한국딥러닝, VLM 기반 다각도 CCTV 생활안전 데이터 5000건 구축

한국딥러닝은 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 '2025년 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업' 지원을 받은 '다각도 CCTV 생활안전 데이터' 과제를 통해 비전언어모델(VLM) 기술 기반 다각도 CCTV 생활안전 데이터 5000건을 구축했다고 11일 밝혔다. 과제는 한국딥러닝이 주관하고 쿠도커뮤니케이션이 참여했다.

이번 사업은 단방향 영상 데이터와 객체 라벨링 방식으로 단편적인 상황만 인식할 수 있는 기존 지능형 CCTV의 한계를 극복하기 위해 추진됐다.

쿠도커뮤니케이션은 부천시 수요기관을 확보하고 다각도 CCTV 추가 설치를 주도했으며, 실제 생활안전 시나리오를 반영한 데이터 확보를 담당했다. 한국딥러닝은 데이터 가공 및 품질 관리를 맡았다. 가명정보처리위원회를 개최해 적정성 검토를 완료했으며, 얼굴, 상호명 간판, 차량번호 등을 비식별화 처리했다.

구축한 데이터는 경계선을 통한 침입, 특정 구역 내 지속 배회 등 생활안전 상황 11종에 대한 총 5000건의 원천데이터 및 가공데이터다.

김지현 한국딥러닝 대표는 “단순 객체 탐지를 넘어 상황의 맥락과 흐름을 이해할 수 있는 차세대 CCTV 학습 데이터를 구축했다”며 “VQA-CoT 기반의 데이터셋이 AI 모델 학습에 활용되면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지능형 CCTV 시스템 구현이 가능할 것”이라고 밝혔다.

정현정 기자 iam@etnews.com