피지컬 AI 분야의 선도 기업인 버카다(Verkada)는 중앙대학교(총장 박세현)가 자사의 AI 기반 통합 물리보안 플랫폼을 도입해 캠퍼스 전반의 보안 운영 체계를 고도화했다고 밝혔다.
중앙대학교는 서울 흑석동 서울캠퍼스와 안성 다빈치캠퍼스를 운영하는 대한민국 대표 사립 종합대학으로, 약 3만 명의 학생과 3000여 명의 교직원이 함께하는 대규모 교육 환경을 갖추고 있다. 이처럼 넓고 개방된 캠퍼스 환경에서는 다양한 시설과 외부 공간을 포함한 전반적인 안전 관리와 신속한 대응 체계 구축이 중요한 과제로 꼽혀 왔다.
중앙대학교는 기존에도 CCTV 중심의 보안 시스템을 운영해 왔으나, 실제 운영 과정에서는 명확한 한계가 있었다. 캠퍼스가 사실상 24시간 개방돼 있어 사람과 차량, 외부 방문자까지 수시로 출입하는 환경에서 사건이 발생하는 경우, 담당자가 방대한 녹화 영상을 일일이 수작업으로 확인해야 했다.
특히 다빈치캠퍼스는 약 76만 제곱미터에 달하는 넓은 면적과 다양한 건물, 외곽 취약 구역이 혼재돼 있어, 옥상 출입구나 외곽 지역과 같은 위험 지점에서 신속한 상황 인지와 대응이 어려운 구조적 제약이 있었다. 또한 관제센터에서는 다수의 카메라 영상과 이벤트 로그를 동시에 모니터링해야 했기에 24시간 운영 체계에도 불구하고 모든 상황에 즉각 대응하는 데 한계가 있었다.
중앙대학교는 이러한 문제를 해결하기 위해 Verkada의 통합 물리보안 플랫폼을 도입했다. 무엇보다 Verkada를 통해 서울캠퍼스와 다빈치캠퍼스를 아우르는 보다 통합된 보안 운영이 가능해졌다. 기존처럼 관제센터 안에서 여러 화면을 동시에 주시하는 방식에만 의존하는 것이 아니라, 하나의 플랫폼에서 캠퍼스별 상황을 함께 파악하고 모바일 기기와 관제 환경을 병행해 실시간으로 대응할 수 있게 된 것이다.
여러 사이트를 동시에 관리해야 하는 대학 환경에서는 이러한 원격 관리의 유연성이 실무 효율과 대응 속도를 높이는 데 큰 도움이 된다. 특히 AI 기반 검색, 실시간 알림, 원격 모니터링 기능을 통해 기존의 사후 대응 중심에서 선제 대응 중심으로 보안 운영 방식을 전환했으며, 이를 통해 다음과 같은 혁신적인 보안 운영이 가능해졌다.
Verkada 도입 후 가장 두드러진 변화는 조사 속도의 획기적인 개선이었다. 서울캠퍼스에서는 차량 번호판, 복장 묘사 등의 필터를 통해 특정 인물이나 차량을 즉시 식별할 수 있게 됐다. 실제 한 사례에서는 이 시스템을 활용해 특정 인물의 동선을 빠르게 추적해 체계적인 대응을 지원하는 성과를 거뒀다.
이 같은 검색·확인 방식은 단순히 조사 시간을 줄이는 데 그치지 않고, 배달 오토바이처럼 반복적으로 출입하는 차량 흐름을 보다 효율적으로 파악하는 데에도 도움을 주고 있다. 중앙대학교는 번호판 기반 검색(LPR), AI 기반 알림, 그리고 통합 타임라인(Unified Timeline) 기능을 함께 활용해 여러 카메라에 걸친 이동 흐름을 더 빠르게 따라가고, 어떤 차량이 언제 어디를 거쳐 이동했는지 보다 직관적으로 확인할 수 있다.
또한 데이터센터와 같은 민감 시설에서는 무단 침입이나 배회 행위를 빠르게 감지할 수 있어, 중요 자산과 데이터를 보다 효과적으로 보호할 수 있게 됐다. 박기석 중앙대학교 총무처장은 “서울캠퍼스의 경우, 예전에는 오랜 시간이 걸리던 일들을 Verkada 도입 후 훨씬 빠르게 처리할 수 있었고, 그 변화가 대응 속도와 전반적인 캠퍼스 안전 수준 모두에서 의미 있는 차이를 만들어 냈다”고 설명했다.
특히 다빈치캠퍼스에서는 옥상 출입구와 같은 고위험 구역 관리에서 Verkada의 효과가 두드러졌다. 기존에는 관제센터 중심의 모니터링 구조로 이상 징후를 ·즉시 포착하기 어려웠으나, Verkada 도입 이후 AI 카메라가 감지한 상황이 즉시 모바일 기기로 전송돼 담당자가 현장을 즉시 확인하고 필요시 근무자에게 현장 점검을 요청할 수 있게 됐다.
