영상보안 트렌드 2026: AI 신뢰와 지속가능성 시대

최근 생성형 AI를 중심으로 한 AI 기술의 진화 속도가 전례 없이 빨라졌다. 특히 올해는 그 파급력이 극대화되며, 다양한 산업의 패러다임을 전환시켰다. 그리고 이러한 혁신의 불꽃은 영상보안 산업으로도 이어진다.

한화비전은 2026년이 AI가 단순 도입 단계를 넘어 산업 전반에 필수적인 기반으로 자리 잡는 영상보안 산업의 근본적인 전환점이 될 것이라고 전망한다. 특히 ‘자율적인 AI 에이전트’가 영상보안의 시스템 구조와 운영 방식 자체를 재편하는 양상이 두드러질 것으로 기대된다.

이러한 변화의 물결 속에서, 한화비전은 우리가 주목해야 할 다음의 5가지 핵심 트렌드를 조명하며 업계가 나아가야 할 방향을 제시한다.

• 신뢰할 수 있는 AI: 데이터 품질과 규제 준수
• AI 에이전트 협업 관제 시대
• 기술 에너지 위기와 지속가능 보안
• 영상 인텔리전스가 구동하는 스마트 공간
• AI 시대 최적의 인프라 ‘하이브리드 아키텍처’

이 트렌드들은 AI를 핵심 동력으로 삼아, 영상보안이 단순한 모니터링 시스템을 넘어 운영 효율과 지속가능성을 높이는 핵심 축으로 자리매김할 미래를 예고한다.

01
신뢰할 수 있는 AI: 데이터 품질과 규제 준수

AI 분석 기술이 보편화될수록 불량한 데이터가 곧 불량한 결과로 이어진다는 원칙은 영상보안 분야에서 더욱 중요해진다. 저조도, 역광, 안개 등 까다로운 환경에서 발생하는 영상 노이즈와 왜곡은 AI의 오작동과 오탐을 유발하는 주요 원인이 되기 때문이다. 2026년, 이 문제를 해결하는 ‘신뢰 데이터 환경’ 구축은 업계의 최우선 과제로 부상할 전망이다.

최근 AI 분석 엔진의 성능이 일정 수준 이상으로 상향 평준화되면서, 영상보안 투자의 초점이 AI가 오류 없이 판단할 수 있는 고품질 영상 데이터를 확보하는 방향으로 이동하고 있다.

이러한 움직임의 대표적인 예로, AI 기반 고성능 ISP(Image Signal Processing) 기술과 더 큰 센서를 채택해 극한 환경의 노이즈와 왜곡을 최소화하는 기술 투자가 있다. AI 기반 ISP는 딥러닝을 통해 객체와 노이즈를 구별, 노이즈는 효과적으로 제거하고 객체의 디테일은 최적화해 AI 분석에 가장 유리한 데이터를 실시간으로 제공한다. 이미지 센서는 더 클수록 더 많은 빛을 포집해 저조도 환경에서부터 영상 노이즈 발생을 원천적으로 억제한다.

한화비전 2세대 P시리즈 AI 카메라는 듀얼 NPU 디자인과 AI 기반 이미지 개선 기술이 적용된 와이즈넷 9(Wisenet 9) 칩셋과 1/1.2” 대형 센서를 동시에 채택, 극한 환경에서도 AI 분석에 최적화된 선명한 이미지를 보장한다.

이와 함께, AI의 윤리적 사용 문제가 대두되면서 AI 관리 시스템 도입이 필수화 되고 있다. 특히 유럽연합(EU)의 AI Act 같은 글로벌 규제 표준은 공공 안전 영역의 영상보안 AI를 고위험(High-Risk) 기술로 분류한다. 이에 따라 제조사들은 시스템 설계 단계부터 AI의 투명성(Transparency)을 보장해야 할 법적 의무를 지게 되며, 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위한 업계의 노력 또한 빨라질 것으로 예상된다.

한편, 한화비전은 회사의 신뢰 데이터 확보 역량을 바탕으로 와이즈AI(WiseAI) 앱을 고도화할 계획이다. 특히 장면(Scene)에 대한 입체적인 거리 정보를 판단하는 자동 캘리브레이션(Auto Calibration) 기능을 추가해 인식된 데이터의 신뢰도를 높이고, 싸움, 쓰러짐 등 이상 행동을 분석하는 AI 이벤트 기능을 2026년 신제품에 추가할 예정이다.

