"군청처럼 전력 한도가 정해져 있는 기관들이 있어요."

AI 영상관제 인터뷰에서 뜻밖에 전력 이야기가 나왔습니다. 사고를 얼마나 정확히 찾아내는지, 얼마나 빠르게 분석하는지에 대한 설명만 예상했다면 조금 의외일 수 있습니다.

하지만 실제 도입을 준비하는 입장에서는 빼놓을 수 없는 문제입니다. AI를 돌릴 서버의 전력을 감당할 수 있는지, 지금 쓰는 운영체제에서 제대로 동작하는지, 기존 관제 시스템과 연결되는지, 어느 하나도 성능표만으로는 답하기 어렵습니다. 한국도로공사의 AI CCTV 전환사업에서 인텔리빅스가 모빌린트의 NPU를 선택한 배경에도 이 고민이 있었습니다.

9월 초, 이 문제를 어떻게 풀어가고 있는지 직접 들어보기 위해 인텔리빅스 본사를 찾아, 모빌린트와의 공동 기술 협력을 담당하고 계신 인텔리빅스 강창희 AI 연구원님을 만났습니다.

인텔리빅스 강창희 AI 연구원

카메라를 바꾸는 대신, 영상을 보는 방식을 바꾸다

인텔리빅스는 AI를 통한 안전의 확장성을 오래 고민해 온 회사입니다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 공공 AI CCTV 전환사업의 일환으로, 한국도로공사의 고속도로 CCTV 약 4,000채널을 지능형 AI 관제체계로 전환하는 이번 사업에서 기존 CCTV 인프라는 그대로 두고, 그 위에 AI가 1차로 상황을 검증한 뒤 사람에게 2차로 보고하는 구조를 설계했습니다.

사람이 보기 전에 AI가 먼저 사전 검증 두 번

도로 위에 차 한 대가 멈춰 있습니다. 사고가 난 것일까요, 정체 때문에 잠시 서 있는 것일까요? 그리고 이것을 수 백 개의 화면 속에서 어떻게 검증할 수 있을까요?

단순히 '차가 멈췄다'는 사실만으로는 상황을 파악하기 어려워, 앞뒤 차량의 움직임과 주변 상황을 함께 살펴야 답이 나옵니다. 인텔리빅스가 Vision AI와 VLM을 결합한 이유도 여기에 있습니다.

이번 고속도로 AI 관제체계에서, VIX2.0과 VLM이 결합된 영상분석 및 Gen AMS 플랫폼이 어떤 역할을 하는지 소개해 주실 수 있을까요?

창희: 이번에 진행 중인 사업은 한국도로공사와 함께 전국 고속도로의 터널, 결빙 취약구간, 사고다발구간, 상습 정체구간 등 약 4,000채널 규모의 CCTV 분석을 실시간 AI 안전관제 체계로 전환하는 프로젝트입니다. 기존 CCTV 인프라는 그대로 두고, 그 위에 효율적인 AI를 구현할 수 있는 서버를 얹는 방식이죠.

한국도로공사 AI CCTV 전환 사업 시스템 구성도

인텔리빅스의 영상분석 엔진 VIX2.0의 Vision AI가 1단계로 교통사고, 고장·정차 차량, 역주행, 낙하물 같은 이상 징후를 실시간으로 먼저 탐지합니다. 이어 2단계로 VLM(비전언어모델)이 탐지된 전후 장면과 도로 환경을 다시 분석해 실제 돌발상황인지 검증하고요.

이 역할을 맡게 된 하드웨어 기반이 바로 모빌린트의 ARIES 기반 MLA400 PCIe Card입니다.

VIX2.0 영상분석 시스템은 기존 시스템과는 어떤 차이점이 있나요?

창희: 기존 영상분석 시스템은 객체를 빠르게 탐지할 수는 있겠지만, 차량 그림자나 조명 변화, 기상 상황, 정체 차량처럼 복합적인 도로 환경에서는 정상 상황을 사고로 판단하는 오탐이 발생할 수도 있습니다.

