간략한 소개: 향상된 얼굴 이미지 캡처

Axis Communication의 스티븐 조셉과 Parabit의 롭 레이포니스가 최적화된 비디오 감시 센서 배치의 이점과 이것이 보안 및 소매 고객 참여에 미치는 중대한 영향에 대해 논의하는 영상을 시청하세요.

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힐러리 케네디: 안녕하세요, 파라비트 시스템즈 팟캐스트 '어 비트 어바웃'에 오신 것을 환영합니다. 저는 진행자 힐러리 케네디이고, 오늘 에피소드에서는 기술이 어떻게 더 스마트하고 안전한 세상을 만들어가는지, 즉 보안을 개선하고 새로운 비즈니스 방식을 제시하는 네트워크 솔루션에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

오늘 방송에는 두 분의 훌륭한 게스트를 모시고 귀중한 통찰력을 나눠보겠습니다. 먼저, 핵심 인프라를 위한 혁신적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공하는 세계적인 기업인 파라비트 시스템즈(Parabit Systems)의 사장 겸 CEO이신 롭 레이포니스(Rob Leiponis)님을 모셨습니다. 1995년 롱아일랜드에 본사를 둔 이 회사를 설립한 이래, 롭 사장은 북미와 유럽 전역의 수백 개 금융 기관에 도입된 기술 개발을 주도해 왔습니다. 롭 사장은 35년 이상의 풍부한 경험을 바탕으로 여러분께 깊은 통찰력을 제공해 드릴 것입니다.

두 번째 게스트는 Axis Communications의 은행 및 금융 부문 세그먼트 개발 매니저인 스티븐 조셉입니다. 스티븐은 은행 부문 전략 개발, 내외부 고객 교육 개발을 담당하고 있으며, 전국 컨퍼런스에서 강연도 하고 그 외에도 여러 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 따라서 두 분 모두 보안 강화 및 카메라가 세계에 필요한 데이터 분석을 가능하게 하는 방법에 대한 풍부한 지식을 공유해 주실 것으로 기대합니다.

자, 그럼 쇼에 오신 여러분을 환영합니다.

스티븐 조셉: 안녕하세요, 힐러리. 감사합니다.

롭 레이포니스: 감사합니다.

힐러리 케네디: 네, 먼저 효과적인 얼굴 이미지 캡처에 대해 이야기해 보겠습니다. 얼굴 이미지 캡처는 안전 및 보안은 물론 소매 및 마케팅에도 도움이 됩니다. 그렇다면 고품질 얼굴 이미지를 캡처하는 데에는 어떤 어려움이 있을까요?

스티븐 조셉: 네, 대부분의 경우, 특히 고객을 직접 대면하는 환경에서는 좋은 얼굴 이미지를 포착하는 것이 매우 중요합니다. 제 경험상, 은행 및 금융 기관에서 이러한 문제가 가장 두드러지며, 고객이 정기적으로 방문하는 소매점에서도 마찬가지입니다. 이러한 기업들이 직면하는 주요 과제 중 하나는 훌륭한 얼굴 이미지를 포착할 수 있도록 카메라를 최적의 위치에 설치하는 것입니다.

사건이 발생하고 법 집행 기관이 출동하여 범죄를 저지른 사람을 특정하기 위한 증거를 확보해야 할 때, 최적의 화질로 이미지를 촬영하여 범죄자를 식별하고 법의학적 세부 정보를 제공하는 것은 매우 중요합니다.

힐러리 케네디: 롭, 당신도 그 점에 대해 어떻게 생각하세요? 좋은 얼굴 이미지를 포착하는 데 있어서 어떤 어려움이 있을까요?

롭 레이포니스: 기본적으로 분석에 활용하려는 기존 카메라로 인해 발생할 수 있는 모든 종류의 방해 요소를 제거하는 것부터, 소매 시설, 교통 허브, 하역장 및 물류 시설을 드나드는 사람들의 얼굴 이미지를 모두 확보하기 위해 실제 얼굴에 더 가까운 위치에 보다 눈에 띄지 않는 카메라를 설치하거나 재배치하여 누군가 방해하는 것을 방지하는 것까지 포함합니다.

접근 제어 관점에서, 그리고 인공지능 관점에서 볼 때, 전 세계에 생명 안전 환경을 조성하는 데 크게 기여해 온 이 훌륭한 기술을 활용하는 것이 중요하다고 생각합니다. 사람들의 얼굴 가까이에 있는 센서에 이미지를 배치함으로써 투자 효과를 극대화할 수 있어야 합니다.

