작업 표시줄 위치 변경 등 일부 기능을 되돌리겠다고 했지만, 사용자가 진짜 원하는 건 온라인 계정 없는 로컬 로그인이다.
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수년간 윈도우 11 사용자들에게 불만을 쌓아온 마이크로소프트가 이제 변화를 약속했다. 실수를 바로잡고, 개선을 추진하며, 오랫동안 요청받아온 기능들을 추가하겠다는 것이다. 윈도우 11이 올바른 방향으로 나아가고 있다고 믿고 싶다. 그러나 윈도우가 얼마나 반(反)사용자적으로 변해왔는지를 생각하면 쉽게 낙관하기 어렵다. 마이크로소프트가 진정성을 입증할 방법은 하나 있다. 하지만 실제로 그렇게 할 것 같지는 않다.
마이크로소프트도 알고 있다
단도직입적으로 말하겠다. 핵심은 로컬 계정이다. 마이크로소프트가 윈도우 11이 실질적으로 개선되고 있다는 것을 사용자들에게 느끼게 하려면, 가장 쉬운 방법은 사용자들이 원한다고 알고 있는 기능을 되살리는 것이다. 온라인 마이크로소프트 계정 연결 없이 윈도우 설치 시 바로 생성할 수 있는 로컬 계정이 바로 그것이다. 마이크로소프트는 수년간 의도적으로 이 기능과 관련된 모든 우회 방법을 차단해왔기 때문에 사용자들이 원한다는 사실을 분명히 알고 있다.
이번 ‘사과 투어’에는 필자가 오랫동안 요청해온 기능 중 하나가 이미 포함됐다. 바로 모니터 상단으로 작업 표시줄 위치를 옮길 수 있는 기능이다. 필자는 인체공학적 이유로 VESA 마운트로 모니터를 높이 올려 쓰는데, 화면은 아래가 아니라 정면을 바라봐야 허리에 좋다. 작업 표시줄을 상단에 두는 것이 훨씬 자연스럽다. 그런데 윈도우 11 출시 이후 이를 구현하려면 유료 서드파티 툴인 스타트올백(StartAllBack)을 별도로 써야 했다. 이 하나의 기능만 봐도 윈도우 11은 전 버전보다 퇴보한 셈이었다.
PCWorld
마이크로소프트가 사용자들이 간절히 원하는 주요 기능을 되돌릴 의지가 있다는 것은 분명하다. 아무도 요청하지 않은 기능 일부도 걷어내고 있다. 마이크로소프트 윈도우 및 디바이스 부문 사장은 “이 과정에서 스니핑 툴, 포토, 위젯, 메모장 등 앱에서 불필요한 코파일럿 진입점을 줄여나가겠다”고 밝혔다.
마이크로소프트가 코파일럿 확산을 위해 얼마나 집요하게 밀어붙이고, 회유하고, 전략을 짜왔는지를 생각하면, 그 말이 억지로 지어낸 미소와 함께 나왔을 것이라는 생각을 지우기 어렵다.
이러한 맥락에서, 불편 요소 제거와 성능 개선을 함께 추진하고 있다는 점에서 마이크로소프트의 진정성을 기대해볼 수도 있다. 온라인 연결 없이 로컬 로그인을 허용하는 방안이 검토 중이라는 단서도 일부 있다. 대규모 사과 게시물과 쇄신 약속이 발표된 같은 날, 마이크로소프트의 또 다른 임원이 X(트위터 후신)에서 로그인 요구 사항에 대한 불만을 인정했다. 마이크로소프트 개발자 커뮤니티 부사장 스콧 한셀만은 “나도 그게 싫다. 지금 고치고 있다”고 밝혔다.
한셀만은 개발자 커뮤니티 부사장인 만큼, 개발자와 파워 유저들이 이 기능을 원한다는 것을 잘 알고 있다. 필자가 이메일로 해당 발언을 구체적으로 설명해달라고 요청했지만, 1주일이 넘도록 답변이 없었다.
마이크로소프트는 왜 로컬 계정을 꺼리는가
흔히 윈도우보다 폐쇄적이고 유연성이 떨어진다고 여겨지는 애플 맥OS도 계정 연결 없이 로그인할 수 있다. 크롬OS도 마찬가지다. 구글조차 2026년에 노트북에서 로컬 계정을 허용하고 있다면, 마이크로소프트는 당연히 그 선택지를 줘야 한다.
Christoph Hoffmann
크롬북에도 로컬 계정이 있다. 크롬북 말이다. 뚜껑에 구글 브랜드가 버젓이 붙어 있는 바로 그 기기에서도 가능한 일이다!
비관적인 시각에 대한 양해를 구하면서도, 마이크로소프트가 로컬 로그인을 복원할 것 같지는 않다. 한 부사장이 소셜 미디어에 짧게 남긴 말을 구체화하지 않아서만이 아니다. 포기하기에는 테이블 위에 돈이 너무 많고, 데이터 가치가 너무 크기 때문이다.
마이크로소프트가 사용자에게 물건을 팔려 한다는 것은 누구나 안다. 대부분 사용자가 원하지 않거나, 다른 곳에서 더 효율적으로 구할 수 있는 것들이다. 유료 마이크로소프트 오피스 대신 무료 구글 독스를 쓰거나, 코파일럿 대신 챗GPT를 찾는 사람이 얼마나 많은지를 생각해보면 알 수 있다. 하지만 이 문제는 단순히 마이크로소프트 제품을 구매하도록 유도하는 것을 넘어선다.
윈도우 자체가 사용자 데이터로 수익화되고 있다. 웹에서 하는 거의 모든 행동이 그렇듯, 그리고 점점 더 일상적인 행동들도 그렇게 되어가고 있듯이 말이다. 웹 트래픽과 행동 패턴, 사용하는 앱, 연결하는 기기, 위치 정보, 심지어 키보드를 두드리거나 화면을 터치하는 방식까지 마이크로소프트가 수집하는 데이터다. 일부는 외부에 판매되기도 한다. 마이크로소프트와 파트너사·고객사에 엄청난 가치를 지닌 데이터들이다.
Michael Crider/IDG
이 데이터가 현재 마이크로소프트의 핵심, 적어도 일반 사용자를 향한 부분의 심장이다. 마이크로소프트는 더 이상 PC 소유자에게 운영체제를 파는 회사가 아니다. 사용자를 플랫폼으로 끌어들여 수익화하는 회사다. 일반 가정 사용자는 광고 데이터로 수익화되고, 기업 사용자는 고가 서비스 업셀로 수익화된다.
이러한 데이터 수집 일부를 끌 수는 있다. 마이크로소프트가 다른 경로로 접근하지 못한다는 보장은 없지만. 엑스박스, 서피스 같은 소프트웨어·디바이스 기업으로 알려져 있지만, 마이크로소프트는 전 세계 최대 규모의 광고 회사 중 하나다.
틀리기를 바라지만…
마이크로소프트가 윈도우를 사용자 데이터 수집의 중심축이자 광고 플랫폼으로 활용하고 있다면, 차라리 무료로 풀어야 한다는 주장도 나온다. 실제로 마이크로소프트는 대부분의 경우 윈도우를 사실상 무료처럼 취급하고 있다. 그러면서 윈도우 11 라이선스 가격이 139달러인 척 하는 이유를 모르겠다는 것이 필자의 생각이다. 하지만 이 이야기는 여기서 마치겠다.
상황 이해 중심으로 발전하는 지능형 영상분석 기술 알고리즘·학습데이터·엣지 AI·네트워크 인프라가 결합된 영상분석 시스템으로 발전 설문조사 결과, ‘이상행동 감지’가 활용도 가장 높아... 오탐지·미감지 등 기술적 과제 존재 지능형 영상분석 솔루션 전문기업 집중분석: 슈프리마, 세연테크
[보안뉴스 강초희 기자] 지능형 영상분석 기술은 CCTV 영상 속 객체를 식별하는 단계를 지나 상황을 이해하고, 이를 운영과 대응까지 연결하는 기술로 발전하고 있다. 치안과 행정, 산업, 재난, 교통 등 다양한 분야로 적용 범위가 확대되면서 단순 감시 기술이 아니라 도시와 산업 현장을 운영하는 데이터 기반 인프라로 자리 잡고 있는 것이다.
알고리즘과 학습 데이터, 엣지 AI 하드웨어의 발전과 함께 영상분석 기술은 ‘많이 보는 시스템’에서 ‘상황을 이해하고 판단하는 시스템’으로 진화하고 있으며, 앞으로 영상보안 산업의 경쟁력은 카메라의 수가 아니라 데이터를 이해하고 운영과 연결하는 지능에서 결정될 것으로 보인다.
[출처: gettyimagesbank] 새벽 골목에서 차량 털이가 발생했다. 사건 직후 관제센터와 경찰은 주변 CCTV 영상을 확보해 수십 개의 화면을 하나씩 되돌려 보며 용의자의 이동 경로를 추적한다. 이처럼 과거의 CCTV 시스템은 사건 발생 이후에 물리적 증거를 확보하기 위한 수동적 기록 장치이자 사후 검증용 블랙박스에 가까웠다. 그렇다면 기술이 발전한 오늘날, 여전히 CCTV 시스템은 ‘수동적’일까?
현재 우리가 마주하고 있는 영상분석 시스템은 데이터 스스로가 사건을 실시간으로 해석하고 잠재적 위험을 선제적으로 차단하는 ‘능동적 신경망’으로 진화하고 있다. 픽셀의 단순한 변화나 움직임을 감지하는 수준에 머물렀던 과거와 달리, 딥러닝 기반 AI가 학습된 객체를 스스로 인식하고 그들이 처한 상황을 이해하고 있는 것이다.
이에 업계는 이제 영상분석이 ‘무엇(Object)이 있는가’를 지나 ‘무슨 일(Context)이 벌어지고 있는가’를 판단하는 단계에 진입했다고 진단한다. 엑시스커뮤니케이션즈는 “픽셀 기반에서 딥러닝 기반 객체 인식으로의 전환”으로 정의하며, 이노뎁은 “수동적 탐지에서 능동적 맥락 이해로의 패러다임 시프트”라고 분석한다. 그 결과 영상보안은 더 이상 감시의 수단이 아니다. 영상보안 산업의 경쟁력은 더 많은 카메라를 설치하는 데서가 아니라 영상을 얼마나 이해하고 판단할 수 있는 지능을 갖추었느냐에서 결정되는 구조로 바뀌고 있다.
알고리즘, 데이터, 인프라가 만드는 영상분석 시스템 영상분석의 ‘능동적 맥락 이해’는 단순히 소프트웨어 하나로 완성되지 않는다. 고도화된 알고리즘, 양질의 학습 데이터, 그리고 이를 뒷받침하는 하드웨어 및 네트워크 성능이 맞물려야 비로소 지능형 영상분석의 성능이 구현된다.
실제로 사람과 차량을 구분하는 기본적인 객체 인식부터 배회·침입·쓰러짐 등 상황을 판단하는 행동 분석까지 대부분의 지능형 영상분석 기능은 대규모 학습 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델 위에서 작동한다. 여기에 GPU나 AI 가속기가 탑재된 엣지 장비가 결합되면서 카메라 단에서 실시간 분석이 가능해졌고, 영상 데이터는 즉각적인 대응을 이끄는 운영 데이터로 활용되고 있다.
최근 업계가 주목하는 기술 흐름 가운데 하나는 비전 언어 모델(VLM: Vision Language Model)이다. 이는 영상 속 객체의 위치나 형태를 인식하는 수준을 넘어 장면의 맥락과 의미를 이해하는 방향으로 영상 기술을 확장하는 개념이다. 영상 데이터를 자연어로 검색하는 기능 역시 이러한 기술 진화의 사례다. 수만 시간 분량의 영상 데이터 가운데 ‘빨간 옷을 입은 사람이 가방을 던지는 장면’과 같은 문장을 입력하면 해당 장면을 찾아내는 방식으로, 이는 영상분석 기술이 장면의 의미를 이해하는 단계로 발전하고 있음을 보여준다.
