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글로벌 시장 확대, 공공 의무화·민간 효율 수요가 맞물린 도입 가속
오탐·미탐 관리, 데이터 품질·모델 업데이트, 엣지·클라우드·생성형 AI 결합 경쟁
[보안뉴스 엄호식 기자] VERIFIED MARKET REPORTS에 따르면 AI CCTV 시장 규모는 2024년 105억달러로 추산되며, 2033년까지 302억달러에 이를 것으로 전망된다. 그리고 2026년부터 2033년까지 연평균 성장률은 15.2%로 예상된다. AI CCTV 시장은 보안에 대한 우려 증가와 인공지능 기술의 발전, 스마트도시 확산 등 다양한 부문에서 첨단 감시 솔루션에 대한 수요 증가로 크게 성장하고 있다.
또한 AI CCTV는 단순한 영상 기록 장비가 아니라 실시간 위협 탐지와 자동 모니터링을 지원하는 지능형 보안 플랫폼으로 진화하고 있다. 특히 상업 시설과 교통관리, 공공 안전 부문의 수요가 증가하고 있으며, 구독형 서비스 모델이 시장 확대를 더 가속화할 것으로 전망된다.
정책 드라이브와 공공 안전 인프라
지난 2025년 2월 행정안전부는 국민이 더 안전한 사회를 만들기 위해 첨단 과학기술을 접목한 재난관리 체계 구축에 나선다고 밝혔다. 이에 인공지능(AI) 기반 관제 체계로 전환을 위한 ‘실영상 학습 데이터플랫폼 구축’을 추진한다고 전했다.
‘실영상 학습 데이터플랫폼’ 구축은 지자체 CCTV에 AI 기술을 접목해 관제 효율을 높이고, 영상 활용성을 확대하는 것이다. 이를 위해 행정안전부는 2025년 1월 ‘재난 및 안전관리 기본법’ 개정을 통해 지자체 CCTV 영상의 AI 기술 활용 근거를 마련했으며, 2027년까지 AI 기반 지자체 CCTV 관제 시스템을 구축한다고 밝혔다.
자세히 살펴보면 ①선별관제 영상과 ②관제요원의 관제일지 ③경찰·소방의 신고영상 등 다양한 경로로 CCTV 영상을 수집하고 영상에 포함된 개인정보를 비식별화해 안전하고 우수한 AI 학습 데이터를 생성한다. 그리고 생성된 AI 학습 데이터를 학계와 기업 등 민간에서도 활용할 수 있도록 클라우드 기반의 플랫폼을 구축한다는 것이다.
여기에 공공 안전에 파급 효과가 크지만 민간 개발이 미흡한 특정 재난 유형의 분석 알고리즘(침수 탐지 AI 모델 등)을 선도적으로 개발한다. 또한 데이터 증강 기술을 활용해 학습 데이터의 다양성과 시인성을 확보하고, 실시간 CCTV 영상을 활용한 위험도 예측 알고리즘도 개발한다고 밝혔다.
정부가 재난관리 강화를 위해 AI 기반 CCTV 관제 체계와 학습 데이터 플랫폼을 추진한 것은 공공 안전 의무화 기조와 맞물려 시장 확산을 촉진하고 있다. 이에 기술 검증을 넘어 실제 현장 적용과 운영 효율을 중시하는 흐름이 강화됐고, 다양한 요구 사항에 대응하는 데이터 증강과 알고리즘 개발이 뒷받침되고 있다.
또한 공공 데이터와 플랫폼 개방은 기업·소상공인·가정용까지 AI 기능이 기본 탑재되는 구조 변화를 가속화하고 있으며, 정부 정책과 기업들의 시장 평가가 서로 맞물려 AI CCTV 시장은 공공과 민간 전반에서 본격적인 확산 단계에 진입하고 있다.
2025년, 기업들이 본 시장 변화
그렇다면 국내 시장의 주요 AI CCTV 기업들은 2025년 국내 AI CCTV 시장을 어떻게 평가하고 있을까?
세연테크는 AI 기능과 관련한 시장의 요구 사양이 다양해진 한 해였다고 평가했다.
씨프로는 기술 검증을 넘어 실제 현장 적용과 운영 효율을 중요시하는 흐름이 뚜렷해진 AI CCTV가 본격적인 확산 단계에 들어서는 해였다고 분석했다.
아이디스는 공공 분야의 지능형 CCTV 의무화 기조와 민간의 효율성 증대 및 인력난 해소 요구가 맞물려 도입이 더 가속화했으며, 단순 객체 인식 수준을 넘어, 특정 환경에 최적화·고도화한 AI 솔루션 등이 핵심 경쟁 요소로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 특히 공공을 넘어 기업과 소상공인·가정용까지 AI 기능이 기본 탑재되는 시대로 시장 전반의 구조가 변화되고 있다고 평가했다.
엑시스는 단순 감시를 넘어 발생할 수 있는 위험을 감지하고 감지한 위험을 즉각적으로 알려 신속하게 대응할 수 있도록 지원하는 보안 감시 기술의 요구 증가로 AI 기능 탑재 및 지원 카메라 시장 수요가 늘어난 것으로 보인다고 밝혔다.
웹게이트는 공공과 민간 전반에서 지능형 보안 수요가 확대되며 지속적인 성장세를 보이고 있으며, 특히 일반 카메라에서 AI 분석·엣지 기반 솔루션 중심으로 시장 구조가 빠르게 전환한 시기로 평가했다.
진명아이앤씨는 단순한 설치 증가를 넘어 AI 기능 고도화와 실사용 가치가 강화되는 방향으로 전개됐다고 분석했다. AI 분석 기능을 카메라 자체에서 수행하는 엣지 온디바이스 AI가 보편화되며, 사람의 속성과 이상 행동 탐지에 대한 실시간 분석 역량이 증가한 제품들이 등장했다고 덧붙였다.
티피링크는 단순 영상 모니터링 단계를 넘어, AI 분석 기반의 운영 효율화와 통합 관제 중심 시장으로 빠르게 전환하고 있다고 평가했다. 더불어 가격이나 하드웨어 성능 중심의 경쟁에서 벗어나, AI 인식의 정확도와 사이버보안 수준, 클라우드 관리 편의성, 총소유비용(TCO)을 종합적으로 고려하는 성숙 단계에 진입하고 있다고 분석했다.
하이크비전은 기존 CCTV의 단순 교체 수요를 넘어 AI 기반 지능형 관제 중심으로 빠르게 전환하는 시기였다고 평가했다. 특히 보안과 안전, 운영 효율을 동시에 개선하려는 요구가 증가하면서 AI 기능이 사실상 필수 요소로 자리 잡고 있는 단계라고 덧붙였다.