힐러리 케네디: 정말 맞는 말씀이에요. 특히 안전과 관련된 상황에서 정말 많은 도움이 됐죠. 두 분 모두 분석에 대해 언급하셨는데, 스티븐 씨, 효과적인 얼굴 이미지 캡처가 이루어졌을 때 분석 기능이 어떻게 활용될 수 있는지 예를 들어주시겠어요?

스티븐 조셉: 맞습니다. 얼굴 캡처에 관해서는 알아야 할 것이 많습니다. 사람들은 이 용어를 혼용해서 사용하지만, 얼굴 캡처에는 여러 단계가 있습니다. 전통적인 얼굴 캡처는 말 그대로 사람의 얼굴 이미지를 캡처하는 것으로, 그 사람이 남성인지 여성인지 정도만 알 수 있습니다. 얼굴 감지는 실제로 얼굴임을 감지하는 단계입니다. 얼굴 인식은 그 사람이 누구인지 식별하는 단계입니다. 얼굴 식별은 데이터베이스에 저장된 얼굴과 100% 일치한다는 것을 확실하게 판별하는 단계입니다.

경찰이 데이터베이스를 검색하는 모습을 자주 볼 수 있고, TV에서도 누군가가 범죄자 사진첩을 뒤지는 장면을 많이 보잖아요? 바로 법의학적 신원 확인을 위해서죠. 알려진 얼굴들을 비교해서 특정 인물을 식별하는 데 도움을 주는 겁니다.

카메라나 비디오 카메라를 적절하게 배치하면, 요즘 대부분의 건물에 들어가 보면 카메라가 설치되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 천장이나 벽에 설치되어 있죠. 보통은 사람이 서 있는 위치에서 꽤 멀리 떨어져 있습니다. 하지만 오늘 우리가 이야기하려는 주제는 이미지 센서를 적절하게 배치하여 사람의 얼굴을 선명하게 촬영하는 방법에 관한 것입니다.

얼굴 인식을 위해서는 약 4픽셀 정도의 크기가 필요합니다. 1080p나 4K TV 화면을 생각해 보세요. 그 이미지에는 수많은 픽셀이 있습니다. 얼굴 인식을 위해서는 사람 얼굴 전체에 걸쳐 약 4픽셀 정도의 크기가 필요합니다. 얼굴 인식을 위해서는 약 20픽셀, 신원 확인을 위해서는 40~80픽셀 정도의 크기가 필요합니다. 이처럼 얼굴 인식에는 다양한 수준의 픽셀이 필요합니다.

힐러리 케네디: 정말 흥미로운 점은, 이제는 어떤 매장에 가더라도 카메라가 설치되어 있는 것을 볼 수 있다는 거예요. 롭, 소매 및 마케팅 분야에서 얼굴 인식 기술이 가장 큰 이점을 제공하는 방식에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠어요?

롭 레이포니스: 얼굴 인식 기술은 다양한 디지털 사이니지에 어떤 콘텐츠를 표시할지 결정하거나, 특정 프로필을 가진 특정 고객이 매장에 방문했을 때 직원에게 메시지를 보내는 데 유용합니다. 이를 통해 해당 고객에게 더욱 맞춤화된 질문을 던져 더 나은 서비스를 제공함으로써 고객 전환율을 높일 수 있습니다.

노드스트롬처럼 고객 도착 알림을 활용하는 것도 좋은 방법입니다. 고객이 도착하면 담당 판매 직원이 배정되어 매장에 들어올 때마다 그 고객을 응대합니다. 분석 데이터를 통해 해당 직원은 주요 고객이 건물 남동쪽 입구로 들어오고 있다는 알림을 즉시 받아 더욱 세심한 응대를 제공할 수 있습니다.

힐러리 케네디: 인공지능에 대한 이야기를 빼놓고는 이 대화를 할 수 없기 때문에 이 부분을 꼭 언급하고 싶습니다. 스티븐, 아시다시피 팬데믹으로 인해 마스크 착용과 같은 사회 운영 방식의 새로운 변화들이 생겼는데요, 카메라와 관련해서 딥 AI는 어떤 역할을 할까요?