여기에 더해 입력 방식의 변화도 주목할 부분이다. 기존에는 키보드로 검색어를 입력해 영상을 찾는 방식이 중심이었다면, 최근에는 음성을 통해 검색어나 상황을 입력하고 이를 기반으로 영상을 검색하거나 분석을 수행하는 방식도 등장하고 있다. 이번 ‘SECON & eGISEC 2026’ 전시회에서도 인텔리빅스 등 이러한 기능을 시연하거나 관련 기술 방향을 소개하는 업체들이 있었다. 이는 영상분석 기술이 인식 정확도를 높이는 단계에서 사람과 시스템이 상호작용하는 방식으로 변화하고 있음을 보여주는 사례다.
▲국내 대표 지능형 영상분석 솔루션 [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스] 다만 AI 기반 영상분석에서 가장 큰 과제 중 하나는 학습 데이터 확보다. 쉽게 말해 AI 성능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 크게 좌우된다고 볼 수 있다. 이와 관련해 유니뷰는 “영상분석의 정확도는 알고리즘보다 학습 데이터의 품질과 다양성에 크게 좌우되며, 다양한 환경 데이터를 학습시키는 것이 기술 경쟁력의 핵심 요소”라고 설명했다.
반면 인콘은 영상분석 성능을 좌우하는 요소에 대해 “학습 데이터도 중요하지만, 데이터가 무수히 많아질수록 이를 잘 학습할 수 있는 알고리즘의 역할이 더욱 중요하다”며 “최근 특정 작업에 맞춰 처음부터 훈련하는 것이 아니라, 대규모 데이터로 사전학습된 ‘기반’ 모델을 바탕을 다양한 다운스트림 작업에 적응해 사용하는 ‘Foundation Model’과 대규모 AI 모델 발전 역시 대량 데이터를 학습할 수 있는 알고리즘 기술 발전과 함께 이루어졌다”고 설명했다.
라온피플은 “영상 속 객체 정보뿐 아니라 당시의 소리나 환경 요인 등을 함께 학습하는 ‘도메인 특화 멀티모달 정렬’ 방식을 적용하고 있으며, 동일한 ‘넘어짐’이라도 치안, 행정, 산업 등 적용 현장에 따라 의미와 대응 방식이 완전히 다르기 때문에 현장 맥락을 반영한 학습 데이터 구조가 중요하다”며 영상분석의 정확도를 높이기 위한 방법으로 멀티모달 학습을 강조했다.
지능형 영상분석의 성능을 결정짓는 또 다른 요소는 하드웨어다. 기술이 아무리 정교하더라도 분석 결과가 늦게 도출된다면 실시간 대응이 어렵기 때문이다. 카메라 단에서 즉각적으로 위험을 판단하는 엣지 AI가 탑재되면서 분석 속도가 비약적으로 빨라졌고, 강력한 컴퓨팅 파워를 가진 엣지 디바이스가 지능형 영상분석의 실질적인 두뇌 역할을 수행하고 있다.
엑시스커뮤니케이션즈는 “SoC(System on Chip)와 하드웨어 성능, 즉 컴퓨팅 파워는 영상분석 성능을 좌우하는 핵심 요소”라며 “특히 카메라 단에서 직접 분석을 수행하는 엣지 AI 환경에서는 디바이스 자체의 연산 성능이 매우 중요하다”고 설명했다. 이어 “지능형 영상분석에 AI 기술이 적용되면서 딥러닝 연산을 지원할 수 있는 컴퓨팅 파워의 중요성도 더욱 커지고 있다”고 덧붙였다.
티피링크는 지능형 영상분석 시스템의 성능과 안정성을 위해서는 AI 알고리즘뿐 아니라 네트워크 인프라와 시스템 아키텍처 역시 중요하다고 설명했다. 티피링크는 “대규모 영상관제 환경에서는 영상 데이터 전송의 안정성과 네트워크 처리 성능이 전체 시스템 운영에 큰 영향을 미치며, 확장 가능한 네트워크 구조와 통합 관리 플랫폼이 영상분석 시스템 운영의 핵심 요소가 되고 있다”고 설명했다.
결국 지능형 영상분석 기술의 성능은 알고리즘, 데이터, 컴퓨팅 하드웨어뿐 아니라 네트워크와 시스템 아키텍처까지 포함된 전체 시스템 구조에서 결정되며, 영상보안 산업 역시 카메라 중심 산업에서 AI 알고리즘과 데이터, 컴퓨팅 인프라, 네트워크 플랫폼이 결합된 종합 시스템 산업으로 변화하고 있다.
같은 영상 그러나 다른 목적, ‘맥락’을 읽는 서로 다른 눈 지능형 영상분석은 활용 목적에 따라 점차 세분화되고 있다. 전통적으로는 범죄 예방과 사건 대응 중심의 치안 분야에서 시작됐지만, 최근에는 도시 운영을 위한 행정, 산불·홍수 등 재난·환경 감시, 작업자 안전과 설비 이상 감지 등 산업 분야, 차량 흐름과 사고 관리 등 교통 분야로 빠르게 확산되고 있다.
같은 영상 데이터를 분석하더라도 분야에 따라 분석 대상과 판단 기준, 시스템 운영 방식이 달라지기 때문에 지능형 영상분석은 하나의 기술이라기보다 산업별로 서로 다른 목적을 가진 분석 시스템의 집합에 가까워지고 있다.
이러한 흐름은 최근 열린 ‘SECON & eGISEC 2026’ 전시회에서도 확인됐다. 전시장에서 소개된 영상분석 기능은 관제 시스템과 출입통제, 교통 시스템, 시설 운영 시스템 등과 연결된 운영 시스템의 일부로 소개되는 경우가 많았으며, 영상에서 추출된 데이터를 실제 운영과 관리에 활용하는 구조가 강조되고 있었다. 이는 영상분석 기술이 독립적인 분석 기능에서 도시와 산업 시설을 운영하기 위한 데이터와 운영 시스템의 핵심 요소로 이동하고 있음을 보여주는 모습이었다.
▲국내 주요 기업의 지능형 영상분석 솔루션 구축 사례 [출처: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스] 치안: 식별과 추적 중심 기술 치안 분야는 사람과 차량을 식별하고 사건 이후 이동 경로를 추적하는 데 초점이 맞춰져 있다. 얼굴 인식, 번호판 인식, 객체 속성 검색, 동일 인물 재식별(Re-ID) 기술 등 정밀한 식별 기술이 핵심이며, 사건 발생 이후 얼마나 빠르게 특정 인물이나 차량을 찾아낼 수 있는지가 기술 경쟁력으로 이어진다.
즉 치안 분야의 영상분석은 ‘누가 무엇을 했고 어디로 이동했는가’를 추적하고 증거를 확보하는 사후 분석 중심의 성격이 강하다. 한화비전은 “지능형 영상분석 기술은 이벤트 탐지와 단순 객체 감지를 넘어 상황을 인지·분석·판단해 사용자가 대응할 수 있도록 정보를 제공하는 단계로 발전하고 있다”며 영상분석 기술이 상황 이해형 시스템으로 진화하고 있다고 설명했다.
행정: 흐름과 통계 분석 중심 행정 분야는 사람과 차량의 이동 흐름과 밀집도, 시설 이용 패턴을 분석해 도시 운영 효율을 높이는 것이 목적이다. 범죄 수사처럼 특정 개인을 식별하기보다는 특정 지역의 혼잡도 변화, 유동 인구 패턴, 시설 이용률, 이상 흐름 등을 분석하는 기능이 중요하다. 즉 개별 객체보다 전체 흐름과 패턴을 분석해 도시 운영과 행정 서비스 효율을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 이와 관련해 이노뎁은 “행정 분야는 유동인구 분석이나 정책 수립을 위한 데이터 확보가 목적이므로 시간대별·구역별 통계 정확도를 높이는 데이터 정밀도가 중요한 기술 기준”이라고 설명했다.
재난·환경: 이상 징후 조기 감지 재난·환경 분야에서는 산불 연기, 수위 변화, 낙석, 해안 침입, 산사태, 시설 붕괴 위험 등 자연 환경이나 대형 사고로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 감지하는 기능이 중요하다. 이 분야에서는 사람이나 차량보다 연기, 불꽃, 물, 연무, 구조물 변형 등 환경 변화 자체를 인식하는 기술이 핵심이며, 넓은 지역을 장시간 모니터링하면서 작은 변화도 놓치지 않는 지속 감시 능력이 요구된다.
산업: 안전 관리와 설비 이상 감지 산업 분야에서는 작업자 안전과 설비 이상을 감지해 사고를 예방하는 것이 핵심 목표다. 안전모와 안전조끼 착용 여부 확인, 위험 구역 접근 감지, 작업 중 쓰러짐 감지, 지게차와 작업자의 충돌 위험 감지, 화재와 연기 감지 등 산업재해 예방과 직접 연결되는 기능이 중요하다. 또한 설비 주변의 작업 패턴이나 설비 가동 상태를 함께 분석해 설비 이상이나 작업 공정 이상을 조기에 감지하는 기능도 확대되고 있다.
인콘은 “산업 분야 영상분석은 이벤트 탐지 기능의 많고 적음보다 실제 위험 상황을 얼마나 정확하게 구분할 수 있는지가 더 중요하며, 오탐을 줄이고 현장 운영에 영향을 주지 않는 안정성이 핵심 기술 요소”라고 설명했다. 이처럼 산업 현장에서는 잘못된 알람이 생산 중단으로 이어질 수 있기 때문에 이벤트를 많이 탐지하는 것보다 실제 위험 상황만 정확하게 판단하는 신뢰성과 오탐 최소화가 중요한 기준으로 작용한다.
교통: 흐름 분석과 운영 최적화 교통 분야에서는 차량 흐름 분석과 사고 감지, 신호 제어 연동 등 교통 운영 최적화가 주요 활용 영역이다. 차량 속도 분석, 정체 구간 감지, 불법 유턴 및 버스전용차로 위반 감지, 사고 차량 정차 감지, 터널 정차 차량 감지 등이 대표적인 기능이며, 최근에는 영상분석 결과를 교통 신호 시스템과 연동해 신호 주기를 자동으로 조정하거나 교차로 혼잡을 분산시키는 방식으로 발전하고 있다. 교통 분야의 영상분석은 개별 차량 식별보다 전체 차량 흐름과 도로 상황을 실시간으로 분석해 교통 흐름을 관리하는 것이 핵심 목적이다.
이노뎁은 “교통 분야 영상분석은 개별 차량 식별보다 전체 교통 흐름과 혼잡 패턴을 분석해 운영 효율을 높이는 것이 핵심이며, 영상분석 결과를 신호 제어 시스템과 연동하는 운영 중심 분석 구조가 중요하다”고 설명했다.
결국 지능형 영상분석은 동일한 영상 데이터를 활용하더라도 적용 분야에 따라 분석 목적과 기술 기준, 운영 방식이 모두 달라지며, 영상분석 기술은 하나의 범용 기술이라기보다 산업별 목적에 맞게 설계된 다양한 분석 시스템의 집합으로 발전하고 있다.
관제를 넘어 ‘운영 시스템’으로 진화하는 영상분석 지능형 영상분석의 역할은 단순히 화면 속 상황을 탐지하고 알림을 보내는 수준에서 점차 시설과 도시, 산업 현장의 운영 시스템과 직접 연결되는 방향으로 확장되고 있다. 과거 관제 시스템은 이상 상황을 발견할 경우 사람이 이를 확인하고 별도의 조치를 취하는 구조였지만, 최근에는 영상분석 결과가 다른 시스템과 연동돼 자동으로 대응이 이뤄지는 구조로 발전하고 있다. 업계에서도 영상분석을 독립적인 분석 소프트웨어가 아니라 관제·출입통제·설비 제어 등 다양한 시스템과 연동되는 통합 운영 플랫폼으로 보는 시각이 늘고 있다.
예를 들어 산업 현장에서 작업자가 위험 구역에 접근하면 영상분석 시스템이 이를 감지하고 설비를 자동으로 정지시키거나 경고 방송을 송출할 수 있다. 교통 분야에서는 차량 정체 상황이 감지되면 신호 제어 시스템과 연동해 신호 주기를 자동으로 조정할 수 있으며, 공공시설에서는 특정 구역의 혼잡도가 일정 수준을 넘으면 안내 방송이나 출입통제를 자동으로 수행할 수 있다. 엑시스커뮤니케이션즈는 이러한 흐름에 대해 “영상분석은 이벤트 알람을 제공하는 수준에서 다른 시스템과 연동해 실제 대응이 자동으로 이루어지는 방향으로 발전하고 있다”고 설명했다.