하지만 인콘은 사회적으로나 산업적으로 AI 기술 전반에 대한 관심은 확대되고 있지만, 기존 CCTV를 AI CCTV로 교체하는 사례는 제한적이며, 특히 영상분석 기능의 실효성과 적용 범위에 대한 우려로 도입을 검토하지만, 결정까지 이어지는 경우는 많지 않았다고 평가했다.
이렇듯 기업들은 AI 기술 도입에 대해 굉장히 긍정적이면서도 기능의 다양성을 원하는 시장의 니즈를 느끼고 있었다.
서울시, 모범적인 AI CCTV 도입 성과와 고도화 사례
서울시 25개 자치구 중 11개 자치구가 2025년 6월까지 5224대의 지능형(AI) CCTV를 설치했으며, 전국의 지자체들이 노후된 CCTV를 AI CCTV로 교체하거나 신규 설치를 통해 지역민의 안전 강화에 힘쓰고 있다.
국내에서 가장 AI CCTV의 도입과 고도화에 적극적인 지자체는 서울특별시다.
서울특별시에는 총 11만7486대(2025년 6월 30일 기준, 서울특별시 각 자치구의 CCTV 통합관제센터에 연계된 CCTV 수. 미연계 CCTV 수 제외)의 CCTV가 설치돼 있으며, 그중 AI CCTV는 36.6%에 해당하는 4만2995대다.
설치 목적별로는 범죄예방 및 수사가 전체 11만7486대 중 88.7%인 10만4239대로 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 교통단속 6.8%(7995대), 시설안전·화재예방 3.8%(4446대), 교통정보 수집·분석 0.5%(544대), 기타 다른 법령 0.2%(262대) 등이다.
또 범죄예방 및 수사를 세분화하면 방범이 전체 10만4239대 중 74.1%인 7만7273대로 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 이어 공원·놀이터가 16.6%(1만7262대), 어린이보호구역이 8.5%(8830대) 그리고 쓰레기 무단투기가 0.8%(874대)를 차지하고 있다.
서울시는 약 4만3000대의 AI CCTV 도입에 약 950억원을 투입했으며, 그 결과 범죄 발생률은 5% 감소하고 검거율은 4% 향상됐으며, 시민 체감 안전을 나타내는 약자 동행지수도 21% 증가하는 성과를 거두었다고 밝혔다.
특히 서울시는 AI CCTV의 오탐율을 줄이기 위해 산·학·연과 자치구가 참여하는 ‘지능형 CCTV 활성화 계획’을 수립하고 △맞춤형 이벤트 설정 △오탐 데이터 학습 △사물·사람 구분 학습 등을 추진했다.
그 결과 4개월 만에 AI CCTV의 상황 판별 정확도는 36%에서 71%로 두 배 가까이 향상됐고, 관제요원의 이벤트 확인율도 37%에서 82%로 높아졌다. 불필요한 탐지 건수는 월 454만건에서 54만건으로 약 8.8배 감소해 관제의 품질과 속도가 동시에 개선됐다. 그리고 이러한 개선은 사건 대응 역량의 향상으로 이어져 사건 처리 건수가 6배 이상 증가했다.
실제로 강서구에서는 횡단보도 인근을 배회하던 고령의 어르신을 AI CCTV가 탐지해 관제센터와 경찰이 신속하게 공조함으로써 안전하게 보호할 수 있었고, 노원구에서는 도심에 출현한 멧돼지를 실시간으로 포착해 유관 기관과의 연계로 주민 위협을 조기에 차단했다.
송파구에서는 수변 무대에 대규모 인파가 몰린 상황을 사전에 감지해 경찰과의 협력 대응을 통해 안전사고를 미연에 방지했다.
서울시는 7개월간 AI 학습을 통해 지능 수준을 기존의 ‘1세 옹알이 단계’에서 ‘5세 어린이 수준’까지 끌어올렸다고 설명했다. 이제는 개가 엎드려 있어도 쓰러진 사람으로 오인하지 않고, 사물과 동물, 사람을 구분해 정확히 판단할 수 있는 수준에 도달한 것이다.
서울시는 2026년부터 AI CCTV에 생성형 AI를 접목하는 시범 사업을 추진한다. 소형 언어모델(sLLM: smaller Large Language Model)을 활용하면 기존에 단순히 ‘이상 유무’만 판별한 기존 CCTV가 연속적·복합적 상황까지 정밀 분석해 ‘왜 이상한지’, ‘어떤 맥락인지’를 설명할 수 있는 단계로 진화하게 된다. 이렇게 되면 군중 밀집 속 쓰러짐이나 반복적 무단투기와 같은 복합 패턴도 놓치지 않고 식별해, 실제 위험을 더 빠르고 정확하게 포착하는 등 불필요한 오탐은 줄이고 관제 효율과 현장 대응력을 강화할 수 있다.
AI CCTV의 과제: 오탐·미탐 관리와 모델 고도화
AI CCTV나 지능형 영상분석은 사실 꽤 오래전부터 도입됐지만, 그 실효성에 대해서는 갑론을박이 이어졌다. 그 이유는 오탐이나 미탐의 정확도가 낮았으며, AI의 고도화에는 학습이 필요하지만, 학습 데이터의 구입이나 이용이 쉽지 않았기 때문이다.
업체들 역시 ‘AI 인식의 정확도’와 ‘오탐·미탐’ 문제를 AI CCTV 도입 시 직면하는 가장 큰 장애물로 꼽았다. 그렇다면 각각의 업체들은 오탐과 미탐률에 대해 어떻게 관리하고 AI 모델의 업데이트와 학습은 어떻게 진행하고 있을까?
세연테크는 오탐과 미탐률에 대해서는 오픈소스 AI 모델 기반에 추가 학습을 통한 정확도를 기준으로 관리하며, SoC 제조사와의 협업을 통해 SDK 개발 및 직접 업데이트하고 LPR의 경우 협력업체를 통한 학습으로 고도화하고 있다.
씨프로는 실제 설치 환경에서 수집한 다양한 현장 데이터를 기반으로 지속적인 검증과 튜닝을 통해 AI 정확도를 관리하고 있다. 또한 단순히 AI 모델만 개선하는 것이 아니라 카메라 하드웨어와 ISP, 펌웨어 구조를 함께 최적화해 오탐과 미탐을 최소화하고 있다. 또한 중앙 서버 학습과 엣지 환경을 고려한 최적화 모델을 병행 운영하며, 정기적인 업데이트를 통해 성능을 개선하고 있다.