인텔리빅스는 Vision AI의 신속한 탐지에 VLM의 상황 이해와 2차 검증을 결합해 이러한 오탐을 줄이고 영상분석 결과의 정확도와 신뢰도를 높이는 구조를 구현합니다. 검증된 사건은 통합 플랫폼 Gen AMS를 통해 관제 담당자에게 보고됩니다. 영상 관제 화면 하나하나를 확인하는 것이 아니라 이미 검증된 주요 이벤트만 확인하면 되는 것이죠.

이 이중 단계 덕분에 관제요원이 확인해야 하는 불필요한 알람이 대폭 감소하며 관제 집중도와 대응 속도를 크게 향상시킬 수 있어요.

영상을 이해하고 텍스트로 변환하여 사람을 위한 보고서로 정제하는 Gen AMS 플랫폼(출처=인텔리빅스)

똑똑한 AI 관제 시스템 구현에 모빌린트 NPU를 선택하게 된 계기

하나의 기관에서 수백 개 CCTV 채널 규모를 실시간으로 처리하는 작업에 있어, 분석 구조를 설계하는 것과 현장에서 실제로 작동하게 만드는 것은 차원이 다른 문제인데요. 강창희 연구원이 도입 과정에서 따져본 기준은 구체적이었습니다.

• 현실적인 전력 운용

• 운영체제 호환 및 안정성

• 신속한 고객지원

전력과 OS로 마주한 벽, 모빌린트 NPU로 돌파구를 찾다

협력 사업에 모빌린트의 ARIES 기반 MLA400 PCIe Card가 도입되었습니다. 어떤 변화가 있었나요?

창희: 군청처럼 전력 한도가 정해져 있는 기관들이 있어요. GPU를 쓸 때는 서버 한 대당 필요한 전력이 커서, 원래대로라면 UPS* 같은 전력 공급 설비를 추가해야 했거든요. 그런데 이번에는 단일 서버당 수용 가능한 채널 수를 늘리면서도, 전력은 더 늘리지 않아도 됐어요.

*UPS란?
Uninterruptible Power Supply(무정전 전원장치)를 의미하며, 정전이나 전압 변동 등 전원 문제 발생 시 연결된 장비에 중단 없이 안정적인 전력을 공급하는 장치입니다.

또한 여러 업체를 검토하는 과정에서, 윈도우 OS가 실제 동작 검증이 된 NPU는 모빌린트가 유일했다고 하는데요.

창희: 현 사업에서 인텔리빅스는 윈도우 OS 기반의 서버 환경을 운용 중입니다. 그래서 저희 입장에서는 윈도우 드라이버가 실제 투입 단계에서도 잘 동작하느냐가 꽤 중요한 기준이었어요. 하지만 비교해 본 다른 곳들은 그 부분이 검증까지는 준비되어 있지 않았거든요.

이번 사업에 투입된 모빌린트의 저전력, 고성능 AI 가속기 ‘ARIES(에리스)’ 4개가 탑재된 ‘MLA400 PCIe Card Passive Slim’

복합적인 모델 설계, 발빠른 고객 지원으로 해결

인텔리빅스는 안전과 직결된 시스템을 만드는 기업인만큼, 성격이 다른 검출 모델과 VLM을 한 시스템에서 10개 이상 복합적으로 운영하는 등 특수하게 최적화된 AI 모델 구조를 운용하고 있습니다.

여기에 비전 모델보다 연산량이 많은 VLM이 이벤트 발생 즉시 응답하지 못하면 실시간 대응에 차질이 생기기 때문에, NPU 상에서 VLM이 지연 없이 응답하도록 CPU와 NPU 파이프라인을 조율하는 것이 중요한 과제였습니다. 따라서 모델 최적화가 큰 관건이었는데요.

개발 및 플랫폼 구현 단계에서 어려운 점은 없으셨는지, 솔직한 비하인드가 궁금해요.

창희: 도입 초기 개발 단계는 세부적으로 맞춰야 할 부분들이 꽤 있었습니다. 하지만 이전에 함께 과제를 진행했을 때도, 문의를 드릴 때마다 모빌린트 전담 모델팀이 엄청 빠르게 대응해 준 덕분에 무사히 지나갈 수 있었고, 결과적으로는 개발 과정을 잘 완수하여 현재 안정적으로 잘 돌아가고 있습니다. 이번 사업 협업도 신속한 기술 지원과 함께 맞춰나가는 중입니다.