이러한 변화는 영상 데이터가 기록 데이터가 아니라 운영을 위한 실시간 데이터로 활용되고 있음을 의미한다. 영상에서 추출된 객체 정보와 이동 경로, 밀집도, 이벤트 정보 등은 교통 시스템, 출입통제 시스템, 설비 제어 시스템, 재난 대응 시스템 등 다양한 운영 시스템과 연동되며 하나의 통합 운영 플랫폼을 구성한다. 한화비전은 영상 데이터가 가장 많은 정보를 포함한 데이터라는 점을 강조하며, 향후 관제와 시설 운영, 안전 관리가 하나의 플랫폼 안에서 통합적으로 운영되는 구조로 발전할 것으로 전망했다.
특히 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트항만, 스마트공항 등 대규모 시설 운영 환경에서는 영상분석이 센서와 IoT 데이터, 운영 데이터와 결합되면서 도시와 산업 시설을 운영하는 핵심 데이터 인프라로 자리 잡고 있다. 라온피플 역시 “영상 데이터와 음성, 센서, 환경 데이터 등을 함께 분석하는 멀티모달 기반 분석 구조가 확대되면서 영상분석이 상황 인식 플랫폼으로 발전하고 있다”고 설명했다. 결국 영상분석 시스템은 카메라 영상 분석 도구가 아니라 다양한 데이터를 결합해 현장을 이해하는 종합 상황 인식 시스템으로 변화하고 있는 셈이다.
유니뷰는 “영상분석 시스템은 독립적인 영상분석 소프트웨어가 아니라 관제, 출입통제, 설비 관리, 교통 시스템 등과 연결되는 통합 운영 플랫폼으로 발전하고 있다”고 설명했다.
티피링크 역시 영상보안 시스템이 네트워크와 관리 플랫폼이 결합된 통합 운영 시스템으로 발전하고 있다고 설명했다. 티피링크는 “최근 영상보안 시스템은 네트워크 장비와 영상 장비, 관리 소프트웨어를 하나의 플랫폼에서 통합 운영하는 구조로 발전하고 있으며, 이러한 통합 관리 구조가 대규모 관제 환경에서 운영 효율과 확장성을 높이는 핵심 요소가 되고 있다”고 설명했다.
현장에서 바라본 지능형 영상분석 도입 현황 그렇다면 실제 현장에서 지능형 영상분석은 어떤 기능이 가장 많이 활용되고 있으며, 도입 효과와 기술 신뢰도는 어느 수준일까. 이를 확인하기 위해 시큐리티월드와 보안뉴스 온라인 회원을 대상으로 3월 11일부터 16일까지 설문을 진행한 결과 1980명이 응답했다.
▲지능형 영상분석에 대한 설문조사 결과 [출처: 보안뉴스] 먼저 ‘현재 가장 활발하게 적용되고 있는 영상분석 기능’으로는 ‘배회나 쓰러짐 등을 감지하는 이상행동 감지’가 24.0%로 가장 높게 나타났다. 이어 ‘사람·차량 객체 탐지’(22.9%), ‘침입 감지 및 경계구역 침범 감지’(21.9%)가 근소한 차이로 뒤를 이었다. 반면 ‘차량 번호판 인식’은 14.6%, ‘화재 등 재난 감지’는 12.5%, ‘인원 카운팅 및 유동 인구 분석’은 3.1%로 나타났다.
이는 지능형 영상분석 기술이 도시 운영 분석이나 빅데이터 분석보다는 여전히 보안과 안전 중심의 이벤트 탐지 기능 위주로 활용되고 있음을 나타냈다.
‘지능형 영상분석을 도입하게 된 계기’로는 ‘보안 위협 증가로 인해 선제적 대응 필요성이 커졌다’는 응답이 31.3%로 가장 높았으며, ‘기존 인력 중심 관제의 한계를 보완하기 위해 도입했다’는 응답도 26.0%로 나타났다. 이어 ‘화재 등 재난 대응을 위해 도입했다’는 응답이 18.8%, ‘스마트시티·지능형 관제 등 신규 서비스 확대를 위해 도입했다’는 응답이 13.5%, ‘공공기관이나 고객사의 도입 요구 및 정책 대응을 위해 도입했다’는 응답이 9.4%로 집계됐다.
‘지능형 영상분석 도입 이후 업무 효율 개선 효과’에 대해서는 다소 엇갈린 평가가 나타났다. 업무 효율이 ‘30~50% 정도 개선됐다’는 응답과 ‘큰 변화는 없다’는 응답이 각각 27.1%로 가장 높게 나타났으며, ‘10~30% 정도 일부 개선됐다’는 응답은 19.8%, ‘50% 이상 크게 개선됐다’는 응답은 12.5%로 나타났다. ‘도입 초기 단계라 판단하기 어렵다’는 응답도 9.4%를 차지했다.
이는 지능형 영상분석 도입이 일정 부분 업무 효율 개선 효과를 가져오고 있지만, 아직 모든 현장에서 체감할 만큼 큰 변화로 이어지고 있다고 보기는 어렵다는 의미로 해석된다.
영상분석 성능에 대한 신뢰도 역시 아직 완전히 높다고 보기는 어려운 수준으로 나타났다. 영상분석 성능을 얼마나 신뢰하는지를 묻는 질문에서는 ‘31~50% 수준으로 신뢰한다’는 응답이 41.7%로 가장 높았으며, ‘51~70% 수준 신뢰’는 24.0%, ‘11~30% 수준 신뢰’는 15.6%로 나타났다. ‘71~90% 수준’으로 높은 신뢰도를 보인다는 응답은 10.4%에 그쳤다.
지능형 영상관제 실무에서 겪는 기술적 불편 요소로는 무엇이 있을까? 설문 결과 응답자의 40.6%가 ‘오탐지’를 가장 큰 기술적 불편 요소로 꼽았으며, 실제 이벤트를 감지하지 못하는 ‘미감지’ 문제가 19.8%로 뒤를 이었다. ‘야간이나 악천후 환경에서 성능이 저하된다’는 응답과 ‘기존 시스템과의 연동 문제’가 각각 14.6%로 나타났으며, ‘시스템 과부하 및 영상 끊김’ 현상도 9.4%를 차지했다.
이러한 결과는 지능형 영상분석 기술이 확대되고 있음에도 불구하고 현장에서는 정확도와 안정성, 기존 시스템과의 연동 문제 등이 여전히 주요 기술 과제로 남아 있음을 보여준다.
많이 ‘보는’ 시대에서 ‘이해’하는 시대로 지능형 영상분석 기술의 궁극적인 방향은 사람이 화면을 보고 판단하는 관제 환경에서 벗어나 AI가 상황을 판단하고 대응까지 수행하는 자율 운영 시스템으로의 발전이다.
현재 대부분의 관제 시스템은 AI가 이벤트를 탐지하면 사람이 이를 확인하고 대응 여부를 판단하는 구조지만, 앞으로는 AI가 상황의 위험도를 분석하고 대응 시나리오까지 자동으로 실행하는 구조로 발전할 것으로 예상된다. 이는 단순한 자동화 수준을 넘어 상황 인식과 판단, 대응까지 하나의 시스템 안에서 이루어지는 지능형 운영 체계를 의미한다. 업계에서는 이러한 변화를 AI 관제(AI Surveillance)에서 자율 운영(Autonomous Operation) 구조로의 전환으로 보고 있다.
영상분석 시스템은 카메라 영상을 분석하는 도구에 머무르지 않고 시설과 도시, 산업 현장의 운영 시스템과 연결되는 구조로 발전하고 있으며, 영상 데이터는 운영 의사결정을 위한 핵심 데이터로 활용되고 있다. 결국 영상분석 시스템은 현장의 상황을 이해하고 운영을 지원하는 지능형 의사결정 시스템으로 성격이 변화하고 있다.
또한 향후 지능형 영상분석 기술은 현재 상황을 분석하는 수준에서 더 나아가 상황의 흐름과 패턴을 학습해 미래 상황을 예측하는 방향으로 발전할 것으로 전망된다. 특정 상황이 반복적으로 발생하는 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 위험 상황이나 혼잡 상황, 사고 가능성을 사전에 예측하는 예측형 분석 기술이 영상분석 기술 발전의 다음 단계로 꼽힌다. 이는 영상분석 기술이 사후 분석과 실시간 탐지 중심 구조에서 사전 예방 중심 구조로 이동하고 있음을 의미한다.
한화비전도 “앞으로 영상보안 산업의 경쟁은 카메라 성능보다 AI 분석 능력과 데이터 활용 능력에서 결정될 것”이라며 “영상분석 기술은 도시와 산업 운영을 위한 데이터 플랫폼으로 발전하게 될 것”이라고 전망했다. 카메라가 영상을 기록하던 구조에서 AI가 영상을 이해하고 판단하는 구조로 바뀌면서 영상보안 산업 역시 하드웨어 중심 산업에서 데이터와 AI 중심 산업으로 이동하고 있다.
영상분석 기술의 경쟁은 더 많은 카메라를 설치하는 경쟁이 아니라 영상을 얼마나 이해하고 데이터로 활용해 운영과 연결할 수 있느냐에 있다.
[지능형 영상분석 솔루션 집중 분석 ①] 슈프리마 CCTV는 이미 충분하다. 이제 관건은 ‘무엇을 알려주고, 어떤 판단을 가능하게 하느냐’ “AI가 먼저 찾아주고, 지도 위로 보여준다” CCTV 관제가‘실시간 수색 플랫폼’으로 진화
국내 실종 신고와 아동·노인 대상 범죄가 늘면서 ‘골든타임’을 지키지 못해 회복 불가능한 피해로 이어지는 사례가 반복되고 있다. 기존 수색은 관제요원이 수백대의 CCTV를 ‘눈으로’ 돌려보며 옷 색깔, 가방 등 단편적인 단서에 의존해 왔다. 하지만 인공지능(AI)이 CCTV 속 인물을 실시간으로 찾아주는 기술이 등장하면서 도시 수색 방식이 바뀌고 있다.
▲실종자 신고접수 추이 [출처: 경찰청 통계자료] 2026년 글로벌 보안·AI 업계에서도 같은 흐름이 뚜렷하다. 감시 시스템은 사후 기록 장치에서 사전 위험 식별(Proactive Risk Identification) 플랫폼으로 재정의되고 있으며, IBM은 AI의 진화 방향을 “수동적 어시스턴트에서 의미 있는 문제 해결과 의사결정이 가능한 능동적 협력자”로 규정했다. 즉, AI의 핵심 가치는 ‘자동으로 처리해 주는 것’이 아니라 ‘사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 정보를 정리해 건네는 것’으로 이동하고 있다.
이 흐름 속에서 슈프리마의 ‘수색자 검색 솔루션’(Q-Finder)은 이미 설치된 CCTV 인프라에 AI를 더해 도시 전체의 수색 상황을 하나의 의사결정 화면으로 전환하는 플랫폼이다. 국산 최초 AI 안면인식 기반 수색자 검색 시스템으로, 경찰·지자체가 보유한 CCTV 네트워크에 슈프리마의 독자 AI 얼굴인증·영상분석 알고리즘을 연결해 실종자·용의자 등 수색자를 실시간으로 탐색한다.
▲슈프리마 수색자 검색 솔루션 [출처: 슈프리마] ‘빨간 옷 찾기’에서 ‘AI가 사람을 찾는 실시간 수색’으로 기존 CCTV 검색은 대부분 속성 기반 검색 방식이었다. 예를 들어 ‘빨간 옷’, ‘검은 가방’, ‘모자 착용’과 같은 특징을 입력하면 해당 조건에 맞는 영상을 찾아주는 구조다.
그러나 실제 수색 현장에서는 이런 방식이 쉽게 한계에 부딪힌다. 실종자가 옷을 갈아입거나 모자를 벗으면 검색 조건 자체가 무의미해지기 때문이다. 야간이나 저조도 환경에서는 색상구분이 불가능하고 조명과 카메라 각도에 따라 색상이 달라 보이는 문제도 있다.
