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[IT뉴스][2026년 보안 핫 키워드-11] 메타데이터, 공공 관제의 새로운 판단 체계

온카뱅크관리자

2026-01-18 09:27:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="UcljQqpXwd">
          <p contents-hash="affc190ae022fcae22ef58925805f929cc38a8f2b882f8cd7ebca975ae7e5ee2" dmcf-pid="urWDd2qFEe" dmcf-ptype="general"><strong>메타데이터 기반 AI 분석 중심의 지능형 통합관제 전환<br>공공 CCTV 데이터의 비식별 메타데이터 활용 확대</strong></p>
          <p contents-hash="3a4e05c31e6460a89d0a272b92532ed2ee0557a257244d31963df52b68b963cb" dmcf-pid="7mYwJVB3sR" dmcf-ptype="general">[보안뉴스 강초희 기자] 통합관제의 역할과 운영 방식이 빠르게 변화하고 있다. 과거 통합관제가 다수의 CCTV 화면을 실시간으로 확인하며 사건·사고 발생 시 대응하는 데 초점을 맞췄다면, 최근에는 AI 영상분석을 통해 생성되는 메타데이터를 중심으로 관제 전반을 운영하는 지능형 관제 구조로 전환되는 흐름이다. 이는 영상보안 기술 발전과 함께 공공기관이 축적하는 방대한 물리보안 데이터를 단순 저장이 아닌 분석·활용 가능한 데이터 자산으로 관리하려는 움직임과 맞물려 있다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ba4c4a4bdb4d429dda3866166ee645a1fd00d2b91cf50613052429c4cd02ea36" dmcf-pid="zsGrifb0DM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/552815-KkymUii/20260118092125674ctzq.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="pTHmn4KprJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/552815-KkymUii/20260118092125674ctzq.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="28104c715dbd614b43614ad9f0253d6c1f3ba5d3e0633f3ddd68c1157b546d4a" dmcf-pid="qOHmn4KpEx" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <p>[출처: gettyimagesbank]</p>
           </div>
           <br><strong>메타데이터가 이끄는 지능형 관제 전환</strong>
           <br>AI 기반 영상보안 시스템은 사람·차량·행동을 인식하는 과정에서 다양한 분석 결과 데이터를 생성한다. 객체의 이동 경로와 체류 시간, 반복적으로 나타나는 행동 패턴, 시간대별 혼잡도 변화, 기상이나 조도 등 환경 조건에 따른 인식 성능 차이 등이 대표적이다. 이러한 정보는 영상 원본과 분리된 메타데이터 형태로 구조화돼 축적되며, 지능형 통합관제 운영의 핵심 판단 근거로 활용된다. 
          </div>
          <p contents-hash="22876c235574114b3cb1248eb5372c360bfe03b9d04f254fe1e127991a639773" dmcf-pid="BIXsL89UrQ" dmcf-ptype="general">통합관제는 이 메타데이터를 바탕으로 관제 기준과 대응 우선순위를 보다 정밀하게 설정할 수 있다. 예를 들어 특정 시간대나 환경 조건에서 오경보가 반복되는 구역이 메타데이터 분석을 통해 확인될 경우, 해당 구간의 AI 분석 조건이나 감지 임계값을 조정해 불필요한 알람을 줄일 수 있다. </p>
          <p contents-hash="5a1d9aa3ced5d1e7b9f847615f25eb3cc79e48cf1666fc4dd5e2ed46f5e13a14" dmcf-pid="bCZOo62uEP" dmcf-ptype="general">반대로 사고 발생 가능성이 높게 나타나는 장소나 시간대는 위험 지표가 높은 메타데이터를 기준으로 관제 화면에서 우선적으로 표시하는 등 대응 전략을 조정한다. 이에 따라 관제는 모든 화면을 동일한 비중으로 확인하는 방식에서 벗어나 메타데이터로 가공된 위험 정보에 집중하는 구조로 운영된다. </p>