스티븐 조셉: 네, 아주 중요한 역할을 합니다. AI는 정말 큰 주제죠. 행동 분석과 관련된 AI 분야에 대한 관심이 매우 높습니다. 예를 들어, 영상 감시 제품을 활용하여 소리를 감지하고, 분석을 통해 사람 수를 세는 것부터 시작해서, 얼굴 인식 분석을 통해 고객의 표정을 포착하여 만족도를 판단하는 것까지 다양합니다. 이러한 기술은 이미 존재하고, 실제로 많은 곳에서 활용되고 있습니다.

팬데믹 기간 동안 저희 파트너사들은 기존에 보안 용도로 사용하던 분석 도구를 사회적 거리두기와 같은 분야에 활용하거나 테스트해 보았습니다. 예를 들어, 마스크 착용 여부를 감지하고, 그 정보를 바탕으로 백엔드 시스템을 연동하여 다른 시스템과의 통합을 가능하게 했습니다. 예를 들어, 금융기관이나 소매점처럼 사람들이 오랫동안 줄을 서서 기다리는 공간에서 음악을 재생하는 등의 기능을 구현할 수 있습니다.

분석 또는 AI는 정말 다양한 방식으로 활용되고 있으며, 매일 수많은 새로운 활용 사례가 개발되고 있습니다. 고객이나 기업들은 이전에는 상상도 못 했던 방식으로 AI와 분석을 활용하는 새로운 방법을 찾아내고 있습니다.

힐러리 케네디: 정말 흥미로운 아이디어네요. 고객들이 미소 짓고 행복한지 알아내는 데 활용한다는 점이 특히 마음에 들어요. 고객들은 당신을 계속 고객으로 유지하기 위해 최선을 다할 테니까요.

스티븐 조셉: 전적으로 동감합니다.

힐러리 케네디: 롭, 분석의 효율성을 위해 카메라의 적절한 배치에 대해 질문드리고 싶습니다. 분석에 대한 수요는 계속 증가하고 있는데, 어떤 종류의 케이스를 고려해야 할까요?

롭 레이포니스: 저희 제품 중 가장 인기 있고 판매량이 많은 제품은 출입구 카메라입니다. 출입구 주변에 카메라를 설치하면 스티븐이 언급했듯이 AI와 얼굴 분석을 통해 사람들이 시설을 드나들 때 슬픈지 기쁜지 등을 파악할 수 있어 완벽한 관리가 가능합니다. 따라서 출입구 카메라는 매우 중요한 위치이자 거래 지점에 설치하기에 적합하다고 생각합니다.

아시다시피, 고객이 매장에 있을 때 실제 계산원이 메시지를 받을 수 있도록 다른 소매 경험을 개발할 수 있습니다. 계산원은 고객이 누구인지, 어떤 방식으로 접근하는지 알고 추가 판매를 제안할 수 있기 때문입니다. 따라서 사람들이 소비하고, 시설을 드나들고, 결제가 이루어지는 지점은 Axis에서 판매하는 은밀하거나 눈에 띄지 않는 카메라를 설치하기에 매우 중요한 장소라고 생각합니다.

힐러리 케네디: 정말 큰 도움이 되었습니다. 스티븐, 당신이 담당하는 여러 산업 분야에서 보안 성공 사례를 몇 가지 공유해 주시겠어요?

스티븐 조셉: 네, 저희는 적절한 카메라 배치를 통해 비디오 감시 및 분석 기능을 활용한 여러 파일럿 프로젝트를 진행했습니다. 그중 가장 중요한 것은 분석 기능과 적절한 카메라 배치를 통해 배회하는 사람을 감지하는 것입니다. 특히 금융 기관에서 이러한 사례를 많이 접하게 되는데, ATM 로비에 들어가면 수상한 사람이 서성거리고 있는 경우가 있습니다. 특히 추운 지역에서는 사람들이 추위를 피해 따뜻한 곳으로 나오기 때문에 이러한 현상이 더욱 빈번하게 발생합니다. 이는 보안 문제뿐만 아니라 고객 안전이나 고객 경험에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

저희는 북동부 지역의 한 주요 금융 기관이 ATM 입구에 영상 감시 제품을 적절한 위치에 설치하고 분석 기능을 활용하여 고객의 배회 행위를 감지할 수 있도록 지원했습니다. 이를 통해 고객이 안심하고 이용할 수 있는 공간을 만들 수 있습니다. 보안, 운영, 그리고 전반적인 마케팅 측면까지 다양한 이해관계자에게 도움이 됩니다. 고객에게 안전한 환경을 제공함으로써 브랜드를 보호하고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