슈프리마의 수색자 검색 솔루션은 이러한 한계를 넘어 AI 안면 인식 기반 실시간 검색 기술을 핵심으로 한다. 실종자의 사진을 등록하면 AI가 CCTV 영상 속 인물을 실시간으로 식별해 어느 카메라에서 언제 포착됐는지 즉시 알려준다. 따라서, 실종자가 옷을 갈아입거나 모자를 벗어 외형이 바뀌더라도 AI가 실제 인물을 찾아내고 경로를 추적한다.
지도 위에서 ‘판단’하는 수색, GIS 기반 동선 시각화 수색자 검색 솔루션의 가장 큰 차별점은 수색 결과를 텍스트 목록이 아니라 GIS(지리정보시스템) 기반 스마트 지도 위에서 시각화한다는 점이다. 실종자가 카메라에 포착되면 해당 CCTV 위치와 시간이 지도 위에 동시에 표시되고, 아이콘이 시간 순서대로 이어지면서 하나의 이동 경로로 그려진다. 관제요원은 수십 개 카메라 화면을 일일이 돌려보는 대신, ‘지금 어느 방향으로 이동 중인지’ ‘어느 구역에 오래 머물렀는지’를 한 화면에서 직관적으로 파악할 수 있다.
놓치지 않게 해주는 실시간 알림: 감시에서 의사결정 지원으로 수색자 검색 솔루션은 수색 대상이 카메라에 포착되는 순간, 관제 화면에 실시간 알림을 띄워준다. 단순히 녹화 영상 속 ‘어디엔가 찍혀 있었던’ 장면을 사후에 찾아내는 것이 아니라, 포착 즉시 알람과 함께 얼굴·위치·시간 알림이 표시되므로 관제요원은 다른 화면을 보고 있어도 중요한 장면을 놓치지 않는다.
이 실시간 알림 구조가 바꾸는 것은 단순 ‘속도’가 아니라 관제센터의 업무 패러다임 자체다. 관제요원이 모든 카메라를 ‘감시’하는 방식이 아니라, AI가 선별한 핵심 이벤트에 집중해 ‘의사결정’을 하는 구조로 전환되기 때문이다. 특히 인력이 제한된 중소 지자체에서는, 동일 인력이 더 넓은 구역을 책임지면서도 골든타임을 놓치지 않을 수 있는 현실적인 해법이 된다.
국산 소버린 AI, ‘데이터 주권’ 확보한 공공안전 인프라 가트너는 2026년 핵심 전략 트렌드로 ‘AI 주권’(AI Sovereignty)을 꼽으며, 전 세계 국가의 35%가 고유 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼으로 전환될 것이라 전망했다. 수색자 검색 솔루션의 또 다른 강점은 바로 이 흐름에 부합하는 ‘100% 국내 개발 소버린 AI 기술’이라는 점이다.
중국·러시아 등 해외 CCTV·AI 기술에 대한 데이터 주권·정보 보호 이슈가 제기되는 상황에서, 슈프리마는 독자 개발한 AI 얼굴 인증 및 영상 분석 알고리즘으로 영상처리와 분석은 국내 인프라에서 이루어지며 개인의 얼굴 이미지나 특징 정보를 저장 없이 즉시 파기돼 개인정보 보호를 동시에 실현한다. 특허 받은 영상 교차인식 기술은 야간이나 저조도 환경에서 탁월한 인식성능을 제공하며 세계적으로 인정받는 안면인식 기술은 저화질 이미지에서도 얼굴 검색이 가능할 정도로 압도적인 성능을 자랑한다.
“AI가 먼저 찾는 도시” 공공안전 인프라 진화 2026년 AI 관제의 질문은 ‘무엇이 일어났는가?’에서 ‘무엇이 일어나려 하는가?’로 바뀌고 있다. 지자체와 경찰 입장에서 수색자 검색 솔루션은 새로운 장비를 대규모로 설치하지 않고도, 기존 CCTV를 실시간 수색 의사결정 인프라로 격상시키는 수단이다.
골든타임 내 수색 성공률을 높이고, 관제 인력의 부담과 도입 비용을 줄이면서, 도시 단위 수색 상황을 가시화할 수 있는 기반을 만든다. 슈프리마의 수색자 검색 솔루션은 단순한 영상 검색 기술을 넘어 도시 전체의 수색 상황을 실시간으로 연결하는 공공 안전 플랫폼이다. 그리고 이는 ‘더 많이 보는 CCTV’에서 ‘AI가 먼저 찾아주는 도시’로의 전환을 의미한다.
[지능형 영상분석 솔루션 집중 분석 ②] 세연테크 지능형 영상분석 시대에 적합한 개방형 플랫폼 세연테크, 다양한 IP 카메라 모듈로 새로운 기업 간 협력 시대를 열어가다
지능형 영상분석 시장은 지금, 빠르게 세분화되고 있다. 과거에는 단순 객체 검출이나 침입 감지 수준에 머물렀다면, 이제는 LPR(번호판 인식), 화재·연기 검출, 산업 안전 모니터링, 스마트 ITS, 군·국방 특수 감시, 유동 인구 분석 등 산업별·환경별 특화 요구가 정교하게 나뉘고 있다.
AI 기능에 대한 요구 역시 단순 인식 정확도를 넘어 현장 환경 대응력과 장기 운용 안정성까지 포함하는 방향으로 진화하고 있다. 그러나 모든 AI 기능을 카메라 제조사가 직접 개발하는 구조에는 분명한 한계가 존재한다. 특정 산업에 특화된 데이터와 알고리즘은 해당 도메인에 집중해 온 전문 기업이 가장 잘 이해하고 있기 때문이다. AI 모델은 단순히 코드를 탑재한다고 완성되는 것이 아니라, 데이터 축적과 반복 학습, 현장 경험이 결합될 때 비로소 경쟁력을 갖는다.
▲세연테크의 개방형 AI SDK [출처: 세연테크] 세연테크는 이 지점에서 제조사의 역할을 다시 고민했다.
“AI 모델을 카메라에 탑재해 납품할 때마다 고객의 세부 요구를 완전히 만족시키는 데에는 한계가 있었습니다. 반대로 AI 전문기업은 CCTV 시장의 인증, 프로토콜, 장기 유지보수 체계에 대한 이해가 부족한 경우가 많았습니다. 그렇다면 제조사는 무엇을 해야 하는가에 대한 고민이 시작이었습니다.”
이 고민 끝에 내린 결론은 명확했다. AI 전문기업은 알고리즘 개발과 데이터 고도화에 집중하고, IP 카메라 제조사는 하드웨어 안정성, 스트리밍 구조, 산업 프로토콜 대응, 보안 인증 및 장기 운영 기반을 책임지는 구조가 가장 합리적이라는 판단이다. 각자의 전문 영역에 집중할 때, 결과적으로 AI와 카메라 모두의 완성도가 높아질 수 있다는 것이다. 이 철학을 기반으로 추진된 전략이 바로 세연테크의 ‘개방형 AI 플랫폼(Open AI Camera Platform) IP 카메라 모듈’이다.
AI는 기업의 필요에 따라 각자의 시장에 맞게 차별화하고 카메라 플랫폼은 제조사가 개발 공급한다. 세연테크의 개방형 AI SDK는 외부 AI 기업이 자체 모델을 IP 카메라 내부에 직접 탑재하고 운용할 수 있는 온디바이스 실행 환경을 제공한다. 단순한 API 수준을 넘어, 실제 현장에서 운용 가능한 포팅·실행·출력 구조를 포함한다.
주요 지원 구조는 다음과 같다.
• 리눅스 기반 AI 모델 실행 환경 제공 • 웹 기반 Cross-Compile 환경 지원 • AI 모델 포팅 및 Pre/Post Processing 구조 지원 • 메타데이터 출력 및 실시간 스트리밍 연동 • ONVIF 및 산업 프로토콜 연계 지원
이를 통해 AI 전문기업뿐만 아니라 AI에 대한 전문적 지식이 부족한 기업에서도 각 기업이 집중하는 각 시장에 필요한 고유의 AI 모델을 올려 독자 제품으로 상품화할 수 있다. 더불어 자체 AI 개발팀을 보유한 AI 전문기업의 경우에는 카메라 하드웨어 설계나 펌웨어 구조를 이해할 필요 없이 자신들의 알고리즘 고도화에 집중할 수 있다. 또한 AI 모델 및 학습 노하우는 카메라 내부에서 독립적으로 운용 가능하도록 설계돼 있어 개발 협업 과정에서 지적 재산권 유출 우려가 없다.
카메라의 펌웨어 아키텍처, 스트리밍 엔진, 미들웨어 구조, 보안 인증을 포함한 각종 인증 대응, 장기 유지보수 체계는 세연테크 플랫폼이 담당한다. 이는 단순 기능 제공이 아니라 AI 생태계가 안정적으로 작동할 수 있는 실행 기반(Execution Infrastructure)을 제공하는 접근이다. 세연테크는 이렇게 개방형 AI Platform을 내장하고 있는 2M부터 12M급까지 IP 카메라 모듈 및 완제품을 공급하고 있으며, Rolling Shutter와 Global Shutter 라인업을 모두 보유하고 있다. 다양한 산업 환경에서 즉시 적용 가능한 하드웨어를 모두 제공하기 위한 전략이다.
다양한 NPU 성능 구간 대응 전략 AI 응용 분야가 세분화되면서 요구되는 연산 성능 또한 달라지고 있다. 단순 객체 검출과 복 이벤트 분석, 다중 모델 동시 실행, 고해상도 실시간 분석은 요구 연산 자원이 서로 다르다. 세연테크는 단일 SoC 중심 전략이 아닌, 다층적 NPU 라인업을 구축하고 있다.
• 1.2 TOPS급 제품 양산 • 5.4 TOPS급 제품 시생산 완료 • 7.6 TOPS급 모듈 출시 예정 • 20 TOPS급 고성능 AI SoC 제품 개발 완료 및 출시 단계
이 전략은 단순히 고성능을 지향하는 것이 아니라 프로젝트 특성에 맞는 최적의 선택지를 제공하기 위한 것이다. 경량 분석 프로젝트부터 복합 ITS 분석, 다중 모델 동시 실행 환경까지 단계적으로 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다.
특히 고성능 SoC 기반 제품에서는 OpenCV 라이브러리와 영상처리 응용 개발 환경까지 지원해 PC 수준에 가까운 응용 소프트웨어 개발이 온디바이스 SoC 안에서 가능하다. 이는 카메라 자체가 단순 촬영 장비를 넘어 All-in-One AI Edge Device로 확장될 수 있음을 의미한다.
영상 품질이 곧 인식률이다 지능형 영상분석의 성능은 AI 모델만으로 결정되지 않는다. 입력 영상의 품질이 인식률을 좌우한다 .세연테크는 영상 품질 향상을 위한 다양한 기술적 노력을 기울이고 있다. 한 예로 특허 기반 멀티셔터(Multi-Shutter) 기능을 통해 서로 다른 셔터 속도의 복수 스트림을 동시에 생성할 수 있다.
이를 통해 ITS에서 아직까지는 취약한 일출·일몰, 역광, 반사·비반사 번호판 등 환경 변수로 인해 단일 노출로는 최적 영상을 확보하기 어려운 특수 상황에서 부딪치는 문제를 구조적으로 보완하기 위함이다.
또한 Global Shutter 기반 모듈과 Frame Sync 기능을 지원해 왜곡 없는 캡처 환경을 제공한다. 이는 AI 전문기업이 별도의 영상 전처리 장비를 추가 구축하지 않더라도 일정 수준 이상의 입력 품질을 확보할 수 있도록 돕는다.
MODBUS 게이트웨이 기능을 포함한 I/O 확장 설계는 카메라가 단순 영상 장비를 넘어 현장 제어 중심 장비로 활용될 수 있도록 한다.
공공 시장을 위한 보안 신뢰성 보장 공공·국방·금융 분야에서 요구되는 조건은 단순 AI 성능이 아니다. 보안 인증과 장기 운용 안정성을 통한 신뢰성이 필수 요건이다. 기본적으로 전 제품이 미국 국방 수권법(NDAA)에 부합한다. 세연테크는 국가용 보안요구사항 V3.0을 충족하는 국정원 보안기능확인서를 획득했다. 이는 1년 이상의 소프트웨어 고도화와 시험 과정을 거쳐 확보한 성과다.
해당 인증은 공통 IP 모듈 및 미들웨어 아키텍처를 기반으로 설계돼 동일 플랫폼을 사용하는 타 제품군으로 확장이 가능하다.