강창희 연구원이 자리에서 VLM 시스템을 실행하는 모습. 데스크 위의 MLX-A1 Edge AI Box가 눈에 띕니다.

지자체 실증부터 다져온 신뢰성이 있었기 때문에, 이번처럼 훨씬 큰 전국 단위 사업에서도 망설임 없이 모빌린트를 선택할 수 있었습니다.

인텔리빅스, 보는 관제에서 ‘행동하는 안전 AI’로

인텔리빅스는 요즘 여러 방향에서 이름이 언급되는 회사입니다. 최근 국내와 세계 각국 전시를 통해서는 4족 보행 순찰로봇 ARGOS와 VLA 엔진 기반 안전 AI 에이전트 VIXA를 선보이며 ‘행동하는 안전 AI(Safety AI in Action)’라는 슬로건을 내걸었습니다. 국내 최초로 AI 신뢰성, 책임성 국제 표준인 ISO 42001 인증을 포함해 국제표준 경영시스템 인증 5개를 모두 석권한 회사이기도 합니다.

인텔리빅스 본사 입구에서 방문객을 환영하는 비전이자 슬로건, “The Safest World with AI”

인텔리빅스의 본사 곳곳 빼곡히 들어선 인증서와 상패

‘AI로 안전한 세상을 만든다’는 경영 철학이 저희 출발점입니다. Vision AI와 생성형 AI를 결합한 VLM 기술을 기반으로, AI를 통해 사람의 생명과 재산을 지키고 안전한 사회를 만드는 것을 기업의 미션으로 삼고 있어요. 안전과 직결되는 AI일수록 성능뿐 아니라 신뢰성과 책임성이 함께 갖춰져야 고객과 사회의 신뢰를 얻을 수 있다고 생각해요.

기존 인프라를 전면 교체하지 않고도 AI 기술력을 더하는 것, 그리고 그 기술력이 사람의 판단을 보강하는 것. 이를 실현하는 인텔리빅스와 모빌린트의 협력 사례는 전국 고속도로를 더 안전하게 만들어 갈 예정입니다.

모빌린트와 협력을 고려하고 있는 기업들에게 한 말씀 부탁드립니다.

창희: 대규모 영상 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 다른 기업이라면, 저전력, 고효율 인프라를 갖추면서도 기존 VMS나 NVR 같은 레거시 시스템과 연동할 수 있어 대규모 시설 교체 없이 AI 기능을 도입할 수 있다는 점에서 모빌린트를 충분히 추천할 만하다고 생각해요.

인텔리빅스와 모빌린트, 두 회사의 협력을 통한 포부를 한 마디로 전해 주세요.

창희: 인텔리빅스의 정밀한 Vision-VLM 알고리즘과 모빌린트의 고효율 NPU로, 더 많은 분들의 안전을 위해 가장 신뢰할 수 있는 AI 안전망을 완성하겠습니다.

우리 환경에도 적용할 수 있을까요?

이번 사례에 소개된 인텔리빅스의 관제 시스템이 궁금하다면, 인텔리빅스 홈페이지에서 Vision AI와 VLM을 결합한 안전 AI 솔루션과 Gen AMS 플랫폼을 확인해보세요.

→ 인텔리빅스 홈페이지 바로가기

이 대규모 관제의 하드웨어 기반이 된 NPU, 모빌린트 MLA400 PCIe Card가 궁금하다면, 제품 상세 페이지에서 사양과 성능을 확인할 수 있습니다.

→ MLA400 PCIe Card 상세 페이지 바로가기

이 글은 2026년 9월 초 진행한 인텔리빅스 강창희 AI 연구원 인터뷰를 바탕으로 작성했습니다. 약 4,000채널은 해당 사업의 대상 규모이며, 카드 한 장이나 서버 한 대의 처리 성능을 의미하지 않습니다. 사업 진행에 따라 세부 내용은 변동될 수 있습니다.