 컴퓨터 비전의 미래에는 개인 정보를 보호하는 기술이 우선시될 가능성이 높습니다. 이러한 발전은 효과적인 보안과 고객 개인정보 보호의 균형을 맞추는 것을 목표로 하며, 이를 통해 매장은 개인의 권리를 침해하지 않으면서 의심스러운 행동을 모니터링할 수 있습니다.
이와 관련된 방법 중 하나는 컴퓨터 비전을 통해 식별 가능한 특징을 흐리게 처리하거나 익명화하는 것입니다. 얼굴 특징이나 기타 개인 정보를 자동으로 흐리게 처리하여 시스템이 개인을 식별하지 않고 행동 패턴을 추적할 수 있도록 할 수 있습니다. YOLO11 같은 모델은 개인을 식별하는 대신 특정 행동에 초점을 맞추면서 실시간으로 물체를 감지하고 모니터링하여 이러한 개인정보 보호 관행을 지원할 수 있습니다 . 이를 통해 매장은 고객의 개인 정보를 보호하면서 실시간으로 도난을 감지할 수 있습니다.
마찬가지로 엣지 컴퓨팅은 매장 내 카메라와 같은 로컬 디바이스에서 데이터를 처리하여 클라우드로 정보를 전송할 필요성을 줄여 개인정보 보호 위험을 최소화합니다. 이러한 개인 정보 보호에 중점을 둔 방법을 통해 도난 방지의 미래는 안전하고 개인 정보를 존중하며 신뢰를 구축하는 동시에 매장 보안을 개선할 수 있습니다.
AI와 컴퓨터 비전은 의심스러운 행동을 감지하고 보다 능률적인 방식으로 손실을 줄이는 지능형 도구를 제공하여 매장의 도난 방지 방식을 변화시키고 있습니다.
물체 감지, 추적, 고급 행동 분석과 같은 기능을 갖춘 Vision AI는 실시간 모니터링을 지원하고 데이터 기반 인사이트를 제공하여 보안팀이 잠재적인 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. AI를 사용하면 도난을 사전에 예방하고 고객과 직원 모두에게 더 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.
AI에 대한 더 많은 인사이트를 얻으려면 GitHub 리포지토리를 방문하고 커뮤니티에 참여하세요. 솔루션 페이지에서 제조 및 농업 분야의 AI 애플리케이션을 살펴보세요. 🚀
