AI 반도체 기업 리벨리온이 2026년 8월부터 경상남도청과 울산광역시의 공공 CCTV 관제센터에 서버형 NPU(신경망처리장치)인 아톰맥스를 공급할 예정이다. 리벨리온은 8월 3일 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 ‘국산 NPU 기반 공공 AI CCTV 전환’ 사업에서 두 기관의 서버 인프라 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 발표는 공급 완료가 아니라 8월부터 납품을 시작한다는 계획이며, 공공 CCTV에 국산 NPU를 적용하는 첫 사례다.
관제 체계는 두 단계로 설계됐다. 카메라나 엣지 장비가 객체를 1차로 감지하고, 관제센터 서버가 영상을 2차로 정밀 분석해 화재나 범죄 상황을 판단한다. 서버는 판단의 신뢰도 점수와 한국어 상황 설명도 생성한다. 아톰맥스는 두 번째 단계에서 30B급 이상의 VLM(영상언어모델)을 구동한다. 리벨리온은 대형 모델이 많은 메모리와 높은 연산 성능을 요구하기 때문에 소형 엣지 칩만으로 정밀 분석과 오탐·미탐 최소화를 안정적으로 구현하는 데 한계가 있다고 설명했다.
관제센터는 현장 장비의 1차 감지 결과를 아톰맥스 서버의 2차 분석과 결합해 확인할 수 있다. 신뢰도 점수와 한국어 설명은 관제 인력이 상황을 검토하는 보조 정보로 활용할 수 있다. 서버형 NPU는 외부 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 독립적으로 운용할 수 있고, 돌발 상황이 늘어날 때 여러 영상을 동시에 처리하며 새 AI 모델을 교체·배포할 수 있도록 설계됐다. 리벨리온은 아톰맥스가 AI 모델 구동 도구인 vLLM을 공식 지원해 기존 개발 환경을 바꾸지 않고 도입할 수 있다고 밝혔다.
| 단계 | 처리 주체 | 공식 발표상 역할 |
|---|---|---|
| 1차 | 카메라·엣지 장비 | 객체 감지 |
| 2차 | 아톰맥스 서버와 30B급 이상 영상언어모델 | 영상 정밀 분석, 화재·범죄 상황 판단, 신뢰도 점수와 한국어 설명 생성 |
다만 리벨리온의 공식 발표에는 공급 대수와 구축 비용, 실제 관제 환경에서 측정한 정확도와 처리 지연, 오탐·미탐 개선 폭이 제시되지 않았다. 아톰맥스의 도입 효과는 납품과 운영을 시작한 뒤 기존 관제 방식과 비교해 확인해야 한다. 자동 분석 결과를 대응 명령으로 단정하기보다 관제 인력이 원본 영상과 신뢰도 정보를 함께 검토하는 절차도 필요하다. 이번 사업의 성과는 폐쇄망에서 대형 영상언어모델을 안정적으로 운용하는지, 실제 관제 업무의 판단 속도와 정확도를 개선하는지에 달려 있다.
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