이벤트·안전 감지
공간의 변화를 발견합니다.
스페이스 인텔리전스는 정상적인 흐름에서 벗어난 상태나 운영자가 정의한 조건을 실시간 이벤트로 전환합니다. 특정 구역 인원 초과, 비정상적 장기 체류, 통제구역 진입, 특정 방향 역주행, 대기열 급증, 객체 방치, 사람과 장비의 위험 접근 등을 감지할 수 있습니다.
공간을 관찰하는 데서 끝나지 않고 현장의 대응으로 연결합니다.
공간을 측정하고, 이해하고, 최적화합니다.
스페이스 인텔리전스는 여러 카메라의 정보를 하나의 공간으로 연결해, 물리적 공간을 이해하고 효율적으로 운영하도록 돕는 AI 비전 솔루션입니다.
공간에서 지금 무슨 일이
일어나는지 파악합니다.
재실 인원부터 이동 흐름, 대기열, 체류, 혼잡까지 공간의 현재 상태를 이루는 다섯 가지 핵심 지표를 실시간으로 측정합니다.
지금 공간에 몇 명이 있는지 압니다.
스페이스 인텔리전스는 공간별 진입과 이탈을 지속적으로 분석하여 현재 공간의 이용 상태를 실시간으로 측정합니다. 단순 통과 인원을 세는 것뿐 아니라 각 구역에 현재 얼마나 많은 사람이 머물고 있는지를 파악할 수 있습니다.
운영자는 현장을 직접 확인하지 않아도 현재 공간의 상태를 숫자로 이해할 수 있습니다.
사람이 어디에서 어디로 움직이는지 이해합니다.
공간의 상태는 사람 수만으로 설명되지 않습니다. 스페이스 인텔리전스는 Omni-Sync의 다중 객체 추적 기술로 개별 객체의 이동을 지속적으로 기록합니다. 객체가 카메라의 시야를 벗어나더라도 다른 카메라와 연결하여 이동의 연속성을 유지합니다.
단순히 "몇 명이 있는가"가 아니라 "사람들이 공간을 어떻게 사용하고 있는가"를 이해합니다.
대기열의 발생과 변화를 측정합니다.
대기열은 단순한 인원 수가 아니라, 특정 공간에서 사람들이 일정한 방향과 패턴으로 정체되는 현상입니다. 스페이스 인텔리전스는 위치·이동속도·체류시간·밀집 상태를 함께 분석해 대기 상황을 측정합니다.
문제가 발생한 뒤 대응하는 것이 아니라 혼잡이 만들어지는 과정 자체를 관찰할 수 있습니다.
공간이 실제로 어떻게 사용되는지 측정합니다.
같은 인원 수라도 공간의 사용 방식은 다를 수 있습니다. 빠르게 통과하는 공간과 장시간 머무는 공간은 운영 관점에서 전혀 다른 의미를 가집니다. 스페이스 인텔리전스는 객체별 체류시간과 공간별 사용 패턴을 분석합니다.
실제 이용 패턴을 기준으로 공간 배치와 운영 방식을 개선할 수 있습니다.
혼잡을 감지하는 것에서 혼잡을 이해하는 것으로
스페이스 인텔리전스는 단순히 인원이 일정 수를 넘어섰다는 이유만으로 혼잡을 판단하지 않습니다. 구역의 크기, 점유 인원, 이동 속도, 체류 시간, 이동 방향 등 여러 공간 정보를 함께 분석합니다.
시간대별 누적 데이터가 확보되면 반복적인 혼잡 패턴과 공간별 수요 차이도 분석할 수 있습니다.
감지 범위를 넓히고
공간 속 관계를 분석합니다.
여러 카메라를 하나의 공간으로 연결하고, 사람 외의 사물과 객체 간 관계까지 분석 대상을 확장합니다.
대규모 공간은 하나의 카메라로 관찰할 수 없습니다. 스페이스 인텔리전스는 Omni-Sync를 통해 여러 카메라에 나뉘어 관찰되는 공간을 연결합니다. 각 카메라를 독립적인 영상으로 분석하는 것이 아니라 하나의 연결된 물리 공간으로 처리합니다.