아이디스는 AI 인식 성능을 CCTV 영상 기반 자체 AI 학습 알고리즘에 두고 있으며, 이를 통해 차별성과 신뢰성을 강화하고 있다. AI 인식 성능은 ‘정확도’ 수치로만 판단하지 않고 오탐과 미탐을 구분한 지표로 관리하며, 모델 배포 전 실제 CCTV 촬영 환경에서 수집한 영상 데이터를 정제·라벨링해 반복 검증한다.
특히, CCTV 하드웨어까지 개발·공급하는 구조적 장점을 바탕으로, 센서와 ISP 처리, 압축 등 영상 파이프라인 특성을 정확히 이해하고 설계와 튜닝에 반영해 일관된 조건의 테스트 데이터 구성과 재현성 있는 평가가 가능하도록 운영하고 있다.
또한 CCTV 영상 기반 자체 AI 학습 알고리즘을 중심으로 엣지 AI 영상분석 모델을 개발·운영하고 있으며, 이를 펌웨어 릴리즈와 연동해 체계적으로 버전을 관리하고 있다. AI 모델 학습은 내부 기준과 관련 법령·계약 범위 내에서 적법하게 확보된 데이터를 기반으로 이루어지며, 현장 이슈 발생 시에는 고객과 협의를 통해 제공받은 샘플 데이터를 반영해 해당 환경에 최적화한 알고리즘을 추가로 학습한다. 이 과정에서도 데이터의 외부 확산을 최소화하는 보안 체계를 유지하고 있다.
엑시스는 펌웨어 업데이트와 함께 주기적으로 AI 성능 관리를 진행하고 있으며, 본사 R&D팀에서 업데이트와 학습을 진행하고 있다.
웹게이트는 AI 인식의 정확도와 오탐·미탐 관리를 위해 현장 데이터 기반의 지속적인 검증과 영상 학습을 병행하고 있다. 또한 AI 모델은 일회성 개발이 아닌 ‘데이터 수집-학습-검증-배포-재학습’의 지속적인 순환(Loop) 구조를 통해 고도화하고 있다.
인콘은 AI 카메라와 H/W 기반 지능형 영상분석에서 생성되는 이벤트와 메타데이터를 통합 분석해 발생 시간과 위치, 패턴을 기반으로 한 시나리오 기반의 복합 이벤트 관리체계를 운영하고 있다. 단순 이벤트 발생만으로 알람을 생성하지 않고, 사전에 정의된 시나리오 조건을 충족한 경우에만 알람을 발생시키는 이중 필터링 구조를 통해 오탐과 미탐을 최소화한다.
또한 오탐 가능성이 높은 현장에 대해서는 오탐 이미지 재학습을 통해 지속적인 성능 개선을 진행하고 있다. AI 모델 학습 및 업데이트는 정탐 이미지와 오탐 이미지를 활용해 총 1가지 형태의 데이터 증강 기법을 적용하고 있다.
학습할 이미지를 가로와 세로, 사선, 각도 변형 등 각각 4단계로 적용해 다양한 환경을 반영한 학습을 진행함으로써 인식 안정성을 확보하고 있다.
진명아이앤씨는 지자체 B2G 환경에서 요구하는 안정성과 확장성 확보를 위해 엣지와 서버 환경을 분리한 투트랙 구조로 고도화를 진행하고 있다. 엣지 모델은 서비스 타깃에 따라 온디바이스 환경에 적합한 경량화된 모델을 개발하고 서버 타입은 영상과 의미 정보를 기반으로 한 VLM 구조를 활용해 상황분석과 객체 분류, 영상분석 기능 등의 고도화를 추진한다는 계획이다.
티피링크는 실제 현장 환경에서의 검증과 지속적인 개선을 통해 AI 모델의 정확도를 관리하는 한편, 다양한 설치 환경에서 수집된 피드백을 기반으로 알고리즘을 개선하고, 펌웨어 업데이트를 통해 오탐과 미탐을 줄여나가고 있다. 또한 AI 모델은 중앙 연구개발 조직에서 지속해서 학습·검증하며, 현장 피드백을 반영한 펌웨어와 소프트웨어 업데이트 형태로 제공된다. 이를 통해 설치 이후에도 성능이 지속해서 개선되는 구조를 지향하고 있다.
하이크비전은 딥러닝 기반의 알고리즘 최적화와 데이터 다양성 확보를 통해 인식 정확도를 극대화하고 있다. 수백만 건의 실제 현장 데이터를 학습해 그림자와 비, 동물, 낙엽 등 보안과 무관한 움직임으로 인한 오탐률을 90% 이상 차단하는 ‘AcuSense’ 기술을 전 제품군에 적용하고 있다.
또한 장면에 대한 입체적인 거리 정보를 판단하는 자동 캘리브레이션(Auto Calibration) 기능을 통해 거리나 각도에 따른 오차를 줄이고, 현장별 맞춤형 미세 조정(Fine-tuning) 지원으로 미탐률을 엄격하게 관리한다.
글로벌 연구소에서 학습된 고성능 AI 모델은 정기적인 펌웨어 업데이트를 통해 각 장비에 직접 배포하며, 하이크비전의 개방형 플랫폼인 HEOP를 통해, 사용자가 외부 클라우드 연결 없이도 필요한 특정 지능형 알고리즘(쓰러짐, 싸움 감지 등)을 카메라에 직접 설치하고 로컬 네트워크 내에서 업데이트할 수 있는 유연한 환경을 제공한다.
한화비전은 실제 환경을 재현한 시나리오 기반의 품질 검증과 현장 데이터의 지속적인 수집을 통해 오탐과 미탐률을 철저하게 관리한다. 특히 와이즈넷9 기반 제품에 적용된 AI 기반 기술로 노이즈를 제거해 인식 정확도를 극대화하고 있다.
업데이트와 학습에 대해서는 양질의 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 재학습하고, 기기에 최적화하는 체계적인 프로세스를 운영하고 있다. 또한 고도화한 최신 알고리즘을 주기적인 펌웨어 업데이트 방식으로 배포해 제품의 탐지 성능을 상시 진화시키고 있다.
설문으로 본 AI 카메라 도입·활용·전망
보안산업 종사자 및 사용자들은 AI 카메라에 대해 어떤 생각을 하고 있을까? 이번 설문은 시큐리티월드와 보안뉴스의 온라인 회원을 대상으로 12월 17일부터 22일까지 진행했으며, 총 1390명이 참여했다.
