스마트시티에 활용되는 멀티모달 AI (CCTV, 안전, 비전)

최근 도시 기반 인프라 프로젝트를 기획하며, 단순한 CCTV 영상 분석을 넘어서는 지능형 시스템이 필요하다는 점을 실감하게 되었습니다. 차량 흐름, 보행자 안전, 환경 모니터링 등 수많은 정보를 실시간으로 감지하고 판단하는 데는 단일 센서나 단일 모델만으로는 한계가 있습니다. 이 과정에서 멀티모달 인공지능, 특히 이미지와 텍스트, 오디오, 센서 데이터 등을 함께 처리하는 AI 구조에 관심을 갖게 되었고, 스마트시티 환경에서 이를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하게 되었습니다. 본 글에서는 멀티모달 AI가 스마트시티에 어떻게 활용되고 있는지, 그 구조와 실제 적용 사례를 중심으로 정리하고자 합니다.

스마트시티와 멀티모달 AI의 필요성

스마트시티란 정보통신기술(ICT)을 기반으로 도시 기능을 자동화하고 효율적으로 운영하는 도시를 의미합니다. 기존의 스마트시티는 센서 기반 데이터 수집과 단순한 모니터링 중심이었다면, 최근에는 인공지능 기술을 통해 보다 정밀한 분석과 예측, 대응까지 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다.

이때 단일 데이터 타입만 처리하는 AI 시스템은 복잡한 도시 상황을 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, CCTV로 보행자의 움직임을 인식하는 것만으로는 사고 위험 여부를 판단하기 어렵습니다. 날씨 정보, 도로 상황, 교통 신호 상태 등 다양한 데이터가 함께 고려되어야 하며, 이를 위해 멀티모달 AI가 요구됩니다.

멀티모달 AI는 영상, 오디오, 텍스트, 센서 신호 등 다양한 형태의 데이터를 통합 분석하는 기술입니다. 스마트시티에서는 CCTV 영상 외에도 차량 센서, 스마트폰 GPS, 실시간 SNS 텍스트 등 복합 정보를 처리할 수 있어야 하며, 멀티모달 AI는 이러한 환경에 최적화된 기술적 해법을 제공합니다.

CCTV 영상 기반 멀티모달 모델의 구조

스마트시티에서 가장 많이 활용되는 데이터는 CCTV 영상입니다. 단순 감시를 넘어서 사람, 차량, 교통 흐름, 위험 요소 등을 실시간으로 탐지하고 예측하기 위한 영상 분석 기술이 필수적입니다. 최근에는 YOLO, Grounding DINO, SegFormer 같은 고성능 비전 모델을 기반으로 객체 탐지와 분할 작업이 자동화되고 있습니다.

하지만 이러한 영상 기반 분석에만 의존할 경우, 특정 상황에서는 오탐지나 정보 부족 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 화면에 잡히지 않는 사각지대, 조명 부족, 다중 객체 혼재 상황에서는 영상 정보만으로 명확한 판단이 어려울 수 있습니다. 이때 오디오 정보(예: 급정거 소리, 경적), 텍스트 정보(예: SNS 신고, 긴급 알림) 등을 함께 활용하면 분석의 정확도가 크게 향상됩니다.

멀티모달 AI 시스템에서는 이러한 다양한 데이터를 통합적으로 처리하기 위해 각 데이터 타입에 맞는 인코더를 구성합니다. 예를 들어, 영상은 비전 트랜스포머나 CNN을 사용하고, 텍스트는 BERT나 GPT 계열 모델을, 오디오는 음성 인식 및 특징 추출기를 통해 임베딩합니다. 이후 이 임베딩 결과를 통합 벡터 공간에 매핑하여 의미 기반의 분석을 수행하게 됩니다.

실제 적용 사례와 안전 중심 활용

실제 여러 스마트시티 프로젝트에서는 멀티모달 AI가 핵심 기술로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 횡단보도에서 보행자가 건너려는 상황을 판단할 때, 단순히 보행자 감지만이 아니라 차량 속도, 거리, 신호등 상태, 날씨 정보 등을 함께 고려하는 시스템이 개발되고 있습니다. 이를 통해 사고를 사전에 감지하고, 위험 알림을 제공하거나 신호 체계를 자동으로 조정할 수 있습니다.

또 다른 사례로는 야간 시간대 보안 감시입니다. 조도가 낮은 상태에서 영상 정보만으로는 침입자를 구분하기 어렵기 때문에, 소리 정보(창문 깨짐, 문 열림 등)와 텍스트 기반 경고 시스템(SMS 신고 등)을 함께 분석하여 정확도를 높이는 방식이 도입되고 있습니다.

한편, 공공 교통 시스템에서도 멀티모달 AI가 적용되고 있습니다. 예를 들어 버스 정류장 혼잡도 분석을 위해 CCTV 영상, 버스 GPS, 도착 알림 시스템, 날씨 정보를 함께 분석하여, 혼잡 예측 및 배차 조절 등에 활용되고 있습니다. 특히 이러한 시스템은 장애인, 노약자 등 교통 약자를 위한 맞춤형 대응 시스템으로 확장 가능하다는 점에서 주목받고 있습니다.

결론 – 도시를 이해하는 AI의 진화

스마트시티의 핵심은 '도시를 이해하는 AI'라고 할 수 있으며, 이때 멀티모달 AI는 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 영상, 텍스트, 음성, 센서 데이터 등 다양한 정보를 종합적으로 처리함으로써, 더 정교하고 안전한 도시 환경을 구축할 수 있습니다.

단일 센서 기반 분석에서 벗어나, 사람처럼 여러 감각을 동시에 활용하는 AI 시스템이 요구되는 시대입니다. 멀티모달 AI는 이러한 요구에 부합하는 기술이며, 실시간 대응, 예측, 설명력 높은 분석까지 가능하게 해 줍니다. 앞으로 스마트시티의 발전 방향은 이처럼 다양한 데이터를 통합 분석할 수 있는 멀티모달 시스템의 설계와 운용에 달려 있다고 해도 과언이 아닐 것입니다.