이를 기반으로 인도 STQC, 대만 Cyber Security, 이스라엘 경찰 규격 등 각 해외 Cyber Security 관련 인증 대응도 병행하고 있다. 세연테크는 영상 감시 시장의 대부분 기업들이 직접생산 방식으로 자체 브랜드를 지향하는 시장이 특성에 맞도록 모듈과 완제품을 모두 제공하는 이원화 전략을 유지하고 있다.
• 자체 브랜드로 영업하는 제조 기반 기업에는 IP 모듈 공급 • SI 및 솔루션 기업에는 완제품 공급
세연테크는 층위가 다른 각각의 버티컬 마켓에 적합한 모든 솔루션을 제공하는 기업이 아니다. 기본적으로 단순 제품이라기보다는 솔루션에 가깝게 완성된 제품을 공급하기도 하나, 개방형 플랫폼을 통해 특정 솔루션에 종속되지 않으며, 불특정 다수의 고객이 자사 플랫폼을 하나의 요소(Element)로 활용하길 기대한다. 이는 특정 제조사가 범용 제품을 넘어 모든 솔루션 영역까지 확장하며 시장 충돌의 위험을 키우는 전략이 아니라, 플랫폼 기반 분업 구조를 명확히 하는 선택이다.
[출처: 세연테크] 제조사에서 개방형 플랫폼 기업으로 IP 모듈 설계, 스트리밍 엔진, 미들웨어, 보안 아키텍처를 20년 이상 직접 설계해 온 기술 중심 제조사로서, 세연테크는 이제 단순 제품 공급을 넘어 개방형 AI 실행 플랫폼 기업으로 전환하고 있다.
지능형 영상분석 시대의 핵심은 분업 구조다. AI 전문기업은 AI에 집중하고, 카메라 제조사는 안정적이고 확장 가능한 실행 플랫폼을 제공한다. 세연테크가 지향하는 방향은 명확하다. AI 생태계가 자유롭게 확장될 수 있는 IP 카메라 플랫폼을 제공하는 것이다. 그것이 세연테크가 정의한, 지능형 영상분석 시대의 IP 카메라 제조사 역할이다.
넷마블은 4월 16일까지 '페이트/그랜드 오더'에서 2026 봄의 축제 캠페인을 진행한다. 먼저 유저 성장을 지원하는 로그인 보너스를 제공한다. 오는 4월 2일부터 16일까지 특이점F를 클리어한 이용자라면 접속 시 최대 호부 10장, 전승 결정 1개, 칼데아의 몽화 1개 등 핵심 아이템을 비롯해 3,000만 QP와 다양한 재화를 획득할 수 있다. 성정석을 확보할 수 있는 미션도 추가됐다. 봄의 축제 기념 한정 미션, 상시로 진행되는 엑스트라 미션 등을 통해 최대 354개의 성정석과 5,000만 QP를 얻을 수 있다
▲ 페이트/그랜드 오더 '2026 봄의 축제' 캠페인 대표 이미지 (사진제공: 넷마블)
넷마블은 4월 16일까지 '페이트/그랜드 오더'에서 2026 봄의 축제 캠페인을 진행한다.
먼저 유저 성장을 지원하는 로그인 보너스를 제공한다. 오는 4월 2일부터 16일까지 특이점F를 클리어한 이용자라면 접속 시 최대 호부 10장, 전승 결정 1개, 칼데아의 몽화 1개 등 핵심 아이템을 비롯해 3,000만 QP와 다양한 재화를 획득할 수 있다.
성정석을 확보할 수 있는 미션도 추가됐다. 봄의 축제 기념 한정 미션, 상시로 진행되는 엑스트라 미션 등을 통해 최대 354개의 성정석과 5,000만 QP를 얻을 수 있다.
이어서 신규 어펜드 스킬 '특격기교 향상'과 '스킬 재장전'이 추가됐고, 어펜드 스킬 강화 레벨을 다른 어펜드 스킬로 이전할 수 있는 기능도 도입했다. 5성 베니엔마, 5성 클레오파트라, 5성 멀린 등 서번트 14기의 성능을 높이는 강화 퀘스트 17탄도 열렸다.
이용자 편의를 위해 서번트 및 개념예장 소지 한도가 기존 800개에서 900개로 확장됐고, 파티 편성 수도 10개에서 15개로 늘어났다.
오는 12일까지 서번트 및 개념예장 강화 시 대성공·극대성공 확률이 4배로 적용된다. 모든 요일 퀘스트와 백지화 지구 프리 퀘스트 소비 AP도 절반으로 줄어든다.
넷마블은 2026 봄의 축제를 기념해 복주머니 픽업을 진행한다. 18개 그룹 중 하나를 선택한 뒤 유료 성정석 15개를 사용해 소환할 수 있으며, 5성 서번트 1기 이상을 획득할 수 있다.
5성 스페이스 에레쉬키갈, 5성 양귀비, 5성 카마 등이 대상인 픽업 소환도 개방된다. 서번트별 픽업 일정은 상이하며, 공식 카페 등을 통해 확인할 수 있다.
생성형 AI 예산이 전년 대비 크게 늘었음에도 지속적인 투자 수익률을 입증하는 기업은 여전히 소수에 불과하다.
Credit: Rob Schultz / Shutterstock
IT 리더가 생성형 AI의 가치를 규모 있게 입증하는 데 어려움을 겪는 가운데, 일부 대응 전략을 바꾸는 기업도 등장했다.
기업의 생성형 AI 지출이 지난 한 해 동안 급증했지만, 많은 CIO에게 가장 어려운 대화는 이제 막 시작되고 있다. 이사회와 CFO는 더 이상 기업이 AI에 투자하는지를 묻지 않는다. 측정 가능한 재무적 성과를 얻고 있는지를 묻고 있다.
포레스터 리서치 애널리스트에 따르면, 생성형 AI 예산은 전년 대비 크게 늘었지만 대다수 기업은 여전히 지속적인 투자 수익률(ROI) 입증에 어려움을 겪고 있다. 초기 파일럿은 유망해 보이는 경우가 많지만, 시스템이 확장되고 비용이 변동하며 거버넌스 요구가 높아질수록 가치를 설명하기가 점점 어려워진다.
애널리스트, CIO, AI 플랫폼 및 거버넌스 리더와의 인터뷰에서는 일관된 패턴이 드러났다. AI가 기술적으로 실패하는 것이 문제가 아니다. 기업이 경제 논리가 전혀 다른 기술에 기존의 예산 편성, 운영, 책임 모델을 그대로 적용하고 있다는 점이 문제다. 결국 ROI가 떨어지는 이유는 AI가 작동을 멈춰서가 아니라, 기업이 AI의 가치를 설명하고 방어하고 우선순위를 정하는 능력을 잃기 때문이다.
애널리스트 시각 : 비용 통제에서 가치 공동 창출로
애널리스트 관점에서 AI ROI 논쟁은 IT와 재무의 광범위한 융합 흐름의 일부로 이해하는 것이 적절하다. IT 재무 관리 분야를 담당하는 포레스터의 수석 애널리스트 그레그 조렐라는 성과가 높은 IT 기업일수록 재무 부문을 비용 절감에 집중하는 관문으로 보지 않는다고 주장한다. 대신 IT 재무는 기술 투자를 사업 성장과 경쟁 우위로 직결시키는 전략적 가치 실현 역량으로 작동한다.
조렐라는 “IT 재무가 존재하는 이유는 IT가 많은 돈을 쓰기 때문이 아니다”라며 “IT 지출이 기업의 전략적 성과를 실질적으로 이끌 수 있기 때문”이라고 말했다. 이 구분은 AI에 있어 중요하다. ERP 시스템, 인프라 갱신, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 라이선스 같은 전통적인 IT 투자는 기존 재무 모델에 비교적 잘 들어맞는다. 생성형 AI는 그렇지 않다. 비용은 사용량 기반이고, 사용 패턴은 예측하기 어려우며, 효과는 트랜잭션 방식보다 간접적이거나 리스크 조정 방식으로 나타나는 경우가 많다.
조렐라는 많은 기업이 이런 변화를 지적으로는 인식하면서도 실행에 필요한 기업적 노력을 과소평가한다고 지적한다. 성숙한 비용 투명성은 공유된 귀속 모델, 신뢰할 수 있는 데이터, IT·제품·영업·마케팅 전반에 걸친 가치 정의에 대한 합의를 필요로 한다.
조렐라는 “그 모든 것을 한꺼번에 하려 하면 너무 벅차다”라고 지적했다. 성과를 내는 기업은 재무 가시성 향상이 의사결정에 어떻게 기여하는지를 보여주는 좁은 범위의 증거 확보부터 시작하는 경향이 있다.
중요한 점은, 조렐라가 IT 예산 초과를 본질적으로 부정적인 것으로 보는 시각에 의문을 제기한다는 것이다. 높은 가치를 지닌 이니셔티브에 대한 의도적인 투자를 반영한다면 초과 지출은 합리적일 수 있다. 조렐라는 진짜 실패는 새로운 기회가 생겼을 때 리더가 우선순위가 낮은 업무를 뒤로 미룰 수 있는 우선순위 결정 체계 없이 초과 지출하는 것이라고 주장한다.
CIO의 현실 : 예산은 무한정 늘지 않는다
이런 분석적 관점은 기업 내부의 훨씬 더 제한된 현실과 맞닥뜨린다. 재무 자동화 및 관리 소프트웨어 기업 블랙라인(BlackLine)의 CIO 수밋 조하르는 AI 투자가 익숙한 사이클을 거쳐왔다고 설명한다. 최근 몇 년간 초기의 회의론은 이사회와 경영진이 가시적인 AI 이니셔티브를 요구하는 동료 압박에 밀려 사라졌다. 오늘날 그 단계는 끝나가고 있다. 재무 리더들은 더 어려운 질문을 던지고 있으며, AI는 더 이상 검토에서 면제되는 특별 범주로 취급받지 않는다.
조하르는 “직원의 95%가 AI를 사용하고 있다고 CFO에게 말해봤자 아무 의미가 없다”며 “직원 100%가 이메일을 사용한다고 말하는 것과 마찬가지”라고 꼬집었다. 재무 부문이 관심을 갖는 것은 수익성, 매출, 리스크에 대한 영향이며, 그 외의 지표는 설득력을 잃는다는 설명이다.
조하르는 AI 투자를 두 가지 유형으로 명확히 구분한다. 첫 번째는 직원들이 글쓰기, 검색, 요약, 정보 분석에 활용하는 광범위한 생산성 플랫폼, 즉 조하르가 ‘일상적 AI’라고 부르는 것이다. 이런 도구들은 문화적으로 혁신적일 수 있지만 정량화하기가 극히 어렵다. 참여 지표나 자기 보고식 생산성 향상 수치는 재무적 검토를 통과하기 어렵다.
두 번째 유형은 고객 온보딩 가속화, 배포 시간 단축, 운영 비용 절감, 매출 파이프라인 확대 등 비즈니스 우선순위와 명시적으로 연결된 성과 중심 AI 이니셔티브다. 이런 이니셔티브는 다른 기업 투자와 직접 경쟁하며 동일한 기준으로 평가받는다.
가장 크게 달라진 점은 AI 지출이 더 이상 추가적이지 않다는 것이다. CIO는 ‘AI가기 때문에’ 추가 예산을 받지 못한다. 추가 투자가 필요하다면 기존 예산을 재배분해야 한다. 조하르는 “아무도 AI라는 이유만으로 무턱대고 돈을 쏟아붓지 않는다”며 “예산을 더 쓰고 싶다면 다른 것을 조정해야 한다”라고 말했다.
블랙라인에서 AI 거버넌스는 이런 현실을 반영한다. 제안된 이니셔티브는 IT, 재무, 비즈니스 리더가 공동으로 검토하며, 성과와 책임에 대한 명확한 기대치가 설정된다. 목표는 실험을 늦추는 것이 아니라, 가치 창출에 대한 책임이 CIO에게만 머물지 않도록 하는 것이다.
조하르는 “이것은 기술 문제가 아닌 비즈니스 전환 문제”라며 “소유권이 IT에만 머물면 기대하는 가치를 절대 얻지 못할 것”이라고 말했다.