또한 저희는 주요 ATM 제조업체들과 협력하여 ATM 전면부에 비디오 감시 제품을 통합 설치하고, ATM 앞에 서 있는 사람들의 얼굴을 포착할 수 있도록 했습니다. 일반적으로 범죄자들은 ​​야구 모자를 쓰고 ATM에 들어올 때 고개를 숙이는 경우가 많습니다. 따라서 ATM의 적절한 위치에 이미지 센서나 카메라를 설치하면 ATM에서 얼굴을 포착하는 데 큰 도움이 됩니다. 이는 ATM 운영자들에게 중요한 문제를 해결해 줍니다. 이를 통해 귀중한 정보와 정밀한 수사 자료를 확보하고, 법 집행 기관에 제출할 수 있는 확실한 증거를 마련할 수 있습니다.

힐러리 케네디: 정말 좋은 예시예요. 우리 모두 ATM을 이용하려고 안으로 들어가 보면 사람들이 어슬렁거리는 모습을 보고 "어, 저 사람들은 왜 저럴까?"라고 생각한 적이 있을 거예요. 특히 현금을 많이 인출할 때 그런 생각이 들곤 하죠. 그래서 아주 좋은 예시입니다. 그리고 마무리하기 전에 한 가지 더 이야기하고 싶은 게 있어요. 전자상거래 등에 대한 이야기는 많이 봤지만, 오프라인 매장에서 이러한 기술을 활용하는 것에 대해서도 이야기해 보고 싶습니다. 왜 그게 그렇게 중요할까요?

스티븐 조셉: 네, 확실히 중요한 부분입니다. 왜냐하면 많은 사람들이 온라인 전자상거래를 이용하고 필요로 하는 경우가 많아졌기 때문입니다. 특히 팬데믹 상황에서 온라인 전자상거래는 더욱 활발해졌지만, 동시에 오프라인 매장 운영에는 어려움을 초래하기도 합니다. 누구도 자신이 좋아하는 가게가 사라지는 것을 원하지 않겠죠. 따라서 분석 도구, CCTV 영상, 그리고 적절한 제품 배치 등을 활용하면 데이터를 수집하고 분석하여 매장 방문객 수를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

매장 규모를 줄여야 할까요? 예전처럼 큰 공간이 필요하지 않을 수도 있겠네요. 좀 더 작은 공간으로 충분할지도 모르겠습니다. 하지만 고객이 편안하게 찾아올 수 있는 공간은 여전히 ​​필요합니다. 사람들은 여전히 ​​직접 매장에 가서 제품을 만져보고 싶어 하잖아요. 제품을 직접 체험해 보고 싶어 하는 거죠. 그래서 오프라인 매장이 완전히 사라지는 건 아니지만, 고객이 매장에 들어왔을 때 기존의 전통적인 보안 제품들을 더욱 스마트하게 활용할 수 있도록 해야 합니다.

그래서 우리는 고객을 위해 더 스마트하고 안전한 환경을 만들고 있습니다. 데이터를 수집하고, 고객이 오프라인 매장을 방문할 때 전반적으로 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

힐러리 케네디: 네, 오늘 대화가 정말 좋았습니다. 두 분과 이야기를 나누고 나니 마음이 훨씬 편안해졌어요. 이것으로 이번 'A Bit About' 에피소드를 마무리하겠습니다. 오늘 함께해 주시고 귀중한 통찰력을 나눠주신 파라비트 시스템즈의 롭 레이포니스 씨와 액시스 커뮤니케이션즈의 스티븐 조셉 씨께 다시 한번 감사드립니다. 정말 고맙습니다.

스티븐 조셉: 초대해 주셔서 감사합니다.

롭 레이포니스: 감사합니다.

힐러리 케네디: 이번 에피소드에 함께해주신 모든 청취자분들과 시청자분들께 감사드립니다. 항상 감사하게 생각하고 있으며, 앞으로 더 많은 에피소드를 듣고 싶으시거나 저희가 앞으로 선보일 모든 소식을 받아보시려면 애플 팟캐스트, 스포티파이 또는 즐겨 사용하시는 팟캐스트 플랫폼에서 구독해주세요.

곧 다음 에피소드로 다시 찾아뵙겠습니다. 그때까지 저는 진행자 힐러리 케네디였습니다.

시청해 주셔서 감사합니다.