먼저 2025년 말까지 국내 도입된 CCTV 중 AI 카메라의 비중은 어느 정도라고 생각하느냐는 물음에 32.4%가 ‘10% 미만’이라고 답했다. 이어 ‘10% 이상~20% 미만’이 26.6%, ‘20% 이상~30% 미만’이 21.6%, ‘30% 이상~40% 미만’이 10.1% 순이었다.
AI 카메라가 가장 활발하게 적용되는 분야는 무엇인가에 대해서는 ‘방범’이 41.7%로 가장 많은 선택을 받았으며, ‘도로정보 수집’이 17.3%, ‘재난’ 15.1%, ‘불법 주정차 단속’ 11.5%, ‘군사시설 등 외곽감시’ 7.2%가 뒤를 이었다.
AI 카메라 기능 중 현재 가장 활발하게 사용(적용)되고 있는 기능으로는 ‘객체인식’이 44.7%로 가장 높았다. 이어 ‘차번인식’ 19.4%, ‘침입감지’ 18.7%, ‘화재감지’ 10.1%, ‘배회감지’ 2.2% 순이었다.
AI 카메라의 전체 기능 중 얼마나 제대로 활용되고 있다고 생각하는가에 대한 질문에는 22.2%가 ‘20% 이상~30% 미만’이라고 답했다. 이어 ‘10% 미만’이 18.7%, ‘10% 이상~20% 미만’이 17.3%, ‘30% 이상~40% 미만’이 15.1%로 아직까지도 전체 기능 중 활용도는 그리 높지 않다고 생각하는 의견이 많았다.
2026년 연말까지 AI 카메라의 설치 비중은 어느 정도가 될 것으로 예상하느냐는 물음에 대해서는 ‘30% 이상~40% 미만’이 23.0%의 선택을 받았다. 이어 ‘20% 이상~30% 미만’이 20.9%, ‘10% 이상~ 20% 미만’이 16.5%, ‘10% 미만’이 15.1%, ‘50% 이상~60% 미만’이 10.8%의 선택을 받았다.
국내 주요 플레이어들이 보는 시장의 다음 단계
국내 주요 AI CCTV 플레이어들은 2026년에는 지난해보다 더 도입률이 증가하고 기술적인 고도화와 경쟁도 더 치열해질 것으로 전망했다.
세연테크는 AI 기능과 관련한 인증과 정책이 점차 정립됨에 따라 기능이 고도화할 것이라고 밝혔다.
씨프로는 정확도와 안정성이 검증된 제조사 중심으로 시장이 재편되며 AI 기능이 기본 사양으로 정착될 것으로 예상했다.
아이디스는 공공부문은 지능형 CCTV 전환 정책의 본격화로 교체 수요가 급증하고, 민간 시장은 클라우드 기반 CCTV의 확산과 AI 분석의 도입률이 빠르게 높아져 단일 카메라보다 AI 기반 서비스와 통합 솔루션 경쟁이 본격화할 것으로 전망했다.
엑시스 역시 시장 수요에 맞춰 많은 제조사들이 AI 기능을 탑재하거나 AI 기능 지원을 카메라의 기본 기능으로 채택해 시장이 크게 확장될 것이라고 전했다.
웹게이트는 AI 기반 영상분석과 엣지·클라우드 결합 솔루션 도입의 확대로 시장의 점진적인 성장을 예상했다. 더불어 AI 분석의 실효성에 대해서는 현장 적용과 검증이 필요한 단계이기 때문에 이를 바탕으로 지능형 보안 시장이 단계적으로 성숙해질 것으로 전망했다.
인콘은 AI 카메라의 실질적인 활용 사례와 이벤트 데이터 기반 운영의 효율성, 관제 고도화 성과에 대한 정보 제공이 확대된다면 보다 시장이 활성화할 것이라고 전했다.
진명아이앤씨는 공공안전 분야에서의 지속적인 수요 확장을 예상했다. 그 이유로 지자체와 중앙 정부 차원의 방범·재난 대응 투자 확대로 AI CCTV 설치 규모가 증가할 것으로 예상되기 때문이라고 덧붙였다. 또한 영상분석의 정확성과 네트워크 보안 강화 기술 등 기업·제품 간 경쟁도 심화할 것이라고 전망했다.
티피링크는 AI CCTV가 특정 보안 목적을 넘어 스마트 운영 인프라의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 예상했다. 특히 네트워크와 영상, 클라우드가 통합된 플랫폼 기반의 솔루션에 대한 수요가 확대되고, AI 분석의 실질적 활용성과 운영 편의성을 제공하는 기업 중심으로의 시장 재편이 가속화할 것으로 예상했다.
하이크비전은 양적 성장보다는 질적 고도화 단계로 진입할 것으로 전망했다. 단순한 인식 기능을 넘어 정확도와 안정성, 시스템의 연동성, 실제 운영 성과를 입증할 수 있는 솔루션이 시장 경쟁의 핵심이 될 것이라는 분석이다.
한화비전은 신뢰할 수 있는 영상 데이터 구축이 최우선 과제로 떠오를 것으로 예측하며, 고품질 데이터 확보로 AI 분석 효율을 끌어올리는 데 집중하고 있다고 밝혔다.
2026년, AI CCTV의 질적 도약과 경쟁 심화
AI CCTV 시장은 단순한 기술 도입 단계를 넘어, 정책·산업·현장 적용이 맞물린 본격적인 확산과 고도화의 분기점에 서 있다. 정부의 공공안전 강화 기조와 지자체의 적극적인 도입, 기업들의 기술 경쟁이 서로 맞물리면서 시장은 양적 성장뿐 아니라 질적 성숙으로 이동하고 있다. 특히 오탐·미탐 관리와 데이터 품질 확보, 클라우드·엣지 결합 솔루션 등은 향후 경쟁의 핵심 요소가 될 것으로 보인다.
결국 AI CCTV는 단순한 감시 장비가 아니라 스마트 도시와 안전 사회의 기반 인프라로 자리 잡아 가고 있으며, 2026년 이후에는 생성형 AI와 통합 플랫폼을 통해 더 높은 수준의 지능형 보안 생태계로 진화할 것으로 전망된다. 이는 공공과 민간 모두에게 안전·효율·신뢰라는 세 가지 가치를 동시에 제공하며, AI CCTV 시장을 미래 도시 운영의 핵심 축으로 끌어올릴 것으로 기대된다.