운영 실패 유형 : 규모 확장 시 ROI가 무너지는 이유
AI 이니셔티브가 예산 관문을 통과하더라도 파일럿 단계를 넘어서면 지속적인 ROI를 내지 못하는 경우가 많다. AI 생애주기 관리 및 거버넌스 플랫폼 기업 모델옵(ModelOp)의 CTO 짐 올슨에 따르면, 실패는 단일한 결함에서 비롯되는 경우가 드물다. 구조적 문제다. 초기 AI 프로젝트는 제한된 데이터와 예측 가능한 사용 환경에서 개발된다. 비용은 관리 가능해 보이고 성능도 양호하다. 프로덕션 환경은 전혀 다르게 작동한다.
올슨은 “로컬에서 개발할 때는 충분히 가능해 보인다”며 “하지만 프로덕션에 배포하는 순간 사용 패턴이 바뀌고 컨텍스트가 폭발적으로 늘어나며 진짜 비용이 나타난다”라고 말했다.
생성형 AI는 이 문제를 심화시킨다. 자유 형식의 사용자 상호작용은 토큰 소비를 예측 불가능하게 늘린다. 모델이 여러 워크플로에 내재돼 복수의 팀이 재사용하면서, 비용이나 가치를 특정 성과에 귀속시키기 어려워진다. 명확한 인벤토리와 생애주기 추적 없이는 기업이 AI 지출을 전체 합산으로 관리하게 되고, 가치는 세부 영역에서 발생하거나 사라진다.
올슨은 많은 기업이 프로덕션에 어떤 AI 시스템이 있는지조차 파악하지 못하고 있다고 지적했다. “무엇이 운영 중인지 모르면 측정도, 거버넌스도, ROI 연결도 불가능하다”는 것이다.
결과는 익숙한 패턴으로 이어진다. 유망한 파일럿, 비용 초과, 회의론의 순서다. 일부의 경우 대형 실수가 기업을 리스크 회피적으로 만들어, AI가 실질적인 경쟁 우위를 가져다줄 수 있는 영역에서도 향후 도입을 늦추게 된다.
올슨이 제시하는 해법은 AI를 실험적 도구가 아닌 산업 인프라로 다루는 것이다. 개발, 배포, 모니터링, 폐기에 이르는 생애주기 관리는 관료적 부담이 아니다. 모델이 진화하고 사용량이 증가하는 상황에서 책임을 유지할 수 있는 유일한 방법이다.
거버넌스와 방어 가능성 : 가치를 증명해야 할 때
그러나 운영 규율만으로는 충분하지 않다. AI 투자가 규제 당국과 이사회 수준의 검토에 직면하면서, 거버넌스는 ROI를 방어할 수 있는지를 결정하는 요인이 되고 있다. AI 거버넌스 소프트웨어 기업 모니타우어(Monitaur)의 공동 창업자 앤서니 하바예브는 많은 AI 이니셔티브가 검토에서 실패하는 이유가 성과가 나쁘기 때문이 아니라 처음부터 성공의 기준이 명확히 정의되지 않았기 때문이라고 주장한다.
하바예브는 “망치를 들고 못을 찾아다니는 것과 같다”며 “처음부터 성공이 어떤 모습인지 모르면 나중에 ROI를 방어할 수 없다”라고 말했다.
거버넌스 실패는 배포 이후에야 드러나는 경우가 많다. 기업이 소급하여 지출을 정당화하려 할 때, 문서화, 모니터링, 책임 체계의 공백이 부채로 돌아온다. 명확한 목표나 성과가 제시되지 않은 프로젝트는 예산이 압박을 받을 때 쉬운 삭감 대상이 된다.
하바예브는 거버넌스가 주로 컴플라이언스를 위한 것이라는 시각에 의문을 제기한다. 실제로는 알려지지 않은 리스크와 최적화 기회를 드러냄으로써 ROI를 높인다고 말한다. 구조화된 검증과 모니터링을 도입한 기업은 정확도, 견고성, 효율성을 개선할 방법을 발견해 비즈니스 임팩트를 직접적으로 높이는 경우가 많다.
규제 압박이 이런 변화를 가속하고 있다. EU AI 법 같은 프레임워크가 공식적인 감독 체계 구축을 요구하고 있지만, 하바예브는 가장 앞서가는 기업이 규제를 더 폭넓은 거버넌스 역량 구축의 촉매로 활용하고 있다고 말한다.
하바예브는 “거버넌스는 별도의 컴플라이언스 항목이 아니어야 한다”며 “AI가 비즈니스에 실질적으로 기여하도록 만드는 방식의 일부가 돼야 한다”라고 말했다.
일시적 열기에서 지속력으로
이런 시각들을 종합하면, 기업 AI 도입이 성숙 단계에 접어들고 있음을 알 수 있다. 이제 질문은 AI가 가치를 창출할 수 있는가가 아니다. 기업이 그 가치를 일관되고 투명하게, 그리고 외부 검토 아래 증명할 수 있는가다.
성과를 내는 기업은 몇 가지 공통점을 지닌다. AI 투자를 독립적인 카테고리로 보지 않고 사업 전략과 연계한다. 사용량 기반 비용과 간접적 가치를 수용할 수 있는 재무 모델을 구축한다. AI 생애주기 전반에 걸쳐 운영 규율을 적용한다. 거버넌스를 혁신의 걸림돌이 아닌 신뢰와 지속 가능성의 기반으로 삼아 초기 단계부터 내재화한다.
2026년 예산을 준비하는 CIO에게 이런 메시지는 냉정하지만 건설적이다. AI는 스스로 가치를 입증하지 않는다. 많은 기업이 이제 막 개발하기 시작한 도구와 실천 방법을 통해, 가치는 설계되고 측정되고 방어돼야 한다.
현대 인터넷은 개방형 시스템을 기반으로 구축되었습니다. 전 세계 서버를 구동하는 Linux 커널부터 데이터 교환을 관리하는 프로토콜에 이르기까지 오늘날 디지털 인프라의 대부분은 투명성, 협업 및 분산화에 뿌리를 두고 있습니다. 이와 동일한 원칙이 이제 블록체인 기술을 기반으로 구축된 금융 시스템이라는 새로운 영역에 영향을 미치고 있습니다.
Linux 및 오픈 소스 생태계에 익숙한 개발자와 시스템 설계자에게 암호화폐의 부상은 단순한 금융 추세가 아니라 수십 년 동안 진화해 온 아이디어의 확장입니다.
오픈 소스 기반 및 금융 혁신
Linux는 오랫동안 분산형 개발의 힘을 입증해 왔습니다. 단일 권한에 의존하는 대신 분산 기여, 동료 검토 및 커뮤니티 중심 개선을 통해 성장합니다.
블록체인 기술은 유사한 모델을 따릅니다. 비트코인과 같은 네트워크는 중앙 집중식 제어가 아닌 분산 노드를 통해 합의가 이루어지는 개방형 프로토콜에서 작동합니다. 모든 거래는 암호화 메커니즘을 통해 확인, 기록 및 투명하게 이루어집니다.
Linux 환경에서 수년간 작업해 온 사람들에게는 이 아키텍처가 친숙하게 느껴집니다. 이는 신뢰 기반 시스템에서 검증 기반 시스템으로의 전환을 반영합니다.
스택 이해: 노드, 프로토콜 및 인터페이스
기술적 수준에서 암호화폐 시스템은 여러 계층으로 구성됩니다. 전체 노드는 블록체인을 유지하고 거래를 검증하며 네트워크 무결성을 보장합니다. 경량 클라이언트는 전체 데이터 복제 없이 사용자에게 액세스를 제공합니다. 게다가 거래소와 플랫폼은 사용자를 기본 네트워크에 연결하는 인터페이스 역할을 합니다.
개발자의 경우 이러한 시스템과의 상호 작용에는 이미 Linux 워크플로에 통합된 도구인 API, 명령줄 도구, 자동화 스크립트가 포함되는 경우가 많습니다. 지갑 관리, 거래 확인, 네트워크 활동 모니터링을 모두 기존 개발 환경에 통합할 수 있습니다.
이러한 도구의 융합은 디지털 금융이 어떻게 기존 컴퓨팅 인프라와 분리되지 않고 그 위에 구축되는지를 강조합니다.
보유에서 수익까지: 비트코인의 기능 확장
비트코인은 원래 P2P 결제 시스템으로 설계되었지만 그 역할이 크게 확대되었습니다. 많은 사용자가 여전히 비트코인을 가치 저장소로 보고 있지만, 광범위한 금융 전략 내에서 비트코인의 생산성을 높이는 데 대한 관심이 높아지고 있습니다.
기술적 관점에서 이는 플랫폼이 보상 메커니즘을 구성하고 유동성을 관리하며 자산의 안전한 보관을 보장하는 방법을 이해하는 것을 포함합니다. 이 분야를 탐색하는 개발자는 KYC 및 AML과 같은 규제 표준을 준수하면서 서비스가 비트코인 네트워크와 통합되는 방법을 자주 검사합니다.
예를 들어, Kraken이 사용자의 비트코인 획득을 돕는 방법 중앙 집중식 플랫폼이 분산 시스템 위에 레이어를 구축하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 여기에는 사용자 계정이 백엔드 인프라와 상호 작용하는 방식, 보상이 계산 및 배포되는 방식, 다단계 인증 및 출금 제어와 같은 보안 조치가 구현되는 방식에 대한 검토가 포함됩니다. 이러한 방식으로 수익 창출 메커니즘은 독립형 기능이 아닌 더 큰 시스템 아키텍처의 일부가 됩니다.
분산형 환경의 보안 고려 사항
보안은 Linux 시스템과 블록체인 네트워크 모두에서 항상 주요 관심사였습니다. 오픈 소스 환경에서는 투명성을 통해 취약점을 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 그러나 이는 시스템이 처음부터 강력한 보호 장치를 갖추고 설계되어야 함을 의미하기도 합니다.
암호화폐의 맥락에서 여기에는 개인 키 보호, 액세스 자격 증명 보안 및 거래 무결성 보장이 포함됩니다. 개발자는 이러한 위험을 관리하기 위해 익숙한 원칙, 최소 권한 액세스, 암호화 및 감사 로깅을 적용하는 경우가 많습니다.
거래소와 플랫폼은 또 다른 복잡성 계층을 추가합니다. 편의성을 제공하는 동시에 공격 대상이 되기도 합니다. 따라서 보안 관행을 평가하고 가능한 경우 추가 보호 기능을 통합하는 것이 필수적입니다.
자동화, 스크립팅 및 모니터링
Linux 기반 시스템의 장점 중 하나는 복잡한 작업을 자동화하는 능력입니다. 이 기능은 자연스럽게 암호화폐 관리로 확장됩니다.
개발자는 스크립트를 사용하여 지갑 잔액을 모니터링하고, 거래 확인을 추적하고, 네트워크 데이터를 분석할 수 있습니다. 거래소에서 제공하는 API는 프로그래밍 방식의 상호 작용을 허용하여 자동 거래 또는 포트폴리오 관리와 같은 고급 사용 사례를 가능하게 합니다.
비정상적인 활동을 감지하여 잠재적인 보안 위협에 대한 경고를 제공하도록 모니터링 도구를 구성할 수도 있습니다. 이는 지속적인 모니터링이 안정성과 보안을 유지하는 데 핵심인 시스템 관리의 모범 사례와 일치합니다.
규제 인식 및 시스템 설계
암호화폐 시스템이 성숙해짐에 따라 규제 프레임워크도 더욱 정의되고 있습니다. 개발자와 조직은 솔루션을 설계하고 배포할 때 이러한 요구 사항을 고려해야 합니다.
미국에서는 다음과 같은 기관이 있다. 국가안보국 특히 민감한 데이터 및 금융 거래와 관련된 환경에서 보안 시스템 설계의 중요성을 강조했습니다. 암호화폐에만 국한되지는 않지만 이러한 지침은 디지털 자산 인프라와 매우 관련이 있는 원칙을 강화합니다.
신원 확인, 거래 보고, 데이터 보호 등 규정 준수 고려 사항은 처음부터 시스템 아키텍처에 통합되어야 합니다.
브리징 철학과 실천
Linux와 블록체인의 교차점을 특히 매력적으로 만드는 것은 그 뒤에 있는 공유 철학입니다. 둘 다 투명성, 분산화, 사용자 권한 부여를 우선시합니다.