장우근 중앙대학교 다빈치캠퍼스 총무처장은 “접근 단계에서부터 상황을 파악하고 위험 가능성을 사전에 판단할 수 있어, 담당자에게 즉시 알리고 현장을 직접 확인할 수 있다”며 선제적 대응 체계의 효과를 강조했다.
보다 큰 변화는 캠퍼스 안전을 바라보는 운영 방식 자체이다. 중앙대학교는 Verkada를 통해 단순히 영상을 사후 확인하는 수준을 넘어, 옥상 출입구나 외곽 취약 지역처럼 위험도가 높은 구역에서 이상 상황이 커지기 전에 먼저 개입할 수 있는 체계를 갖추기 시작했다. 수많은 화면과 이벤트 로그를 동시에 살펴봐야 했던 기존 관제 방식과 달리, 실제로 주목해야 할 이벤트를 더 빠르게 확인할 수 있게 되면서 보안 인력은 더 필요한 지점에 집중하고 더 이른 시점에 대응할 수 있게 됐다.
한편 중앙대학교는 안전 강화와 함께 구성원의 개인정보 보호를 동등하게 중요하게 여기고 있다. 학교 측은 지능형 영상 보안 시스템이 안전성과 효율성을 높이는데 큰 도움이 되지만, 대학 구성원에게 불필요한 감시 인식을 줄 수 있는 부분에는 신중한 접근이 필요하다고 강조했다.
이러한 맥락에서 Verkada의 권한 기반 접근 제어와 선택적 얼굴 블러 기능은 핵심적인 역할을 한다. 이러한 기능들은 조사 과정 중에 불필요한 개인정보 노출을 최소화할 수 있어, 개인정보 보호 기준이 높은 국내 대학 환경에 특히 적합한 솔루션으로 평가받고 있다.
중앙대학교는 Verkada를 통해 더 빠른 상황 인지와 ‘어디에서든’ 대응이 가능한 기능을 갖추면서, 교직원, 주요 시설을 보다 효과적으로 보호할 수 있게 됐다고 평가했다. 이에 향후 Verkada 솔루션의 활용 범위를 캠퍼스 전반으로 더욱 확대할 계획이다. 다빈치캠퍼스는 야외 취약 지역에 대한 영상 보안을 강화하고, 동물의 출몰이나 펜스 침입 등을 선제적으로 모니터링하는 방안을 검토 중이다. 서울캠퍼스 또한 학생 생활관 택배 보관소의 보안 관리 시스템과 대형 식당 내 공기질 센서 도입을 추가해 화재 및 사고 예방 체계 고도화를 고려하고 있다.
이와 함께 중앙대학교는 앞으로 기숙사 출입관리 영역으로의 확장 가능성도 검토하고 있다. 대학 환경에서는 외부 방문자 관리, 생활관별 또는 사용자 그룹별 출입 권한 설정, 필요 시 성별 기반 출입 통제 정책 적용 등 보다 세분화된 출입 운영이 중요할 수 있기 때문이다. Verkada의 통합 출입관리 체계를 활용하면 이러한 민감한 생활 공간에서도 관리 일관성을 높이고, 외부인 출입이나 예외 상황에 보다 체계적으로 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
또 다른 관심 영역은 커맨드(Command) 내 층도 기능을 활용한 디바이스 관리와 운영 가시성 향상이다. 층도를 활용하면 카메라, 출입문, 각종 장비를 건물 도면 위에서 직관적으로 확인할 수 있어 장비 위치 파악은 물론 도어 상태 확인, 장애 발생 시 위치 추적, 온라인/오프라인 여부 확인 같은 관리 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있다. 캠퍼스처럼 건물 수가 많고 운영 범위가 넓은 환경에서는 이러한 시각화 기반 관리 방식이 네트워크 이슈나 장비 상태 확인처럼 기존에 번거로웠던 업무를 훨씬 단순하게 만들어줄 수 있다.
앞으로 중앙대학교는 이러한 기반 위에서 멀티캠퍼스 원격 운영, 배달 오토바이와 출입 차량에 대한 보다 정교한 추적, 기숙사 출입관리, 그리고 층도 기반의 장비 운영 가시성까지 아우르는 더욱 연결된 캠퍼스 안전·운영 체계로 발전해 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
버카다 코리아 김기훈 지사장은 “넓고 개방된 대학 캠퍼스 환경에서는 단순한 영상 기록을 넘어, 데이터를 기반으로 한 지능형 보안 운영이 필수적이다. 이제 교육 현장의 안전 패러다임이 사후 대응에서 선제적 예방으로 빠르게 전환되고 있다”며 “중앙대학교와의 협력을 통해 보다 진화된 캠퍼스 안전 모델을 구현하고, 이를 기반으로 국내 교육기관들이 보다 스마트하고 선제적인 보안 체계를 갖출 수 있도록 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.
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