[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]
오탐·미탐 관리, 데이터 품질·모델 업데이트, 엣지·클라우드·생성형 AI 결합 경쟁
[보안뉴스 엄호식 기자] VERIFIED MARKET REPORTS에 따르면 AI CCTV 시장 규모는 2024년 105억달러로 추산되며, 2033년까지 302억달러에 이를 것으로 전망된다. 그리고 2026년부터 2033년까지 연평균 성장률은 15.2%로 예상된다. AI CCTV 시장은 보안에 대한 우려 증가와 인공지능 기술의 발전, 스마트도시 확산 등 다양한 부문에서 첨단 감시 솔루션에 대한 수요 증가로 크게 성장하고 있다.
또한 AI CCTV는 단순한 영상 기록 장비가 아니라 실시간 위협 탐지와 자동 모니터링을 지원하는 지능형 보안 플랫폼으로 진화하고 있다. 특히 상업 시설과 교통관리, 공공 안전 부문의 수요가 증가하고 있으며, 구독형 서비스 모델이 시장 확대를 더 가속화할 것으로 전망된다.
[자료: gettyimagesbank]
정책 드라이브와 공공 안전 인프라
지난 2025년 2월 행정안전부는 국민이 더 안전한 사회를 만들기 위해 첨단 과학기술을 접목한 재난관리 체계 구축에 나선다고 밝혔다. 이에 인공지능(AI) 기반 관제 체계로 전환을 위한 ‘실영상 학습 데이터플랫폼 구축’을 추진한다고 전했다.
‘실영상 학습 데이터플랫폼’ 구축은 지자체 CCTV에 AI 기술을 접목해 관제 효율을 높이고, 영상 활용성을 확대하는 것이다. 이를 위해 행정안전부는 2025년 1월 ‘재난 및 안전관리 기본법’ 개정을 통해 지자체 CCTV 영상의 AI 기술 활용 근거를 마련했으며, 2027년까지 AI 기반 지자체 CCTV 관제 시스템을 구축한다고 밝혔다.
자세히 살펴보면 ①선별관제 영상과 ②관제요원의 관제일지 ③경찰·소방의 신고영상 등 다양한 경로로 CCTV 영상을 수집하고 영상에 포함된 개인정보를 비식별화해 안전하고 우수한 AI 학습 데이터를 생성한다. 그리고 생성된 AI 학습 데이터를 학계와 기업 등 민간에서도 활용할 수 있도록 클라우드 기반의 플랫폼을 구축한다는 것이다.
여기에 공공 안전에 파급 효과가 크지만 민간 개발이 미흡한 특정 재난 유형의 분석 알고리즘(침수 탐지 AI 모델 등)을 선도적으로 개발한다. 또한 데이터 증강 기술을 활용해 학습 데이터의 다양성과 시인성을 확보하고, 실시간 CCTV 영상을 활용한 위험도 예측 알고리즘도 개발한다고 밝혔다.
정부가 재난관리 강화를 위해 AI 기반 CCTV 관제 체계와 학습 데이터 플랫폼을 추진한 것은 공공 안전 의무화 기조와 맞물려 시장 확산을 촉진하고 있다. 이에 기술 검증을 넘어 실제 현장 적용과 운영 효율을 중시하는 흐름이 강화됐고, 다양한 요구 사항에 대응하는 데이터 증강과 알고리즘 개발이 뒷받침되고 있다.
또한 공공 데이터와 플랫폼 개방은 기업·소상공인·가정용까지 AI 기능이 기본 탑재되는 구조 변화를 가속화하고 있으며, 정부 정책과 기업들의 시장 평가가 서로 맞물려 AI CCTV 시장은 공공과 민간 전반에서 본격적인 확산 단계에 진입하고 있다.
2025년, 기업들이 본 시장 변화
그렇다면 국내 시장의 주요 AI CCTV 기업들은 2025년 국내 AI CCTV 시장을 어떻게 평가하고 있을까?
세연테크는 AI 기능과 관련한 시장의 요구 사양이 다양해진 한 해였다고 평가했다.
씨프로는 기술 검증을 넘어 실제 현장 적용과 운영 효율을 중요시하는 흐름이 뚜렷해진 AI CCTV가 본격적인 확산 단계에 들어서는 해였다고 분석했다.
아이디스는 공공 분야의 지능형 CCTV 의무화 기조와 민간의 효율성 증대 및 인력난 해소 요구가 맞물려 도입이 더 가속화했으며, 단순 객체 인식 수준을 넘어, 특정 환경에 최적화·고도화한 AI 솔루션 등이 핵심 경쟁 요소로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 특히 공공을 넘어 기업과 소상공인·가정용까지 AI 기능이 기본 탑재되는 시대로 시장 전반의 구조가 변화되고 있다고 평가했다.
엑시스는 단순 감시를 넘어 발생할 수 있는 위험을 감지하고 감지한 위험을 즉각적으로 알려 신속하게 대응할 수 있도록 지원하는 보안 감시 기술의 요구 증가로 AI 기능 탑재 및 지원 카메라 시장 수요가 늘어난 것으로 보인다고 밝혔다.
웹게이트는 공공과 민간 전반에서 지능형 보안 수요가 확대되며 지속적인 성장세를 보이고 있으며, 특히 일반 카메라에서 AI 분석·엣지 기반 솔루션 중심으로 시장 구조가 빠르게 전환한 시기로 평가했다.
진명아이앤씨는 단순한 설치 증가를 넘어 AI 기능 고도화와 실사용 가치가 강화되는 방향으로 전개됐다고 분석했다. AI 분석 기능을 카메라 자체에서 수행하는 엣지 온디바이스 AI가 보편화되며, 사람의 속성과 이상 행동 탐지에 대한 실시간 분석 역량이 증가한 제품들이 등장했다고 덧붙였다.
티피링크는 단순 영상 모니터링 단계를 넘어, AI 분석 기반의 운영 효율화와 통합 관제 중심 시장으로 빠르게 전환하고 있다고 평가했다. 더불어 가격이나 하드웨어 성능 중심의 경쟁에서 벗어나, AI 인식의 정확도와 사이버보안 수준, 클라우드 관리 편의성, 총소유비용(TCO)을 종합적으로 고려하는 성숙 단계에 진입하고 있다고 분석했다.
하이크비전은 기존 CCTV의 단순 교체 수요를 넘어 AI 기반 지능형 관제 중심으로 빠르게 전환하는 시기였다고 평가했다. 특히 보안과 안전, 운영 효율을 동시에 개선하려는 요구가 증가하면서 AI 기능이 사실상 필수 요소로 자리 잡고 있는 단계라고 덧붙였다.
하지만 인콘은 사회적으로나 산업적으로 AI 기술 전반에 대한 관심은 확대되고 있지만, 기존 CCTV를 AI CCTV로 교체하는 사례는 제한적이며, 특히 영상분석 기능의 실효성과 적용 범위에 대한 우려로 도입을 검토하지만, 결정까지 이어지는 경우는 많지 않았다고 평가했다.