02
AI 에이전트 협업 관제 시대

AI가 단순한 감지를 넘어 스스로 상황을 분석하고 초기 대응을 제안하는 에이전트 수준으로 진화함에 따라, 관제 요원의 역할도 근본적으로 재정의될 전망이다. 인간은 반복적인 모니터링 업무를 AI 에이전트에게 맡기고, 더 중요한 고차원적 역할에 집중하게 된다.

기존 영상보안 시스템에서의 AI가 객체 검색, 추적, 알람 생성 등 반복 업무를 대신해 관제 요원의 업무 부담을 줄여 왔다면, AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나아간다. 복잡한 상황을 스스로 종합 분석해 초기 대응을 자동 실행하고, 관제 요원에게 가장 효과적인 후속 조치를 제안하는 역할을 수행하게 된다.

예를 들어, AI 에이전트는 스스로 침입 상황을 판단해 경고음 발생 등의 초기 조치를 실행한다. 이어, 경찰 출동 요청 필요 유무에 대한 최종 의사결정 옵션을 관제 요원에게 제안하고, 침입 발생 구역의 실시간 영상, 출입 기록, AI가 실행한 초기 조치 로그, 최적 대응 방안 등을 담은 종합 보고서를 자동 생성한다.

이에 따라 앞으로 관제 요원은 복잡한 상황 분석과 법률적, 상황적 맥락을 고려해 최종 의사결정을 수행하는 지휘관 역할을 하게 된다. 더불어, AI 에이전트가 자율적으로 실행한 모든 행동과 추론 과정을 투명하게 추적하고 감독하는 AI 거버넌스 관리자 역할까지 수행하게 된다. 시스템 오남용을 방지하는 이러한 필수적인 역할 수행함에 따라, 관제 요원에게 역량 고도화가 요구되는 시대가 도래한 것이다.

03
기술 에너지 위기와 지속가능 보안

생성형 AI의 폭발적인 성장으로 ‘기술 에너지 위기’가 가속화되고 있다. IEA 보고서 등에 따르면, AI 서버 수요 증가로 데이터센터 전력 소비는 2030년까지 현재의 2배 이상 증가할 것으로 예상된다.

영상보안 산업 역시 더 이상 고성능만을 무한정 추구할 수 없는 기로에 섰다. 고해상도 영상 데이터의 폭증과 엣지 AI 연산 부하라는 난관에 직면했기 때문이다. 이에 운영의 지속가능성과 환경적 비용 최소화를 핵심 가치로 삼는 지속가능한 보안이 TCO(총소유비용) 절감과 ESG 경영 목표 달성을 위한 기초 역량으로 자리매김할 것으로 전망된다.

이러한 지속가능한 보안 목표를 달성하기 위해, 영상보안 업계의 공통적인 방향은 고화질과 AI 연산 능력은 유지하면서 전력 소비를 최소화한 ‘저전력 AI 칩셋’ 개발과 엣지 디바이스(카메라) 자체에서 데이터 효율을 보장하는 기술로 나아가고 있다.

일례로 한화비전의 AI 기반 와이즈스트림(WiseStream) 기술은 영상 데이터 관리 효율을 극대화해 전력 소비 절감에 기여한다. 이 기술은 영상 내 관심 영역과 비관심 영역을 지능적으로 분리해 중요도에 따라 압축률을 조절하는 방식으로, 보안에 필수적인 정보는 그대로 유지하면서도 트래픽 효율을 극대화한다. 나아가 와이즈넷 9 탑재 카메라는 움직임이 없는 영역의 이미지를 재활용하는 기술로 데이터 전송의 기초 효율까지 확보했다.

이러한 일련의 지능형 데이터 관리 전략은 성능과 효율을 동시에 충족시키며, 서버 증설 및 냉각 시스템의 전력 소비를 직접적으로 줄이는 가장 효과적인 수단으로 주목받고 있다.

04
영상 인텔리전스가 구동하는 스마트 공간

AI가 카메라에 기본 탑재되고 대량 데이터를 처리하는 클라우드 기술이 발전하면서, 감각이 있는 공간이라는 의미의 ‘Sentient Space’ 개념이 현실이 되고 있다.

이러한 변화 속에서 영상보안의 역할은 단순 모니터링을 넘어, 현실 환경을 실시간으로 반영하는 디지털 트윈 기술의 핵심 정보원으로 확장된다. 디지털 트윈이란 현실 세계에 존재하는 물리적 대상을 컴퓨터 속 가상 세계에 똑같이 복제한 쌍둥이 모델을 의미한다.

현재 AI 카메라가 추출하는 AI 정보(메타데이터)는 시티, 리테일, 팩토리 등 주요 스마트 시장에서 운영 환경을 효율화하는 비즈니스 인텔리전스로 활용되고 있다. 앞으로 이 메타데이터는 출입 통제 장치, IoT 센서, 환경 센서 등 서로 다른 종류의 정보와 융합되어 하나의 지능형 디지털 트윈 환경을 완성하게 된다.

