보안을 넘어서: 비디오 분석을 통해 현대 비즈니스 운영을 강화하는 AI 기반 솔루션

AI 기반 솔루션은 점점 더 일반화되고 있지만, 보안 산업은 이미 수년 동안 AI를 사용해 왔으며, 단지 “분석”이라는 용어를 사용했을 뿐입니다. 비즈니스들은 새로운 방법으로 AI를 사용하여 경쟁 우위를 창출하고자 하는데, 많은 기업들이 비디오 장치를 가치 있는 데이터 소스로 간주하고, 행동할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 정보를 생성할 수 있는 장치로 간주하기 시작했습니다. 처리 능력이 향상되고 칩셋이 더 발전함에 따라, 현대의 IP 카메라와 기타 보안 장치는 AI 기반 분석 기능을 지원할 수 있게 되었습니다. 이는 침입자나 도둑을 식별하는 것 이상의 기능을 제공할 수 있습니다.

많은 비즈니스들은 이미 AI 기반 분석을 사용하여 효율성을 개선하고, 생산성을 높이고, 책임을 줄이고, 고객을 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 비디오 분석을 통해 기업들은 직원 생산성과 인력 효율성을 개선하고, 매장, 공장, 창고의 레이아웃을 최적화하고, 수요가 높은 제품과 서비스를 식별하고, 고장나거나 유지 보수되지 않은 장비를 미리 감지하여 고장을 방지할 수 있습니다. 이러한 새로운 분석 기능은 비즈니스 인텔리전스와 운영 효율성을 고려하여 설계되었습니다. 또한, 이러한 기능은 모든 크기의 조직에서 접근할 수 있게 되었습니다.

비디오 감시에서 AI의 성장

분석은 보안 산업에서 항상明確한 응용 프로그램을 가지고 있었으며, 기본적인 지능과 비디오 모션 감지에서 더 발전한 객체 분석과 딥 러닝으로의 진화는 현대적인 분석이 의심스러운 또는 범죄적인 행동을 식별하거나 깨진 유리, 총격, 또는 도움의 кри기를 감지할 수 있게 되었습니다. 오늘날의 분석은 이러한 이벤트를 실시간으로 감지하고, 보안 팀에게 즉시 경고를 보내며, 반응 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AI의 등장으로 보안 팀은 훨씬 더 적극적으로 대응할 수 있게 되었습니다. 이는 정확한, 실시간 정보에 기반한 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 얼마 전까지만 해도, 가장 발전된 감시 장치만이 이러한 기능을 가능하게 하는 AI 기반 분석을 실행할 수 있는 능력이 있었습니다. 그러나 오늘날, 상황은 달라졌습니다.

딥 러닝 처리 단위(DLPUs)의 등장으로 감시 장치의 처리 능력이 크게 향상되었습니다. 이는 감시 장치가 네트워크 엣지에서 고급 분석을 실행할 수 있게 되었습니다. 몇 년 전까지만 해도, 수천 시간의 비디오를 녹화하고, 업로드하고, 분석하기 위한 대역폭과 저장소는 엄청난 비용이 들었습니다. 그러나 오늘날, 그럴 필요가 없습니다. 현대적인 장치는 더 이상 전체 비디오 녹화를 클라우드에 보내지 않아도 됩니다. 필요한 메타데이터만 분류와 분석을 위해 보내면 됩니다. 따라서, AI 기반 분석 기능을 사용하기 위한 대역폭, 저장소, 하드웨어 풋프린트는 모두 크게 감소했습니다. 이는 운영 비용을 크게 줄이고, 모든 크기의 비즈니스에서 접근할 수 있게 되었습니다.

조직이 비즈니스 운영을 강화하기 위해 AI를 사용하는 방법

중요한 점은, 비즈니스에 초점을 맞춘 AI 기반 비디오 분석의 사용 사례가 증가하고 있다는 것입니다. 대부분의 비즈니스들은 이미 기본 기술에 익숙합니다. 예를 들어, 소매 업체들은 이미 비디오 분석을 사용하여 매장을 보호하고 있습니다. 그러나 이제, 그들은 비슷한 기능을 사용하여 고객이 들어오고 나가는 것을 감시하고, 높은 및 낮은 트래픽 기간을 식별하고, 그 데이터를 사용하여 인력 배치를 조정할 수 있습니다. 그들은 비디오 분석을 사용하여 직원에게 긴 대기열이 형성될 때, 비어 있는 선반이 재고를 채울 때, 또는 매장 레이아웃이 불필요한 혼잡을 유발할 때 알림을 보낼 수 있습니다. 비즈니스에 초점을 맞춘 분석과 보안에 초점을 맞춘 분석을 함께 사용함으로써, 소매 업체들은 인력 효율성을 개선하고, 더 효과적인 매장 레이아웃을 만들고, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

물론, 소매 업체들은 단지 시작에 불과합니다. 거의 모든 산업의 비즈니스에서 현대적인 비디오 분석의 사용 사례를 혜택받을 수 있습니다. 제조업체들은 공장 구역을 감시하여 비효율성과 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 그들은 열화상 카메라를 사용하여 과열된 기계를 감지하여 유지 보수人员이 문제를 해결하기 전에 고장을 방지할 수 있습니다. 많은 경우, 그들은 또한 생산 라인을 감시하여 불량 또는 잘못 만들어진 제품을 식별하여 추가적인 품질 보증 보호를 제공할 수 있습니다. 일부 장치는 화학 유출, 과열된 장비, 연기 및 기타 위험 신호를 감지하여 조직을 потен적으로 위험한 사고에서 보호할 수 있습니다. 이는 제조, 의료, 주택 및 중요 인프라를 포함한 다양한 산업에서 명확한 적용을 가집니다.

현재와 미래에서 AI를 최대화

감시 장치를 비즈니스 인텔리전스와 운영 목적으로 사용하는 추세는 이미 시작되었습니다. 대부분의 조직이 이미 필요한 장치를 사용하고 있기 때문에, 이 추세는 빠르게 진행되고 있습니다. 비즈니스들은 모든 크기와 거의 모든 산업에서 비디오 분석을 사용하여 보안 기능과 비즈니스 운영을 모두 강화하고 있습니다. 따라서, AI 기반 분석의 개발은 곧 멈추지 않을 것입니다.

가장 좋은 점은, 시장은 여전히 성장하고 있습니다. 오늘날, 약 80%의 보안 예산은 인력 비용에 사용됩니다. 그러나 AI 기반 비디오 분석이 더广泛하게 사용되면, 이는 빠르게 변경될 것입니다. 비즈니스들은 비즈니스 인텔리전스와 운영 능력을 유사한 방식으로 스트림라인할 수 있을 것입니다. AI 개발이 계속되고, 비즈니스에 초점을 맞춘 새로운 사용 사례가 등장함에 따라, 조직은 분석에서 최대한의 이점을 얻을 수 있도록 준비해야 합니다. 현재와 미래를 위해, 조직은 분석에서 최대한의 이점을 얻을 수 있도록 준비해야 합니다.