카메라를 추가하면 분석 가능한 공간도 자연스럽게 확장됩니다. 한 개의 출입구에서 시작해 건물 전체까지 확장할 수 있습니다.
분석 대상은 사람에 한정되지 않습니다. 현장의 목적에 따라 차량, 카트, 장비 또는 특정 사물을 함께 감지하고 추적할 수 있으며, 각각을 독립적으로 보는 것을 넘어 객체 간 관계를 분석할 수 있습니다.
차량의 움직임을 감지하고
공간의 흐름을 파악합니다.
사람을 넘어 차량까지 감지 대상을 넓혀, 공간 안에서 일어나는 이동을 살펴봅니다.
주차면 점유와 빈 공간을 구분해 주차 가능 대수를 파악합니다.
차량별 이동을 추적하고 진입·진출 방향에 따라 입·출차를 집계합니다.
이벤트에 대응하고
안전하게 운영되는 기반을 갖춥니다.
이상 상황을 실시간 이벤트로 전환하고, 현장의 Edge에서 빠르게 처리하며, 개인을 식별하지 않는 구조로 설계됩니다.
엣지 기반 처리
현장의 영상을 현장에서 분석합니다.
스페이스 인텔리전스는 Omni-Sync의 엣지 AI 구조를 기반으로 합니다.
카메라 영상을 모두 외부 서버로 보내는 대신 현장 엣지 컴퓨터에서 객체 검출과 추적, 공간 분석을 수행할 수 있습니다.
기존 CCTV 인프라를 최대한 활용하면서 새로운 공간 인텔리전스 기능을 추가할 수 있습니다.
프라이버시 보호 설계
사람을 식별하지 않고 공간을 이해합니다.
목적은 개인의 신원을 알아내는 것이 아니라 공간의 상태와 움직임을 이해하는 것입니다. 영상 속 인물은 흐림 효과 처리되며, 익명 객체 ID로 추적하는 구조를 사용할 수 있습니다.
필요한 것은 개인의 신원이 아니라 공간을 운영하기 위한 인텔리전스입니다.
분석 결과를 기존 운영 시스템에 연결합니다.
독립적인 대시보드로만 사용되지 않습니다. 분석 결과를 기존 시스템과 연동하여 실제 공간 운영에 활용할 수 있습니다.
공간을 분석하는 AI에서 공간을 운영하는 인텔리전스로 확장합니다.
표시
운영 대시보드, 통합 관제, 실시간 현황판
알림
관리자 알림, 모바일 알림, 이상 이벤트 알림
안내
디지털 사이니지, 사내 App, Web, 혼잡 안내 화면
연동
API, 시설관리 시스템, 예약 운영 시스템, BI 데이터 플랫폼
제어
IoT Device PLC, 출입 장치, 설비 시스템
실제 적용된 사례
스페이스 인텔리전스 혼잡도 분석 서비스는 다양한 급식 장소에서 사용될 수 있습니다.
지금 어느 코너가 붐비는지, 한눈에 확인합니다.
카메라가 감지한 인원을 구역 단위로 집계해, 매장 내 코너별 이용 현황을 실시간으로 표시합니다. 어느 코너에 고객이 몰려 있고, 어느 코너가 비어 있는지 확인할 수 있습니다.
코너별 운영 현황을, 숫자로 한눈에 확인합니다.
코너별 이용 인원과 계획 대비 비율, 평균 대기시간, 피크 시간대를 표로 정리해 보여줍니다. 어느 코너가 계획보다 붐볐는지, 언제 가장 혼잡했는지 한눈에 비교할 수 있습니다.
시간의 흐름에 따른 혼잡 변화를, 그래프로 확인합니다.
이용 인원과 대기 인원, 혼잡도, 대기시간의 변화를 시간대별 그래프로 보여줍니다. 코너별로 언제 이용이 몰리고 빠지는지 흐름을 파악해, 인력 배치나 준비 시점을 미리 계획할 수 있습니다.