          <p contents-hash="bfe68a8f50ede0b0e5d373f087dc76719c3821c9e71e998804668d2d1516efd1" dmcf-pid="KxNPuGvmO6" dmcf-ptype="general">출입통제와 비접촉 생체인식 시스템과의 연계 역시 메타데이터 기반의 관제 전환을 보여주는 사례다. 특정 구역에서 출입 인증 실패가 반복되거나 정상 인증 이후에도 비정상적인 동선이나 행동이 감지될 경우, 해당 이벤트의 시간·위치·유형 정보가 영상 메타데이터와 함께 통합관제 화면에 표시된다. 이를 통해 관제 요원은 개인 식별 여부보다는 공간과 상황 단위의 이상 징후를 보다 빠르게 파악할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="e80cff94ddccbad4b77bd499efde630eddb46fd358a673e7ff3c5063ce385e29" dmcf-pid="9MjQ7HTss8" dmcf-ptype="general"><strong>공공 영상 데이터, AI 학습의 핵심 자원</strong><br>공공기관에서는 통합관제 과정에서 생성되는 AI 분석 결과를 별도 데이터베이스로 관리하거나 관제 시스템 내에서 재활용하려는 시도가 점차 늘고 있다. 이때 활용 대상은 영상 원본이나 개인 식별 정보에서 비식별화된 분석 결과와 통계 중심의 메타데이터로 무게 중심이 옮겨지고 있다. </p>
          <p contents-hash="54c60b835f879e8d8e5f870f2aa5b78101a658448749e7fd44cf48956446dbb8" dmcf-pid="2RAxzXyOm4" dmcf-ptype="general">실제로 과학기술정보통신부 ICT 규제 샌드박스 심의에서 2025년 3월 ‘지자체 재난·안전 관제용 CCTV 원본 영상 활용 실증 사업’을 승인했다. 이 사업에서는 부천시가 운영하는 약 9000대 규모의 CCTV에서 수집되는 실제 재난·안전 관련 영상을 지능형 관제 AI 모델 학습에 활용하도록 특례가 부여됐다. </p>
          <p contents-hash="f46cb10b0204ecd9bee19d36ad5b6aca1bf8ffaba4c93e74e91929a1cec7d194" dmcf-pid="VecMqZWIIf" dmcf-ptype="general">AI-Hub에는 폭행, 절도, 기물파손, 배회, 침입 등 12종 이상의 이상행동을 포함한 공공 보안용 CCTV AI 학습 데이터셋이 구축됐으며, 행동 유형, 발생 시간, 상황·환경 조건 등 구조화된 메타데이터와 함께 제공된다. 교통 분야에서도 교통 CCTV 돌발 상황 영상과 사고·정체 관련 데이터를 기반으로 한 학습용 데이터셋이 개방돼 교통 관제 고도화와 안전 서비스 개발에 활용되고 있다. </p>
          <p contents-hash="e02be51bf411dcda9b7ba665f9a0c2d70493eefc93358fe779395a9d306b11a8" dmcf-pid="fdkRB5YCrV" dmcf-ptype="general">정부는 2024~2025년부터 범정부 데이터 파이프라인과 국가공유 데이터 플랫폼 구축을 추진하면서 공공 데이터를 AI 학습·분석에 적합한 형태로 정제하고 연계하는 기반을 마련하고 있다. 특히 ‘AI-Ready 공공 데이터’ 기준을 통해 메타데이터 표준화, 품질 관리, 포맷 정비 등 AI가 활용하기 좋은 구조로 공공 데이터를 관리하는 방향을 제시하고 있다. </p>
          <p contents-hash="2f7ec808e7d3bf3adb23d0efe425ffa59034acb512324b1855cc3e47221a6b28" dmcf-pid="4JEeb1GhD2" dmcf-ptype="general">스마트시티 분야에서도 교통·환경·CCTV 데이터를 클라우드 기반 도시 데이터 허브로 통합하고, 원본 영상 자체보다는 이벤트·패턴 중심 메타데이터 분석을 통해 도시 안전과 재난 대응을 고도화하려는 사업이 추진되고 있다. </p>
          <p contents-hash="598e8f676fe8b3dcdd55d8b72a916748ed7299590ef5104fa14136c375cb10fd" dmcf-pid="8iDdKtHlO9" dmcf-ptype="general">지능형 통합관제로의 전환은 공공이 보유한 영상 데이터를 어떤 기준으로 메타데이터로 가공·표준화할 것인지, 그리고 어떤 목적과 조건 아래에서 활용할 것인지에 대한 정책 실증과 함께 진행되고 있다. 관제 운영 효율과 개인정보 보호 사이에서 균형을 찾으려는 논의가 이어지면서 공공 물리보안 데이터와 메타데이터의 활용 범위와 방식은 점차 구체화되는 추세다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 보안뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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