그러나 실제 시스템에서 이러한 원칙을 구현하려면 이상주의와 실용성의 균형이 필요합니다. 예를 들어, 중앙 집중식 플랫폼은 분산화와 상충되는 것처럼 보일 수 있는 제어 및 편의성 요소를 도입하지만 더 많은 사람들이 시스템에 더 쉽게 접근할 수 있도록 해줍니다.
이는 개발자에게 두 접근 방식의 장점을 결합한 하이브리드 솔루션을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.
개방형 금융 인프라의 미래
디지털 금융이 지속적으로 발전함에 따라 개방형 시스템에 대한 의존도는 더욱 심화될 가능성이 높습니다. Linux 생태계를 형성한 도구, 프레임워크 및 철학은 이미 금융 플랫폼의 구축 및 운영 방식에 영향을 미치고 있습니다.
Linux 환경에서 작업하는 사람들에게 이는 전문 지식의 자연스러운 확장을 의미합니다. 블록체인 시스템을 이해하고, API를 통합하고, 보안 모범 사례를 적용하는 것은 모두 점점 더 가치가 높아지고 있는 광범위한 기술 세트의 일부입니다.
궁극적으로 오픈 소스 소프트웨어와 디지털 금융의 융합은 금융 시스템이 더욱 투명하고 유연하며 오랫동안 개방형 인터넷을 정의해 온 원칙에 더욱 부합하는 미래를 지향합니다.
그 미래에는 개발자가 인프라를 유지 관리하는 것뿐만 아니라 가치 자체가 생성, 저장 및 교환되는 방식을 형성하는 데 있어서 중심적인 역할을 하게 될 것입니다.
마이크로소프트를 여러 제품군의 집합으로 보면, 윈도우 11과 애저 클라우드는 서로 다른 세계에 있다고 판단하기 쉽다. 윈도우 11은 사용자를 짜증 나게 하고, 관리자를 혼란스럽게 만들고, 많은 고객이 원하지 않았던 방식으로 하드웨어 교체 주기를 밀어붙인 클라이언트 운영체제다. 애저 클라우드는 기업에 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 서비스, AI 인프라를 판매하는 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼이다. 이렇게 문서상으로는 서로 다른 사업이지만, 실제로는 같은 신뢰 체계의 일부다.
문제는 윈도우 11에 불만을 품은 모든 사용자가 즉시 애저 구매를 중단하느냐가 아니다. 실제로는 그렇지 않다. 단기적으로는 연결고리가 그만큼 직접적이지 않기 때문이다. 진짜 문제는 윈도우 11에 대한 불만이 기업을 마이크로소프트 스택으로 끌어당겨 온 전략적 중력을 약화시키고 있느냐이다. 윈도우의 선호도와 신뢰도가 낮아지고 중심성이 약해지면 애저는 조용하지만 중요한 장점 하나를 잃게 된다. 엔드포인트부터 ID, 서버, 클라우드까지 마이크로소프트가 기본 운영 환경으로 남아 있다는 전제가 흔들리는 것이다.
윈도우 11 문제의 연쇄 작용
윈도우 11은 한 가지 실수 때문에 실패한 것이 아니다. 마이크로소프트가 여러 마찰 요인을 겹겹이 쌓아 올리면서 논란의 대상이 됐다. 첫 번째 문제는 하드웨어 적격성이다. 마이크로소프트는 CPU 지원 범위를 좁히고 TPM 2.0과 시큐어 부트 요구사항을 강제하면서 충분히 쓸 만한 대규모 설치 기반에 미래의 윈도우를 쓰기에는 더 이상 적합하지 않다고 통보했다. 많은 사용자와 기업은 업그레이드가 아니라 억지로 하드웨어를 교체해야 했다. 운영체제 현대화 문제를 CAPEX 문제로 바꿔버렸기 때문에 지금도 윈도우 11을 둘러싼 논란 중 가장 치명적인 인식 문제 가운데 하나로 남아 있다.
두 번째 문제는 코파일럿을 비롯한 AI 기능을 윈도우 경험에 공격적으로 통합한 것이다. 최근 보도를 보면 마이크로소프트는 AI가 선택 가능한 기능이 아니라 핵심 워크플로우에 강제로 통합됐다는 비판이 퍼지면서 코파일럿을 윈도우 11에 얼마나 깊숙이 밀어 넣을지 재검토하고 있다. 이런 변화는 중요하다. 기업 고객은 선택권에는 보상을 주고 강요에는 불이익을 주는 경향이 있기 때문이다. 사용자가 운영체제가 요청하지 않은 기능의 전달 수단으로 활용되고 있다고 느끼는 순간 신뢰는 빠르게 무너진다.
세 번째 문제는 누적된 품질 인식이다. 개별 불만의 내용은 제각각이더라도 공통된 서사는 놀랄 만큼 일관됐다. 사용자 경험 변화가 지나치게 많고 제품 의제가 지나치게 앞서며, 핵심 안정성과 실용성에는 충분한 관심을 기울이지 않았다는 이야기이다. 이런 서사가 자리 잡는 순간 문제는 더 이상 윈도우 11에만 머물지 않는다. 마이크로소프트의 판단력 자체에 대한 문제로 번진다.
애저 클라우드에 미치는 영향
단기적으로 볼 때 윈도우 11에 대한 불만이 애저 클라우드의 매출을 극적이고 눈에 띄는 방식으로 실질적으로 깎아내리지는 않는다. 애저 클라우드 구매 결정은 여전히 기업 계약, 마이그레이션 로드맵, 데이터 중력, AI 수요, 규제 요건, 애플리케이션 현대화의 현실 같은 요소가 좌우한다. 직원이 데스크톱 도입에 불만을 가졌다고 해서 기업이 애저 사용 기반을 걷어내지는 않는다.
단기 효과가 제한적인 데에는 구조적 이유도 있다. 애저 고객 대부분은 이미 혼합 환경을 운영하고 있다. 마이크로소프트 의존도가 높은 기업에서도 클라우드 워크로드는 리눅스 기반이거나 컨테이너화돼 있거나, 크로스 플랫폼 도구로 관리되는 경우가 많다. 지금의 애저 전략은 “어디서나 윈도우를 실행하라”가 아니라 “고객이 있는 곳에서 고객을 만나라”에 더 가깝다. 그래서 데스크톱 운영체제는 10년 전만큼 즉각적인 결정 요인이 아니다.
그렇다고 영향을 받지 않는다는 뜻으로 받아들여서는 안 된다. 단기적으로 윈도우 11은 마이크로소프트의 신뢰도를 훼손하고 인접한 구매 결정에도 영향을 줄 수 있다. CIO와 아키텍트가 마이크로소프트가 클라이언트 영역에서 선을 넘고 있다고 판단하면, 더 넓은 마이크로소프트 플랫폼에 대한 투자에도 회의적으로 변할 수 있다. 회의론이 언제나 거래를 무산시키는 것은 아니지만, 확장을 늦추고 경쟁 솔루션에 대한 검토가 늘어나며, 대안 솔루션을 더 합리적으로 보이게 만들 수는 있다.
생태계 분리 위험
이 지점에서 이야기는 심각해진다. 마이크로소프트의 힘은 역사적으로 스택 연속성에서 나왔다. 데스크톱의 윈도우는 윈도우 서버, 액티브 디렉터리, 마이크로소프트 관리 도구, 마이크로소프트 생산성 소프트웨어, 마이크로소프트 개발자, 그리고 결국 마이크로소프트 클라우드로 이어졌다. 마이크로소프트는 일종의 아키텍처 관성의 수혜를 입었다. 생태계가 서로 잘 맞물렸기 때문에 불만이 있는 고객이라도 대체로 머물렀다.
윈도우 11 때문에 최종 사용자 기기에서 윈도우의 설치 기반이나 전략적 중요성이 줄어든다면, 이런 연속성은 약해진다. 레노버는 이미 일부 업무용 노트북 제품군을 윈도우와 리눅스 선택 사양으로 출하하고 있는데, 이 변화는 주요 제조사가 운영체제 선택권을 원하는 실질적인 수요가 있다는 신호다. 더 넓게 보면 지금은 주류 업무용 노트북 시장에서도 레노버와 델의 리눅스 지원 시스템을 변두리 사례가 아니라 신뢰할 만한 기업용 선택지로 다루고 있다. 이런 변화는 중요하다. 제조사가 운영체제 선택을 일반화하는 순간 마이크로소프트는 유통 측면의 장점 일부를 잃게 된다.
윈도우 설치 기반이 줄어든다고 해서 자동으로 애저 클라우드가 하락하는 것은 아니다. 다만 비마이크로소프트 인프라를 정당화하기는 훨씬 쉬워진다. 엔드포인트가 더 이상 당연히 윈도우라고 전제되지 않으면 기업은 리눅스 중심 운영, 브라우저 기반 생산성, ID 추상화, 크로스플랫폼 관리, 컨테이너 네이티브 개발에 더 익숙해진다. 그 단계에 이르면 AWS와 구글 클라우드는 경쟁에서 동등한 출발점 이상을 확보하게 된다. 서사적 추진력까지 손에 넣게 된다.
마이크로소프트의 실수로 누가 이익을 얻는가
AWS는 오랫동안 클라우드 인프라의 중립적 기본값으로 인식되면서 수혜를 입어 왔다. 구글 클라우드는 데이터, AI, 쿠버네티스, 오픈소스 분야의 강점을 바탕으로 이익을 얻고 있다. 기업이 특정 솔루션 업체의 생태계에 더 깊이 얽히는 일을 피하고 싶어 할수록 두 클라우드는 더 매력적으로 보인다. 마이크로소프트의 생태계 안에 머물러야 하는 정서적·운영적 명분이 약해지면, 경쟁사가 극복해야 할 저항이 줄어든다.
여기에 소버린 클라우드와 네오클라우드의 부상도 있다. 소버린 클라우드 제품은 정부, 규제 산업, 지역별 데이터 통제 요건을 헤쳐 나가야 하는 기업에 점점 더 매력적인 선택지가 되고 있다. 네오클라우드, 특히 GPU 중심 전문 클라우드 서비스 업체는 기존 엔터프라이즈 스택까지 사들이지 않고도 AI 인프라를 원한 기업의 관심을 끌고 있다. 이런 클라우드가 반드시 전면적으로 애저를 대체하는 것은 아니지만, 시장을 분절시키고 무엇이 “최적합”인지에 대한 기준을 다시 정의하고 있다.
마이크로소프트에는 아직 확산을 막을 시간이 있다. 해결책은 복잡하지 않지만 조직 문화 측면에서는 어려울 수 있다. 마이크로소프트는 윈도우를 전략적으로 만들기 전에 먼저 유용하게 만들어야 한다. 강제 경험을 줄이고 코파일럿을 선택 사항으로 만들고, 핵심 운영체제 개선의 가치에 대한 신뢰를 회복하고, 하드웨어 게이팅이 실제 분노를 불러왔다는 점을 인정해야 한다는 뜻이다. 엔드포인트에 대한 신뢰가 부차적 문제가 아니라는 점도 이해해야 한다. 엔드포인트에 대한 신뢰는 마이크로소프트의 더 큰 클라우드 포지셔닝의 일부이다.
마이크로소프트가 윈도우 11을 그저 시끄러운 소비자 논란 정도로만 취급한다면, 기업 시장의 교훈을 놓치고 말 것이다. 플랫폼은 신뢰 위에 세워진다. 데스크톱에서의 신뢰는 데이터센터와 클라우드에서의 신뢰에도 영향을 준다. 애저에 대한 단기 영향은 제한적일 수 있지만 장기적으로는 분명 위험하다. 윈도우가 더 이상 마이크로소프트 세계로 들어가는 관문이 아니게 되면 애저도 더 이상 기본 목적지가 아니게 된다.
책임 PM제도 통해 설계부터 시공, 유지보수까지 전 과정 책임지는 토탈 솔루션 제공 2026년, 재난안전 플랫폼(LDMS)에 전사 역량 집중
[보안뉴스 엄호식 기자] 2010년 설립한 비엔에스테크는 공공조달 및 재난 안전 SI 분야에서 입지를 다져온 재난 안전 솔루션 전문 기업으로 ‘책임 PM제도’를 통해 설계부터 시공, 유지보수까지 전 과정을 책임지는 ‘토탈 솔루션’을 제공하고 있다. 공공행정의 복잡한 요구사항을 기술로 해결하며, 전국 150여개 협력사와 대한민국 어디든 신속하게 대응하는 ‘재난 안전 해결사’이자 ‘행정 파트너’로 자리매김하고 있다.