이렇듯 기업들은 AI 기술 도입에 대해 굉장히 긍정적이면서도 기능의 다양성을 원하는 시장의 니즈를 느끼고 있었다.
서울시, 모범적인 AI CCTV 도입 성과와 고도화 사례
서울시 25개 자치구 중 11개 자치구가 2025년 6월까지 5224대의 지능형(AI) CCTV를 설치했으며, 전국의 지자체들이 노후된 CCTV를 AI CCTV로 교체하거나 신규 설치를 통해 지역민의 안전 강화에 힘쓰고 있다.
▲서울시 CCTV 설치 현황 [자료: 서울시]
국내에서 가장 AI CCTV의 도입과 고도화에 적극적인 지자체는 서울특별시다.
서울특별시에는 총 11만7486대(2025년 6월 30일 기준, 서울특별시 각 자치구의 CCTV 통합관제센터에 연계된 CCTV 수. 미연계 CCTV 수 제외)의 CCTV가 설치돼 있으며, 그중 AI CCTV는 36.6%에 해당하는 4만2995대다.
설치 목적별로는 범죄예방 및 수사가 전체 11만7486대 중 88.7%인 10만4239대로 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 교통단속 6.8%(7995대), 시설안전·화재예방 3.8%(4446대), 교통정보 수집·분석 0.5%(544대), 기타 다른 법령 0.2%(262대) 등이다.
또 범죄예방 및 수사를 세분화하면 방범이 전체 10만4239대 중 74.1%인 7만7273대로 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 이어 공원·놀이터가 16.6%(1만7262대), 어린이보호구역이 8.5%(8830대) 그리고 쓰레기 무단투기가 0.8%(874대)를 차지하고 있다.
▲서울시 생성형 AI 접목 시 예시(사례)
▲AI CCTV 개선 및 활성화를 통한 사건처리 현황 [자료: 서울시]
서울시는 약 4만3000대의 AI CCTV 도입에 약 950억원을 투입했으며, 그 결과 범죄 발생률은 5% 감소하고 검거율은 4% 향상됐으며, 시민 체감 안전을 나타내는 약자 동행지수도 21% 증가하는 성과를 거두었다고 밝혔다.
특히 서울시는 AI CCTV의 오탐율을 줄이기 위해 산·학·연과 자치구가 참여하는 ‘지능형 CCTV 활성화 계획’을 수립하고 △맞춤형 이벤트 설정 △오탐 데이터 학습 △사물·사람 구분 학습 등을 추진했다.
그 결과 4개월 만에 AI CCTV의 상황 판별 정확도는 36%에서 71%로 두 배 가까이 향상됐고, 관제요원의 이벤트 확인율도 37%에서 82%로 높아졌다. 불필요한 탐지 건수는 월 454만건에서 54만건으로 약 8.8배 감소해 관제의 품질과 속도가 동시에 개선됐다. 그리고 이러한 개선은 사건 대응 역량의 향상으로 이어져 사건 처리 건수가 6배 이상 증가했다.
실제로 강서구에서는 횡단보도 인근을 배회하던 고령의 어르신을 AI CCTV가 탐지해 관제센터와 경찰이 신속하게 공조함으로써 안전하게 보호할 수 있었고, 노원구에서는 도심에 출현한 멧돼지를 실시간으로 포착해 유관 기관과의 연계로 주민 위협을 조기에 차단했다.
송파구에서는 수변 무대에 대규모 인파가 몰린 상황을 사전에 감지해 경찰과의 협력 대응을 통해 안전사고를 미연에 방지했다.
서울시는 7개월간 AI 학습을 통해 지능 수준을 기존의 ‘1세 옹알이 단계’에서 ‘5세 어린이 수준’까지 끌어올렸다고 설명했다. 이제는 개가 엎드려 있어도 쓰러진 사람으로 오인하지 않고, 사물과 동물, 사람을 구분해 정확히 판단할 수 있는 수준에 도달한 것이다.
서울시는 2026년부터 AI CCTV에 생성형 AI를 접목하는 시범 사업을 추진한다. 소형 언어모델(sLLM: smaller Large Language Model)을 활용하면 기존에 단순히 ‘이상 유무’만 판별한 기존 CCTV가 연속적·복합적 상황까지 정밀 분석해 ‘왜 이상한지’, ‘어떤 맥락인지’를 설명할 수 있는 단계로 진화하게 된다. 이렇게 되면 군중 밀집 속 쓰러짐이나 반복적 무단투기와 같은 복합 패턴도 놓치지 않고 식별해, 실제 위험을 더 빠르고 정확하게 포착하는 등 불필요한 오탐은 줄이고 관제 효율과 현장 대응력을 강화할 수 있다.
AI CCTV의 과제: 오탐·미탐 관리와 모델 고도화
AI CCTV나 지능형 영상분석은 사실 꽤 오래전부터 도입됐지만, 그 실효성에 대해서는 갑론을박이 이어졌다. 그 이유는 오탐이나 미탐의 정확도가 낮았으며, AI의 고도화에는 학습이 필요하지만, 학습 데이터의 구입이나 이용이 쉽지 않았기 때문이다.
▲국내 주요 기업의 AI CCTV 구축 사례 [자료: 각사 제공, 정리: 시큐리티월드·보안뉴스]
업체들 역시 ‘AI 인식의 정확도’와 ‘오탐·미탐’ 문제를 AI CCTV 도입 시 직면하는 가장 큰 장애물로 꼽았다. 그렇다면 각각의 업체들은 오탐과 미탐률에 대해 어떻게 관리하고 AI 모델의 업데이트와 학습은 어떻게 진행하고 있을까?
세연테크는 오탐과 미탐률에 대해서는 오픈소스 AI 모델 기반에 추가 학습을 통한 정확도를 기준으로 관리하며, SoC 제조사와의 협업을 통해 SDK 개발 및 직접 업데이트하고 LPR의 경우 협력업체를 통한 학습으로 고도화하고 있다.
씨프로는 실제 설치 환경에서 수집한 다양한 현장 데이터를 기반으로 지속적인 검증과 튜닝을 통해 AI 정확도를 관리하고 있다. 또한 단순히 AI 모델만 개선하는 것이 아니라 카메라 하드웨어와 ISP, 펌웨어 구조를 함께 최적화해 오탐과 미탐을 최소화하고 있다. 또한 중앙 서버 학습과 엣지 환경을 고려한 최적화 모델을 병행 운영하며, 정기적인 업데이트를 통해 성능을 개선하고 있다.