이러한 디지털 트윈 환경은 관제 방식의 혁신을 가져오는데, 관제 요원은 복잡하게 분리된 화면 대신, VMS(영상관리시스템), 출입 통제 시스템 등이 통합된 지도 기반의 인터페이스에서 모든 이벤트의 관계를 한눈에 파악할 수 있다. 이처럼 현실을 완벽하게 복제한 디지털 공간 내에서 시스템은 상황을 깊이 이해하고, 사람의 개입 없이도 문제를 스스로 해결하고 관리하는 자율 운영 인텔리전트 공간으로 진화한다.

여기에 최신 AI 기술이 더해지면, 관리자는 시스템 운영에 대한 완벽한 제어 환경을 제공받을 수 있다. 예를 들어, AI는 “어젯밤 10시 이후 서버실을 출입한 사람 찾아줘”와 같은 자연어 기반 질문을 즉시 이해하고, 출입 기록과 영상 기록을 자동 분석해 결과를 보고한다. 이는 기존의 복잡한 조건 검색을 넘어서는 진정한 상황 지각 능력을 의미한다.

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AI 시대 최적의 인프라 ‘하이브리드 아키텍처’

고화질 영상 데이터의 급증으로 인해 발생하는 데이터 전송 비용과 지역별 데이터 주권 및 규제 문제가 클라우드 기반 시스템 운영상의 제약으로 대두되고 있다. 이러한 배경 속에서 클라우드의 가치는 유지하면서도 운영 부담을 해소할 수 있는 하이브리드 아키텍처가 영상보안 분야 최적 솔루션으로 빠르게 자리 잡고 있다. 2026년에는 이러한 하이브리드 모델이 AI 시대의 보안 인프라 표준으로 확고하게 정착될 전망이다.

하이브리드 아키텍처는 사용자에게 시스템 운영에 대한 궁극적인 통제권과 선택의 유연성을 제공한다. 이는 각 조직의 비즈니스 특성, 예산 규모, 법적 및 규제 환경에 맞춰 시스템 기능을 가장 효율적인 위치에 배치할 수 있도록 하기 때문에, 결과적으로 TCO 효율을 극대화하는 핵심 전략이 된다.

영상보안 시스템 측면에서 보면, 하이브리드 아키텍처는 온프레미스(On-Premise) 환경과 클라우드 환경 간에 기능을 유연하게 배분해 효율성을 극대화한다. 온프레미스 환경에는 주로 실시간 모니터링 기능과 단기 영상 저장 및 보존 규제를 충족해야 하는 핵심 기능을 배치할 수 있다. 더 나아가, 극도로 민감한 데이터의 로컬 처리 및 통제와 관련된 기능 역시 온프레미스에 배치해 데이터 보안 통제력을 강화하고 현장에서의 즉각적인 대응 능력을 확보할 수 있다.

반면, 클라우드 환경은 원격 중앙 관리, 대규모 데이터 분석, AI 모델의 심층 학습, 장기간 아카이빙 등의 기능에 활용된다. 이렇게 클라우드를 활용함으로써 시스템의 확장성과 운영 편의성을 확보할 수 있다.

단순한 인프라 분리를 뛰어넘어, AI 분석 기반 영상보안 시스템의 성공적인 작동을 위한 최적의 분산형 연산 구조를 지원하기도 한다.

이 구조에서 엣지(카메라/NVR) 디바이스는 1차 연산을 담당해 실시간 감지를 수행하고 클라우드로 전송할 필요한 데이터만 선별함으로써 네트워크 대역폭의 부담을 경감하고 신속성을 극대화한다. 이후 클라우드(Central Server) 환경은 엣지에서 선별된 데이터를 바탕으로 2차 심층 분석 및 대규모 머신러닝 학습을 수행, AI 기능의 정확성과 수준을 크게 향상시킨다.

결론적으로, 이러한 분산 컴퓨팅 방식은 엣지의 즉각적인 대응 능력과 클라우드의 고도화된 분석 능력을 동시에 증진시키는 핵심적인 인프라 기반 역할을 수행하게 된다.

한화비전 관계자는 “2026년은 AI가 영상보안 인프라의 새로운 표준으로 확고히 자리 잡는 시점”이라며, “한화비전은 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고, AI 분석/처리에 최적화된 하이브리드 아키텍처 기반의 솔루션 제공으로 지속가능한 보안 가치를 시장에 전할 것”이라고 말했다.