AI 반도체 기업 리벨리온이 2026년 8월부터 경상남도청과 울산광역시의 공공 CCTV 관제센터에 서버형 NPU(신경망처리장치)인 아톰맥스를 공급한다. 리벨리온은 3일 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 공공 AI CCTV 전환 사업에서 두 기관의 서버 인프라 구축을 맡았다고 밝혔다. 한국지능정보사회진흥원이 지난 3월 공개한 수요기관 모집 공고에는 중앙행정기관과 지방자치단체, 공공기관을 대상으로 3개 기관을 지원한다는 계획이 담겼다. 이번 공급은 그 사업의 실행 단계에서 국산 AI 반도체를 공공 안전 관제에 투입하는 사례다.
관제 체계는 두 단계로 작동한다. 먼저 카메라나 현장 장비가 객체를 감지하고, 관제센터 서버가 영상을 다시 분석해 화재나 범죄 가능성을 판단한다. 서버는 판단의 신뢰도 점수와 상황에 대한 한국어 설명도 생성한다. 아톰맥스는 이 가운데 두 번째 단계를 맡아 30B급 이상의 VLM(영상언어모델)을 구동한다. 대형 모델은 영상과 언어 정보를 함께 처리해야 하므로 메모리와 연산 자원이 많이 필요하며, 리벨리온은 소형 엣지 칩만으로 정밀 분석과 오탐·미탐 억제를 처리하는 데 한계가 있어 서버형 NPU가 필요하다고 설명했다.
관제 담당자는 모든 화면을 같은 깊이로 살피는 대신 현장 장비의 1차 감지 결과를 서버의 2차 분석과 함께 확인할 수 있다. 서버가 한국어 상황 설명과 신뢰도 점수를 제시하므로 긴급 장면의 우선순위를 정하는 데 활용할 수 있다. 아톰맥스는 외부 인터넷과 분리된 폐쇄망에서도 독립적으로 운용되며, 여러 돌발 상황을 동시에 처리하고 새 AI 모델을 교체·배포할 수 있도록 설계됐다. 리벨리온은 표준 AI 구동 도구인 vLLM을 공식 지원해 기존 개발 환경을 유지하면서 장비를 도입할 수 있다고 밝혔다.
| 단계 | 처리 역할 | 확인 결과 |
|---|---|---|
| 1차 | 카메라·현장 장비의 객체 감지 | 서버 정밀 분석에 보낼 장면 선별 |
| 2차 | 아톰맥스와 30B급 이상 영상언어모델의 영상 분석 | 화재·범죄 판단, 신뢰도 점수, 한국어 설명 |
다만 이번 발표는 8월부터 장비를 납품할 예정이라는 제품 공급 단계의 내용이다. 실제 관제 환경에서 측정한 정확도와 처리 지연, 오탐·미탐 개선 폭, 공급 대수와 구축 비용은 공개되지 않았다. 따라서 도입 효과는 운영을 시작한 뒤 기존 관제 방식과 비교해 확인해야 한다. 특히 자동 판단을 곧바로 대응 명령으로 간주하기보다 관제 인력이 원본 영상과 신뢰도 정보를 함께 검토하는 절차가 필요하다. 이번 사업의 관건은 국산 NPU가 폐쇄망의 보안 조건을 지키면서 대형 영상언어모델을 안정적으로 운용하고, 실제 안전 대응 시간을 줄이는지 입증하는 데 있다.
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