아이디스는 AI 인식 성능을 CCTV 영상 기반 자체 AI 학습 알고리즘에 두고 있으며, 이를 통해 차별성과 신뢰성을 강화하고 있다. AI 인식 성능은 ‘정확도’ 수치로만 판단하지 않고 오탐과 미탐을 구분한 지표로 관리하며, 모델 배포 전 실제 CCTV 촬영 환경에서 수집한 영상 데이터를 정제·라벨링해 반복 검증한다.
특히, CCTV 하드웨어까지 개발·공급하는 구조적 장점을 바탕으로, 센서와 ISP 처리, 압축 등 영상 파이프라인 특성을 정확히 이해하고 설계와 튜닝에 반영해 일관된 조건의 테스트 데이터 구성과 재현성 있는 평가가 가능하도록 운영하고 있다.
또한 CCTV 영상 기반 자체 AI 학습 알고리즘을 중심으로 엣지 AI 영상분석 모델을 개발·운영하고 있으며, 이를 펌웨어 릴리즈와 연동해 체계적으로 버전을 관리하고 있다. AI 모델 학습은 내부 기준과 관련 법령·계약 범위 내에서 적법하게 확보된 데이터를 기반으로 이루어지며, 현장 이슈 발생 시에는 고객과 협의를 통해 제공받은 샘플 데이터를 반영해 해당 환경에 최적화한 알고리즘을 추가로 학습한다. 이 과정에서도 데이터의 외부 확산을 최소화하는 보안 체계를 유지하고 있다.
엑시스는 펌웨어 업데이트와 함께 주기적으로 AI 성능 관리를 진행하고 있으며, 본사 R&D팀에서 업데이트와 학습을 진행하고 있다.
웹게이트는 AI 인식의 정확도와 오탐·미탐 관리를 위해 현장 데이터 기반의 지속적인 검증과 영상 학습을 병행하고 있다. 또한 AI 모델은 일회성 개발이 아닌 ‘데이터 수집-학습-검증-배포-재학습’의 지속적인 순환(Loop) 구조를 통해 고도화하고 있다.
인콘은 AI 카메라와 H/W 기반 지능형 영상분석에서 생성되는 이벤트와 메타데이터를 통합 분석해 발생 시간과 위치, 패턴을 기반으로 한 시나리오 기반의 복합 이벤트 관리체계를 운영하고 있다. 단순 이벤트 발생만으로 알람을 생성하지 않고, 사전에 정의된 시나리오 조건을 충족한 경우에만 알람을 발생시키는 이중 필터링 구조를 통해 오탐과 미탐을 최소화한다.
또한 오탐 가능성이 높은 현장에 대해서는 오탐 이미지 재학습을 통해 지속적인 성능 개선을 진행하고 있다. AI 모델 학습 및 업데이트는 정탐 이미지와 오탐 이미지를 활용해 총 1가지 형태의 데이터 증강 기법을 적용하고 있다.
학습할 이미지를 가로와 세로, 사선, 각도 변형 등 각각 4단계로 적용해 다양한 환경을 반영한 학습을 진행함으로써 인식 안정성을 확보하고 있다.
진명아이앤씨는 지자체 B2G 환경에서 요구하는 안정성과 확장성 확보를 위해 엣지와 서버 환경을 분리한 투트랙 구조로 고도화를 진행하고 있다. 엣지 모델은 서비스 타깃에 따라 온디바이스 환경에 적합한 경량화된 모델을 개발하고 서버 타입은 영상과 의미 정보를 기반으로 한 VLM 구조를 활용해 상황분석과 객체 분류, 영상분석 기능 등의 고도화를 추진한다는 계획이다.
티피링크는 실제 현장 환경에서의 검증과 지속적인 개선을 통해 AI 모델의 정확도를 관리하는 한편, 다양한 설치 환경에서 수집된 피드백을 기반으로 알고리즘을 개선하고, 펌웨어 업데이트를 통해 오탐과 미탐을 줄여나가고 있다. 또한 AI 모델은 중앙 연구개발 조직에서 지속해서 학습·검증하며, 현장 피드백을 반영한 펌웨어와 소프트웨어 업데이트 형태로 제공된다. 이를 통해 설치 이후에도 성능이 지속해서 개선되는 구조를 지향하고 있다.
▲국내 주요 기업의 AI CCTV 제품 [자료: 각 사 제공, 정리: 시큐리티월드·보안뉴스]
하이크비전은 딥러닝 기반의 알고리즘 최적화와 데이터 다양성 확보를 통해 인식 정확도를 극대화하고 있다. 수백만 건의 실제 현장 데이터를 학습해 그림자와 비, 동물, 낙엽 등 보안과 무관한 움직임으로 인한 오탐률을 90% 이상 차단하는 ‘AcuSense’ 기술을 전 제품군에 적용하고 있다.
또한 장면에 대한 입체적인 거리 정보를 판단하는 자동 캘리브레이션(Auto Calibration) 기능을 통해 거리나 각도에 따른 오차를 줄이고, 현장별 맞춤형 미세 조정(Fine-tuning) 지원으로 미탐률을 엄격하게 관리한다.
글로벌 연구소에서 학습된 고성능 AI 모델은 정기적인 펌웨어 업데이트를 통해 각 장비에 직접 배포하며, 하이크비전의 개방형 플랫폼인 HEOP를 통해, 사용자가 외부 클라우드 연결 없이도 필요한 특정 지능형 알고리즘(쓰러짐, 싸움 감지 등)을 카메라에 직접 설치하고 로컬 네트워크 내에서 업데이트할 수 있는 유연한 환경을 제공한다.
한화비전은 실제 환경을 재현한 시나리오 기반의 품질 검증과 현장 데이터의 지속적인 수집을 통해 오탐과 미탐률을 철저하게 관리한다. 특히 와이즈넷9 기반 제품에 적용된 AI 기반 기술로 노이즈를 제거해 인식 정확도를 극대화하고 있다.
업데이트와 학습에 대해서는 양질의 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 재학습하고, 기기에 최적화하는 체계적인 프로세스를 운영하고 있다. 또한 고도화한 최신 알고리즘을 주기적인 펌웨어 업데이트 방식으로 배포해 제품의 탐지 성능을 상시 진화시키고 있다.
설문으로 본 AI 카메라 도입·활용·전망
보안산업 종사자 및 사용자들은 AI 카메라에 대해 어떤 생각을 하고 있을까? 이번 설문은 시큐리티월드와 보안뉴스의 온라인 회원을 대상으로 12월 17일부터 22일까지 진행했으며, 총 1390명이 참여했다.
