실시간 비전 시스템 설계 포인트

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현장에서 실시간 영상 처리 시스템을 설계해 본 경험이 있다면 누구나 느끼게 되는 고민이 있습니다. 모델의 정확도도 중요하지만, 제한된 자원에서 얼마나 빠르게, 안정적으로 추론을 수행할 수 있는지가 실전에서는 훨씬 중요합니다. 특히 엣지 디바이스나 CPU 기반 장비 위에서 다수의 카메라 영상을 동시에 처리해야 하는 경우, 단순히 좋은 딥러닝 모델만으로는 감당하기 어려운 현실적인 한계에 부딪히게 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, ROI(Region of Interest) 설정과 같은 처리 범위 최적화 전략이 반드시 필요합니다. 본 글에서는 실시간 비전 시스템 설계에서 고려해야 할 핵심 포인트들을 정리하고, 리소스를 효율적으로 사용하는 방법을 중심으로 안내드리겠습니다.

1. 하드웨어 자원과 처리 프레임의 균형

실시간 비전 시스템은 일반적인 오프라인 모델 학습 환경과 전혀 다릅니다. 서버급 GPU를 사용하지 않고, 작은 엣지 디바이스나 산업용 카메라 내부의 연산 장치로 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 자원 사용에 대한 계획이 매우 중요합니다. 영상의 해상도, 프레임 수, 처리 주기, 추론 시간은 모두 서로 영향을 주며, 하나라도 과도하면 전체 시스템이 지연되거나 멈추는 현상이 발생합니다.

예를 들어, 초당 30프레임 영상을 처리해야 하는데 추론 속도가 프레임당 150밀리초가 소요된다면, 시스템은 밀려드는 영상 데이터를 따라가지 못하고 지연이 누적되게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 영상의 해상도를 줄이거나, 프레임 수를 조절하거나, 특정 프레임마다 추론을 수행하는 전략이 필요합니다. 여기에 더해, 한 화면 전체를 항상 처리하는 것이 아니라 필요한 영역만 선택적으로 처리하는 방식이 매우 효과적입니다.

2. ROI 설정을 통한 연산 최소화 전략

ROI는 관심 영역을 의미하며, 영상에서 특정 부분만을 추출하여 분석하거나 처리를 수행하는 기법입니다. 실시간 시스템에서는 전체 프레임을 모델에 입력하는 대신, 사전에 정의된 영역이나 조건에 따라 추론 범위를 좁히는 방식으로 활용됩니다. 이를 통해 전체 연산량을 줄이고, 불필요한 오탐지를 줄이는 효과도 함께 기대할 수 있습니다.

제가 경험한 프로젝트에서는, CCTV를 통해 실내 환경을 모니터링하면서 사람이 지나가는 통로만을 ROI로 설정하여 처리한 적이 있습니다. SegFormer 같은 시맨틱 분할 모델을 통해 통로 영역을 추출하고, 그 안에서만 YOLO를 활용하여 사람을 탐지하는 구조였습니다. 이 방식은 전체 영상의 약 40퍼센트만 실제 추론에 사용되었고, 처리 속도는 두 배 가까이 향상되었으며, 정확도는 오히려 높아졌습니다.

ROI는 단순히 특정 좌표를 설정하는 방식 외에도, 시맨틱 분할 결과를 활용하여 실시간으로 유동적인 영역을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 공장 내부에서 기계 주변만 추적 대상으로 설정하거나, 도로 영상에서는 차선 내 영역만 ROI로 사용하는 방식이 있습니다. 이처럼 ROI 기반 처리 전략은 실시간 시스템의 성능을 유지하면서도 분석 품질을 높일 수 있는 핵심 기술 중 하나입니다.

3. 모델 경량화와 최적화 전략

실시간 비전 시스템에서는 고정된 입력과 빠른 추론 속도를 보장하는 모델이 선호됩니다. 이러한 이유로 YOLOv5s나 YOLOv8n 같은 경량화된 객체 탐지 모델, 그리고 SegFormer-B0와 같은 소형 트랜스포머 기반 분할 모델이 자주 사용됩니다. 단순히 모델을 작게 구성하는 것 외에도, ONNX로 변환하거나 TensorRT를 이용한 추론 최적화도 중요한 고려사항입니다.

모델 최적화의 핵심은 연산량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 있습니다. FP16 혹은 INT8 양자화를 통해 메모리 사용량을 줄이고, 배치 단위 처리로 속도를 개선할 수 있으며, 필요에 따라 프레임 누락 처리나 추론 간격 조절과 같은 소프트웨어적 전략도 함께 사용됩니다. 특히 영상이 급변하지 않는 상황에서는 모든 프레임을 추론하지 않고, 키 프레임 방식으로 주기적으로만 분석하는 것도 효과적인 방법입니다.

이와 함께 GPU나 VPU와 같은 전용 추론 가속 장치를 사용하는 것도 실시간성을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다. 다만 이러한 장치가 없거나 제한적인 환경이라면, 연산 범위를 ROI로 줄이는 방식이 더욱 현실적이고 유용한 선택입니다.

결론 – 실시간성과 효율성을 모두 고려한 설계

실시간 비전 시스템은 정확도만으로 평가하기 어려운 특수한 영역입니다. 프레임 누락, 지연, 발열, 메모리 부족 등 현실적인 제약 속에서 안정적이고 빠르게 동작해야 하며, 이를 위해서는 설계 초기부터 하드웨어와 처리 전략을 함께 고려한 접근이 필요합니다.

특히 ROI 기반 처리 전략은 전체 프레임을 분석하지 않고도 필요한 정보를 빠르게 추출할 수 있는 매우 실용적인 방법입니다. 제가 진행했던 시스템에서도 SegFormer로 의미 기반 영역을 분할하고, 그 위에 YOLO를 적용하는 구조는 정확도와 속도, 시스템 안정성 측면에서 모두 우수한 결과를 보여주었습니다.

실시간 시스템을 기획하거나 구축하고자 한다면, 단순히 모델 선택에만 의존하기보다는 데이터 흐름, 연산 분산, 입력 최적화 등 전체 시스템 설계를 종합적으로 고려해야 합니다. 이 글이 실시간 비전 시스템의 설계 포인트를 고민하시는 분들께 실질적인 방향성을 제공하기를 바랍니다.

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