본 사례는 GITS가 AI Services 프로젝트로 smart parking system을 구축해 fisheye(어안) 카메라와 analytics 기반의 실시간 주차 안내를 구현한 내용을 다룹니다. 목표는 기존 AI 카메라 디바이스를 활용해, 주차 가능 여부를 감지하고 일상 모니터링을 지원하며 영상 관리 생태계와 자연스럽게 연동되는 운영 가능한 시스템으로 전환하는 것이었습니다.
본 프로젝트는 실험적인 AI보다 실제 운영 환경에서의 구현 완성도를 우선했습니다. 컴퓨터 비전 설정, 멀티 스트림 영상 처리, 시스템 통합, 운영 준비를 결합해 실제 주차 환경에서도 안정적으로 동작하도록 설계했습니다.
고객 배경과 프로젝트의 비즈니스 목표
AI 카메라 포트폴리오를 확장하는 한국 보안 제조사
고객사는 AI 카메라 디바이스 포트폴리오를 보유한 한국 보안 제조사입니다. 기존 카메라 하드웨어를 활용해 스마트 주차 안내 영역으로 확장하고, 운전자가 빈 주차면을 더 빠르게 찾을 수 있도록 지원하는 솔루션을 구축하는 것이 목표였습니다.
주차 운영사가 개선하고자 한 핵심 지표
운영사 관점에서 smart parking system은 주차면 활용률 향상과 빈 주차면 탐색 시간 단축을 기대합니다. 이는 동선 혼잡 완화와 운영 효율 개선으로 이어집니다.
smart parking system을 어렵게 만드는 기술 과제
최대 5채널 멀티 스트림을 안정적으로 처리해야 하는 요구
핵심 요구사항은 multi-stream video를 최대 5채널 동시 처리할 수 있어야 한다는 점이었습니다. 실환경에서는 대역폭, 디코딩 부하, 스트림 안정성, 모니터링 운영 등 제약이 동시 발생합니다. 실시간 안내를 위해서는 동시 처리 상황에서도 성능을 유지하면서 **지연(latency)**을 충분히 낮게 관리해야 합니다.
물리적 주차 레이아웃과 일치하는 검지 존 설계
주차장 컴퓨터 비전은 카메라 설치 위치, 조명, 시야각, 원근 영향에 민감합니다. 따라서 **vehicle detection zones(차량 검지 존)**을 각 구획 또는 레인과 정밀하게 일치시키는 설계가 필요합니다. 본 프로젝트에서는 direct points(포인트 지정) 방식의 존 설정을 적용해, 현장 레이아웃에 맞는 매핑을 보다 명확하게 구현했습니다.
운영 중 활용 가능한 DPTZ 제어
운영 단계에서 모니터링 품질을 보장하기 위해 DPTZ 제어가 필요했습니다. 특히 fisheye 카메라 환경에서는 DPTZ를 통해 교통량이 높은 구역, 시야 확보가 어려운 코너, 가림(occlusion)이 잦은 존에 집중할 수 있어 운영 편의성이 크게 향상됩니다.
analytics를 알림 운영으로 연결하는 Alarm I/O 연동
smart parking system은 검지 결과를 단순 표시하는 수준을 넘어, **알림(Alerts)**으로 운영에 연결되는 구조가 중요합니다. 본 프로젝트에서는 alarm input/output 연동을 포함한 워크플로우를 지원해, 이벤트 또는 검지 조건 기반의 알림 트리거와 기존 시스템 연계를 가능하게 했습니다.
Wisenet WAVE VMS 환경에 맞춘 호환성 확보
고객 환경에서는 Wisenet WAVE 기반의 **VMS(Video Management System)**가 전제였습니다. 엔터프라이즈 환경에서는 모니터링 화면, 권한, 보관 정책이 VMS에 통합되는 경우가 많기 때문에, VMS 호환성은 도입 가능성을 좌우하는 필수 요건입니다.
GITS가 제공한 통합부터 운영까지의 구현
개발, 검증, 운영 지원까지 포함한 End-to-End 범위
GITS는 개발 및 단위 테스트, 카메라 통합 테스트, 유지보수 및 운영 지원을 포함해 End-to-End로 프로젝트를 수행했습니다. 프로덕션 도입을 전제로 안정성, 설정 명확성, 통합 용이성을 우선해 운영 가능한 제품 수준으로 구현했습니다.
5채널 스트리밍 기반과 RJ-45 카메라 연결 표준화
다수 카메라 입력을 동시에 처리하기 위해 5채널 스트리밍을 구현했습니다. 카메라는 RJ-45 포트를 통해 연결되며, 표준화된 배포와 카메라 추가 시 확장성을 확보했습니다.
포인트 기반 존 정의로 점유 판정 로직 구성
운영자가 direct points로 검지 존을 정의할 수 있도록 설계했습니다. 주차 레이아웃은 현장마다 달라 유연한 존 설정이 중요하며, 이를 통해 설치 시 캘리브레이션 시간과 향후 변경 시 재설정 비용을 줄일 수 있습니다.
