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[IT뉴스]국산 NPU, 공공 CCTV로 시장 넓힌다···성능·전력·비용 효율 검증에 적합

온카뱅크관리자

2026-08-11 17:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 기존 CCTV 1만8100여대 AI 전환···5년간 5만대 이상 확대 리벨리온·딥엑스·모빌린트 참여···퓨리오사AI도 시장 겨냥 "시장 수요와 기술 맞아떨어져"···성능·전력 효율·안정성 검증 
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 국산 신경망처리장치(NPU)가 폐쇄회로(CC)TV 영상관제를 발판으로 실제 시장 진입에 나서고 있다. 이미 대규모 인프라가 구축돼 있고 여러 영상을 끊임없이 분석해야 하는 CCTV는 추론 연산에 특화된 NPU의 성능과 전력·비용 효율을 검증하기에 적합한 분야로 꼽힌다. 공공이 초기 수요를 만들고 국내 주요 NPU 기업도 시장 공략에 나서면서 CCTV가 국산 NPU의 경쟁력을 가늠할 대규모 시험대로 떠올랐다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] 국산 신경망처리장치(NPU)가 폐쇄회로(CC)TV 영상관제를 발판으로 시장 진입에 나서고 있다. 이미 대규모 인프라가 구축돼 있고 여러 영상을 끊임없이 분석해야 하는 CCTV는 추론 연산에 특화된 NPU의 성능과 전력·비용 효율을 검증하기에 적합한 분야로 꼽힌다. 공공이 초기 수요를 만들고 국내 주요 NPU 기업도 시장 공략에 나서면서 CCTV가 국산 NPU의 경쟁력을 가늠할 대규모 시험대로 떠올랐다.
 11일 관련 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 올해 116억8000만원을 투입해 경상남도·울산광역시·한국도로공사가 운영하는 CCTV 1만8100여대를 국산 NPU 기반 인공지능(AI) 관제 체계로 전환한다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트가 사업에 참여한다. 정부는 향후 5년간 공공 CCTV 5만대 이상을 국산 NPU 기반 AI 관제로 전환하고 매년 수요기관을 확대할 계획이다.
 공공 CCTV가 국산 NPU의 초기 시장으로 선택된 배경에는 명확한 현장 수요가 있다. 현재 상당수 관제센터에서는 한 명의 관제요원이 수백개의 영상을 확인해야 한다. 모든 화면을 실시간으로 살피기 어려워 CCTV가 사고를 예방하는 수단보다 사고 발생 이후 원인을 확인하는 용도로 활용되는 경우가 많다. AI 관제를 적용하면 산불·홍수·산업재해·교통사고 등 이상 상황을 자동으로 탐지해 대응 시간을 앞당길 수 있다. 
 김은주 한국지능정보사회진흥원(NIA) 본부장은 "CCTV는 많이 설치돼 있지만 관제 인력이 부족해 실시간 관제가 어려운 상황"이라며 "CCTV가 가진 잠재력은 컸지만 관제 인력 부족 때문에 제대로 활용되지 못했다"고 말했다. 이어 "AI가 실시간 관제에 활용되면 위험 상황뿐 아니라 치매 노인의 배회 등을 감지해 경찰에 신고하는 등 활용도가 크게 높아질 수 있다"며 "AI CCTV로 전환하려는 시장 수요와 기술 수준이 맞아떨어진 것"이라고 설명했다.
 영상관제 기술도 사람이나 차량을 식별하는 수준에서 영상의 맥락과 위험 상황을 판단하는 방향으로 고도화되고 있다. 기존 규칙 기반 관제는 차량 두 대가 일정 시간 멈춰 있으면 교통사고로 판단하는 방식이어서 정체나 주차 상황을 사고로 잘못 인식하거나 단독 사고를 놓칠 수 있었다. 한 AI 기업 관계자는 "기존 영상 분석은 사람이 규칙을 일일이 정해야 해 복잡한 상황을 판단하는 데 한계가 있었다"며 "생성형 AI와 영상언어모델(VLM)을 활용하면 영상의 맥락을 파악해 기존 방식으로 해결하기 어려웠던 상황도 분석할 수 있다"고 말했다.
 영상 분석이 정교해질수록 처리해야 할 연산량도 늘어난다. 특히 수천개의 CCTV 영상을 중단 없이 분석하는 관제 업무에서는 최대 성능뿐 아니라 전력 사용량과 서버 구축·운영 비용이 중요하다. GPU에서도 영상관제를 처리할 수 있지만 반복적인 추론 작업에서는 특정 연산에 맞춰 설계된 NPU가 효율성을 입증할 여지가 있다는 게 업계 설명이다. 김 본부장은 "영상관제는 새로운 지식을 계속 학습하는 영역이 아니라 충분히 학습된 모델을 실제 CCTV에 적용하는 운영 단계"라며 "CCTV 관제는 대부분 추론 작업이고 NPU는 추론 연산에 최적화돼 있어 수요와 기술적 특성이 잘 맞는다"고 말했다.