▲AI 카메라 도입·활용·전망 관련 설문조사 결과 [자료: 시큐리티월드·보안뉴스]
먼저 2025년 말까지 국내 도입된 CCTV 중 AI 카메라의 비중은 어느 정도라고 생각하느냐는 물음에 32.4%가 ‘10% 미만’이라고 답했다. 이어 ‘10% 이상~20% 미만’이 26.6%, ‘20% 이상~30% 미만’이 21.6%, ‘30% 이상~40% 미만’이 10.1% 순이었다.
AI 카메라가 가장 활발하게 적용되는 분야는 무엇인가에 대해서는 ‘방범’이 41.7%로 가장 많은 선택을 받았으며, ‘도로정보 수집’이 17.3%, ‘재난’ 15.1%, ‘불법 주정차 단속’ 11.5%, ‘군사시설 등 외곽감시’ 7.2%가 뒤를 이었다.
AI 카메라 기능 중 현재 가장 활발하게 사용(적용)되고 있는 기능으로는 ‘객체인식’이 44.7%로 가장 높았다. 이어 ‘차번인식’ 19.4%, ‘침입감지’ 18.7%, ‘화재감지’ 10.1%, ‘배회감지’ 2.2% 순이었다.
AI 카메라의 전체 기능 중 얼마나 제대로 활용되고 있다고 생각하는가에 대한 질문에는 22.2%가 ‘20% 이상~30% 미만’이라고 답했다. 이어 ‘10% 미만’이 18.7%, ‘10% 이상~20% 미만’이 17.3%, ‘30% 이상~40% 미만’이 15.1%로 아직까지도 전체 기능 중 활용도는 그리 높지 않다고 생각하는 의견이 많았다.
2026년 연말까지 AI 카메라의 설치 비중은 어느 정도가 될 것으로 예상하느냐는 물음에 대해서는 ‘30% 이상~40% 미만’이 23.0%의 선택을 받았다. 이어 ‘20% 이상~30% 미만’이 20.9%, ‘10% 이상~ 20% 미만’이 16.5%, ‘10% 미만’이 15.1%, ‘50% 이상~60% 미만’이 10.8%의 선택을 받았다.
국내 주요 플레이어들이 보는 시장의 다음 단계
국내 주요 AI CCTV 플레이어들은 2026년에는 지난해보다 더 도입률이 증가하고 기술적인 고도화와 경쟁도 더 치열해질 것으로 전망했다.
세연테크는 AI 기능과 관련한 인증과 정책이 점차 정립됨에 따라 기능이 고도화할 것이라고 밝혔다.
씨프로는 정확도와 안정성이 검증된 제조사 중심으로 시장이 재편되며 AI 기능이 기본 사양으로 정착될 것으로 예상했다.
아이디스는 공공부문은 지능형 CCTV 전환 정책의 본격화로 교체 수요가 급증하고, 민간 시장은 클라우드 기반 CCTV의 확산과 AI 분석의 도입률이 빠르게 높아져 단일 카메라보다 AI 기반 서비스와 통합 솔루션 경쟁이 본격화할 것으로 전망했다.
엑시스 역시 시장 수요에 맞춰 많은 제조사들이 AI 기능을 탑재하거나 AI 기능 지원을 카메라의 기본 기능으로 채택해 시장이 크게 확장될 것이라고 전했다.
웹게이트는 AI 기반 영상분석과 엣지·클라우드 결합 솔루션 도입의 확대로 시장의 점진적인 성장을 예상했다. 더불어 AI 분석의 실효성에 대해서는 현장 적용과 검증이 필요한 단계이기 때문에 이를 바탕으로 지능형 보안 시장이 단계적으로 성숙해질 것으로 전망했다.
인콘은 AI 카메라의 실질적인 활용 사례와 이벤트 데이터 기반 운영의 효율성, 관제 고도화 성과에 대한 정보 제공이 확대된다면 보다 시장이 활성화할 것이라고 전했다.
진명아이앤씨는 공공안전 분야에서의 지속적인 수요 확장을 예상했다. 그 이유로 지자체와 중앙 정부 차원의 방범·재난 대응 투자 확대로 AI CCTV 설치 규모가 증가할 것으로 예상되기 때문이라고 덧붙였다. 또한 영상분석의 정확성과 네트워크 보안 강화 기술 등 기업·제품 간 경쟁도 심화할 것이라고 전망했다.
티피링크는 AI CCTV가 특정 보안 목적을 넘어 스마트 운영 인프라의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 예상했다. 특히 네트워크와 영상, 클라우드가 통합된 플랫폼 기반의 솔루션에 대한 수요가 확대되고, AI 분석의 실질적 활용성과 운영 편의성을 제공하는 기업 중심으로의 시장 재편이 가속화할 것으로 예상했다.
하이크비전은 양적 성장보다는 질적 고도화 단계로 진입할 것으로 전망했다. 단순한 인식 기능을 넘어 정확도와 안정성, 시스템의 연동성, 실제 운영 성과를 입증할 수 있는 솔루션이 시장 경쟁의 핵심이 될 것이라는 분석이다.
한화비전은 신뢰할 수 있는 영상 데이터 구축이 최우선 과제로 떠오를 것으로 예측하며, 고품질 데이터 확보로 AI 분석 효율을 끌어올리는 데 집중하고 있다고 밝혔다.
2026년, AI CCTV의 질적 도약과 경쟁 심화
AI CCTV 시장은 단순한 기술 도입 단계를 넘어, 정책·산업·현장 적용이 맞물린 본격적인 확산과 고도화의 분기점에 서 있다. 정부의 공공안전 강화 기조와 지자체의 적극적인 도입, 기업들의 기술 경쟁이 서로 맞물리면서 시장은 양적 성장뿐 아니라 질적 성숙으로 이동하고 있다. 특히 오탐·미탐 관리와 데이터 품질 확보, 클라우드·엣지 결합 솔루션 등은 향후 경쟁의 핵심 요소가 될 것으로 보인다.
결국 AI CCTV는 단순한 감시 장비가 아니라 스마트 도시와 안전 사회의 기반 인프라로 자리 잡아 가고 있으며, 2026년 이후에는 생성형 AI와 통합 플랫폼을 통해 더 높은 수준의 지능형 보안 생태계로 진화할 것으로 전망된다. 이는 공공과 민간 모두에게 안전·효율·신뢰라는 세 가지 가치를 동시에 제공하며, AI CCTV 시장을 미래 도시 운영의 핵심 축으로 끌어올릴 것으로 기대된다.
[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]
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