실환경에 필요한 영상 기능 포함
일상 운영 요구를 고려해 오디오 감지, 블러 처리, 영상 조작 기능을 포함했으며, analytics와 Alarm I/O 플로우를 구성 가능하도록 구현했습니다.
Wisenet WAVE 기반의 모니터링 경험 유지
기존 VMS 투자와 운영 방식을 유지할 수 있도록 Wisenet WAVE 환경에서의 호환성을 확보했습니다. 이를 통해 기존 운영 팀의 변화 부담을 최소화했습니다.
smart parking system 워크플로우를 단순하게 정리
카메라 입력부터 안내와 알림까지의 흐름
운영 관점에서 이해하기 쉬운 파이프라인 형태로 구성했습니다.
Cameras
fisheye 및 AI 카메라가 카메라 1대당 여러 주차 존을 커버하는 영상 입력을 제공합니다.
Streaming
동시 채널 처리를 담당하며, 분석 및 뷰잉을 위한 안정적인 프레임 전달을 보장합니다.
Detection zones
direct points로 존을 정의하고 물리적 주차 구획 또는 모니터링 영역과 매핑합니다.
Analytics and alerts
이벤트를 처리해 알림 워크플로우 및 운영 대시보드로 출력합니다.
이 구조는 엔터프라이즈 도입에서 중요한 신뢰성과 설정 가능성을 중심으로 설계되었습니다.
적용 기술 스택
ReactJS와 ExpressJS 기반 UI
UI는 ReactJS와 ExpressJS를 사용해 설정, 모니터링, 일상 운영 워크플로우를 지원합니다.
C# .NET MVC 기반 백엔드
백엔드는 C# .NET MVC를 활용해 통합 로직, 이벤트 처리, 설정 관리, 서비스 API를 제공합니다.
테스트 전략과 운영 준비
핵심 기능을 보장하는 단위 테스트
multi-stream 처리, 존 설정 로직, 알림 연계 등 주요 기능을 단위 테스트로 검증했습니다.
실카메라 영상 기반 통합 테스트
통합 테스트에서는 카메라 연결성, 스트리밍 안정성, DPTZ 동작, 존 매핑 정확성을 실환경에서 확인했습니다. 주차장은 조건 편차가 크기 때문에 이 단계가 품질을 좌우합니다.
프로덕션 환경을 전제로 한 운영 지원
카메라 위치 변경, 조명 변화, 존 추가, 계절적 패턴, 모니터링 환경 업데이트 등 실운영 변화를 고려해 운영 지원 범위를 포함했습니다.
Go-live 이후 측정을 위한 KPI 권장안
본 브리프에는 최종 정량 결과가 포함되어 있지 않습니다. 파일럿 또는 Go-live 이후 성공 측정을 위해 다음 KPI 추적을 권장합니다.
존별 검지 정확도
각 존의 점유 상태를 얼마나 정확히 식별하는지(precision/recall 포함) 평가합니다.
실시간 지연(latency)
캡처부터 점유 상태 업데이트까지 end-to-end 지연을 측정합니다.
스트림 가동률 및 안정성
최대 5채널 동시 처리 시 가동률, 재연결 동작, 안정성을 추적합니다.
오경보율(false alarm rate)
잘못 트리거된 알림 비율을 측정해 운영 노이즈를 줄이고 신뢰도를 높입니다.
탐색 시간 개선(데이터 확보 시)
운영 데이터가 가능하다면 도입 전후 평균 주차면 탐색 시간을 비교해 비즈니스 임팩트를 정량화합니다.
현실적인 도입 스케일과 진행 모델
기간은 사이트 규모, 카메라 수, 현장 제약 조건에 따라 달라집니다. 실무에서는 보통 다음 단계로 진행합니다.
Phase 1 요구사항 정렬과 통합 경계 정의
커버리지 범위, 카메라 전제, 존 전략, VMS 연동 요구를 확정합니다.
Phase 2 스트리밍, 존, 분석 구성요소 구현
스트리밍 기반, 설정 UI, 존 로직, 알림 워크플로우를 구현합니다.
Phase 3 현장 통합 테스트로 검증
실영상 기반 테스트, 존 튜닝, DPTZ 검증, Wisenet WAVE 호환성 확인을 수행합니다.
Phase 4 Go-live 안정화와 운영 최적화
성능 모니터링, 오경보 감소, 장기 안정성을 위한 최적화를 진행합니다.
정확도뿐 아니라 운영 통합이 성과를 만드는 smart parking system
본 smart parking system 사례는 컴퓨터 비전 성능 자체만이 아니라, 실운영에 통합되어 KPI로 성과를 측정할 수 있는 상태로 만드는 것이 성공 요인임을 보여줍니다. GITS는 multi-stream video, point-defined detection zones, DPTZ, analytics 및 Alarm I/O, Wisenet WAVE 호환성을 하나의 운영 시스템으로 설계하여, Go-live 이후에도 안정적으로 동작하고 성과 측정이 가능한 프로덕션 수준의 구현을 제공했습니다.