 CCTV가 카메라 내부에서만 연산을 처리하는 엣지(Edge) 시장에 머무는 것도 아니다. 상당수 영상은 관제센터로 전송된 뒤 서버에서 통합 분석된다. 이번 공공사업도 기존 CCTV를 교체하기보다 관제센터에 NPU 서버와 AI 소프트웨어를 구축해 영상을 분석하는 방식이다. AI 반도체 업계 관계자는 "CCTV 영상이 카메라 자체에서 처리되는 경우도 있지만 관제센터 서버로 전송돼 분석되는 구조가 많다"며 "이 경우 NPU 기업 입장에서는 기존 데이터센터 추론 시장과 크게 다르지 않다"고 말했다.
 NPU가 일부 모델을 구동할 수 있는지 확인하는 실증을 넘어 실제 공공서비스에 대규모로 적용한다는 점에서도 의미가 있다. 김 본부장은 "과거 NPU 실증은 몇 대를 도입해 작동 여부를 확인하는 수준이었다"며 "이번에는 이미 설치된 공공 CCTV를 일정 규모 이상 NPU 기반 AI 관제로 전환해 대량 수요와 최초의 대규모 도입 사례를 동시에 만드는 사업"이라고 말했다. 이어 "실제 시장에서 활용할 수 있는 레퍼런스 효과도 상당할 것으로 기대한다"고 덧붙였다.
 NIA는 사업 과정에서 NPU의 처리 성능과 전력 사용량, 비용 효율, 시스템 안정성을 점검하고 수요기관이 확인한 결과를 공개할 계획이다. 개별 기업이 자체적으로 제시한 성능 수치를 넘어 실제 관제 환경에서 검증한 자료를 확보해 다른 지방정부와 공공기관의 도입 판단에 활용한다는 방침이다.
 국산 NPU 기업들의 CCTV 시장 진출도 구체화하고 있다. 리벨리온은 경상남도와 울산광역시 관제센터에 서버형 NPU '아톰맥스(ATOM-Max)'를 공급한다. 카메라나 엣지 장치에서 사람과 차량 등 객체를 1차로 감지한 뒤 서버에서 300억개 매개변수 규모 이상의 VLM을 구동해 화재·범죄 등 상황을 정밀 분석하는 구조다. 분석 결과는 신뢰도와 함께 한국어 문장으로 관제요원에게 전달된다.
 모빌린트는 영상분석 기업 인텔리빅스와 한국도로공사의 고속도로 CCTV 관제 체계 구축에 참여한다. 전국 고속도로의 약 4000개 CCTV 채널에서 교통사고와 정체 등 돌발 상황을 탐지하는 데 모빌린트 NPU를 활용할 예정이다. 딥엑스도 이번 공공사업의 NPU 공급기업으로 참여해 실제 관제 환경에서 성능과 안정성을 검증한다.
 퓨리오사AI는 CCTV를 데이터센터용 NPU의 주요 적용처로 보고 관련 시장을 겨냥하고 있다. 퓨리오사AI 관계자는 "CCTV라고 해서 데이터센터와 다른 시장은 아니다"며 "영상이 관제센터로 전송돼 처리되는 경우가 많기 때문에 이 역시 데이터센터 활용 사례"라고 말했다. 이어 "레니게이드는 AI CCTV에 사용되는 영상 모델뿐 아니라 대규모언어모델(LLM)과 에이전트 AI도 지원해 해당 시장을 타깃으로 보고 있다"고 설명했다.
 관건은 실제 운영 환경에서 NPU와 소프트웨어를 함께 안정적으로 구동할 수 있느냐다. CCTV마다 해상도와 촬영 환경이 다르고 관제 목적에 따라 사용하는 AI 모델도 달라 하드웨어 최적화와 기존 시스템 연동이 필요하다. 새로운 모델을 신속하게 지원할 소프트웨어 생태계와 공공 수요 확대에 대응할 양산 능력도 갖춰야 한다. 
 업계에서는 공공 CCTV에서 확보한 운영 레퍼런스는 교통·산업안전·스마트시티·국방 등 다른 영상 추론 시장으로 이어질 것으로 보고 있다. 김 본부장은 "여러 NPU와 소프트웨어 기업이 함께 참여하는 이번 사업이 국산 NPU 기반 협력 생태계를 촉진하는 데도 도움이 될 것"이라고 강조했다.
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