Q. ‘Global Security TOP 100’ 선정을 축하합니다. 비엔에스테크가 선정될 수 있었던 핵심 경쟁력은 무엇인가요 이 성과는 저희를 믿어주신 전국 150여개 협력사 대표님들과 각자의 위치에서 역할을 다해준 임직원들이 있었기에 가능했습니다.
비엔에스테크의 가장 큰 경쟁력은 ‘신뢰와 정직을 기반으로 한 신속한 대응력’입니다. 급변하는 보안 시장과 복잡한 국가 계약 법규 속에서도, 1인치급 플래그십 카메라(Real Vision)와 듀얼 포지셔닝 열화상 카메라 등을 성공적으로 출시하며 하드웨어 경쟁력을 강화했고, 독자적인 데이터 암호화 영상감시 시스템(E2R)과 재난안전플랫폼(LDMS)을 통해 소프트웨어 역량까지 완성했습니다.
또한 성능인증과 녹색인증 등 공인된 기술력을 더해 공공기관의 니즈를 정확히 파악하고 가장 빠른 시간 내에 최적의 솔루션을 제안하고 있습니다. 특히 SI 사업부와 조달 사업부, 품질관리팀이 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가며 현장의 목소리를 기술로 번역하는 결속력이 독보적인 강점입니다.
Q, 업계의 가장 큰 변화나 주목할 만한 흐름은 무엇이라고 생각하나요 그동안 CCTV가 단순 음향 장비의 일부나 블랙박스 수준의 기록 장치였다면, 이제는 시민의 안전을 보호하는 대체 장비이자 AI 기술 접목으로 사람을 대신하는 안전 장비가 되었을 정도로 산업 규모가 커졌습니다. 공공 분야에서는 복잡한 현장 문제를 스스로 결정하고 해결할 수 있는 ‘통합 솔루션’에 대한 요구가 강해지고 있으며, 관련 법규가 강화되면서 고도의 전문성과 경험이 동시에 요구되는 시장으로 변모하고 있습니다.
이에 단순 설치 사업에서 벗어나 시스템 전체를 총괄하는 소프트웨어 기반의 ‘안전 솔루션 기업’으로 체질을 개선해야 하는 변곡점에 서 있습니다.
Q. 최근 주목하고 있는 가장 큰 보안 이슈는 무엇인가요 단순 관제를 넘어 고화소 카메라에 AI 기술이 접목된 '사전 예방' 체계로의 전환에 주목하고 있습니다. 동시에 고화소 카메라와 AI 알고리즘이 결합되고 사람을 대신해서 위험을 탐지하는 기술이 보편화됨에 따라, 발주처에서도 단순한 CCTV가 아닌 지능형 CCTV나 AI 분석을 활용한 솔루션을 요구합니다. 특히 재난 상황에서 데이터를 분석하고 즉각 대응할 수 있는 지능형 알고리즘의 중요성이 커지고 있어 하드웨어 중심에서 소프트웨어 기반의 통합 보안 솔루션 고도화에 주력하고 있습니다.
Q. 올해 집중하고 있는 제품·솔루션은 무엇인가요 저희 비엔에스테크는 지난해 개발을 마치고 올해 본격적인 고도화 단계에 접어든 재난안전 플랫폼(LDMS)에 전사적인 역량을 집중하고 있습니다. LDMS는 지자체 상황실의 효율성 극대화를 목표로 고도화하고 있는 비엔에스테크의 기술력 집약 핵심 솔루션으로 올해 더욱 든든한 영업 성과를 낼 수 있을 것으로 기대합니다.
또한 어떠한 환경에서도 360도 감시와 90배줌을 지원하는 초고배율 듀얼 열화상 포지셔닝 카메라를 활용한 산불감시 시스템 등 검증받은 솔루션들을 중심으로 공공 및 국방 시장에서의 점유율을 확대할 계획입니다.
마지막으로 하드웨어와 소프트웨어가 완벽히 결합한 AI 기술을 활용한 재난안전 사업의 특화된 초격차 솔루션을 선보일 예정입니다.
Q. 2026년 보안시장을 어떻게 전망하고 있나요 2026년은 기술적 격차가 시장의 승패를 가르는 '실행의 해'가 될 것입니다. 그동안 준비해 온 기술적 계획들이 구체적인 실행 단계에 들어서는 시기로 AI와 빅데이터 기반의 보안 수요가 더욱 세분화되고, 단순 관제를 넘어선 지능형 관리 시스템이 시장의 주류가 될 것으로 보입니다.
비엔에스테크는 이미 확보한 하드웨어와 소프트웨어 라인업을 바탕으로, 영상감시장치와 재난안전 분야에서 가장 먼저 떠오르는 기업으로 도약할 것으로 확신합니다.
Q. 국내외 시장 확대를 위한 비엔에스테크의 전략은 무엇인가요 저희는 미래전략팀과 연구개발팀을 사업부의 핵심부서로 운영하며 중소기업으로서는 이례적으로 장기적인 시스템 및 플랫폼 개발에 투자하고 있습니다.
국내 시장에서는 지자체와 공공기관의 특화된 요구사항을 맞춤형으로 해결하는 틈새시장 공략에 집중하고 있으며, 특히 재난 안전 분야에서 독자적인 영역을 구축하고 있습니다. 이러한 내실 있는 기술력을 바탕으로 향후 더 넓은 시장으로 나아갈 준비를 하고 있습니다.
아울러 ‘거점 중심의 전략영업’을 통해 전국 150개 협력사를 단순 거래처가 아닌 본사 전략 거점으로 삼아, 지역별 대형 프로젝트에 공동 컨소시엄 체계로 참여할 계획입니다. 전략적 지원과 기술 교육 확대를 통해 본사와 협력사가 ‘함께 따내고, 함께 운영하며, 수익을 나누는’ 상생 모델을 강화해 국내 시장 점유율을 압도적으로 높이겠습니다.
Q. 국내 보안산업 발전을 위한 한마디 부탁드립니다 보안은 단순한 기술의 집합이 아니라, 시민의 안전한 일상을 지키겠다는 우리 사회와의 약속이라고 생각하며 17년 동안 현장에서 묵묵히 그 약속을 지켜왔습니다.
앞으로도 ‘신뢰, 정직, 신속’이라는 변치 않는 철학을 바탕으로 기술 혁신에 매진할 것입니다. 보안을 넘어 재난 안전 사업에 이르기까지, 현장에서 외면받지 않는 획기적이면서도 안정적인 시스템을 구현하겠습니다. 단순히 기술을 파는 기업에 머무르지 않고, 현장의 가치를 높이는 ‘해결사’로서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대한민국의 대표 보안 기업으로 성장해 나가겠습니다.
SOOP이 오버워치 챔피언스 시리즈 프로게임단 6개 구단과 공식 파트너십 협약을 27일 서울 강남구 프릭업 스튜디오에서 맺었다. 이번 협약은 팀과 선수들의 활동 지원을 늘리고 경기 외 팬 소통을 강화하며, SOOP 콘텐츠와 방송 참여를 확대해 구단과 선수들의 활동 영역을 넓히는 데 목적을 두었다
▲ SOOP, 오버워치 챔피언스 시리즈 프로게임단 6개 구단과 파트너십 (사진제공: SOOP)
SOOP이 오버워치 챔피언스 시리즈(Overwatch Champions Series, OWCS) 프로게임단 6개 구단과 공식 파트너십 협약을 27일 서울 강남구 프릭업 스튜디오에서 맺었다. 이번 협약은 팀과 선수들의 활동 지원을 늘리고 경기 외 팬 소통을 강화하며, SOOP 콘텐츠와 방송 참여를 확대해 구단과 선수들의 활동 영역을 넓히는 데 목적을 두었다.
OWCS는 블리자드 엔터테인먼트의 FPS 게임인 오버워치2로 진행되는 e스포츠 리그다. 이 리그에서 상위 성적을 기록한 팀은 국제 대회에 나아갈 수 있다. 협약식에는 크레이지 라쿤(Crazy Raccoon), 로데 온사이드 게이밍(RODE ONSIDE GAMING), 뉴에라(NEW ERA), 잔 이스포츠(ZAN Esports), 포커페이스(Poker Face), 치즈버거(CHEESEBURGER) 등 총 6개 구단이 참여했다.
협약식 현장에는 각 구단의 선수단과 관계자들이 함께 참석했다. 이번 협약식은 라이브 스트리밍으로도 진행되어 유저들과 소통하는 기회를 마련했다. 구단 소개, 파트너십 체결 세리머니, 팀별 인터뷰 등도 함께 이어졌다. SOOP과 6개 구단은 이번 파트너십을 통해 팀과 선수들의 활동 지원을 확대하고, SOOP 내 콘텐츠 운영 및 팬 커뮤니케이션을 강화해나갈 예정이다.
양측은 구단별 특성과 선수단의 개성을 반영한 다채로운 콘텐츠를 선보일 계획이다. 이는 경기 외적인 영역에서도 팬들이 팀과 선수들과 교류할 수 있는 기회를 늘릴 것으로 기대된다. SOOP은 리그오브레전드 챔피언스 코리아(LCK) 구단과의 협력으로 개인 방송 및 자체 콘텐츠를 운영한 경험을 토대로, 오버워치 e스포츠에서도 팀 중심 콘텐츠와 팬 소통 구조를 넓혀갈 방침이다. 이러한 과정을 통해 구단과 선수의 활동 범위가 확장되고 플랫폼 내 커뮤니티가 강화될 전망이다.
SOOP 관계자는 “이번 협약을 통해 팀과 선수들이 경기 외적으로도 팬들과 더 가까이 소통할 수 있는 기반을 마련하게 됐다”며, “SOOP에서 개인 방송과 다양한 콘텐츠를 통해 팬들과 직접 만날 수 있는 기회를 확대해 나가겠다”고 밝혔다.
AI 생성 버그 보고서 급증으로 오픈소스 보안 팀이 과부하에 시달리는 가운데, 빅테크가 문제를 키우고 해결책도 내놓는 아이러니한 상황이 펼쳐지고 있다.
Credit: Andrii Yalanskyi / Shutterstock
구글이 오픈소스 소프트웨어 버그 탐색 프로그램에 AI 생성 제출물을 더 이상 받지 않기로 했다. 동시에 오픈소스 코드 보안 강화를 위해 AI를 활용하는 별도 프로그램에는 자금을 지원한다.
구글 오픈소스 소프트웨어 취약점 보상 프로그램 팀은 AI 생성 버그 제출물의 낮은 품질을 우려하고 있다. 취약점 유발 방식에 대한 환각 오류, 보안 영향이 미미한 버그 보고 등이 문제로 꼽힌다.
구글은 블로그 게시물에서 “트리아지 팀이 가장 심각한 위협에 집중할 수 있도록, 일부 등급에 대해 품질 낮은 보고서를 걸러내고 실제 영향에 집중하기 위한 더 높은 수준의 증명(OSS-Fuzz 재현 또는 병합된 패치 등)을 요구할 것”이라고 밝혔다.
리눅스 재단도 AI 생성 버그 제출 급증으로 처리에 어려움을 겪고 있다. 구글, 앤트로픽, AWS, 마이크로소프트, 오픈AI 등 AI 기업에 재정 지원을 요청했고, 이들은 오픈소스 소프트웨어 보안 개선을 위해 총 1,250만 달러를 공동 출연하기로 했다.
리눅스 커널 프로젝트의 그렉 크로아-하트만은 블로그 게시물에서 “보조금 지원만으로는 AI 도구가 오픈소스 보안 팀에 오늘날 야기하고 있는 문제를 해결할 수 없다”고 지적했다. AI 생성 보안 보고서 급증으로 메인테이너들이 이미 과부하 상태인 만큼, 단순 자금 지원보다 실질적인 처리 도구가 필요하다는 취지다. 오픈SSF가 이 문제에 대응할 수 있는 프로젝트와 자원을 보유하고 있다는 점도 강조했다.
지원금은 오픈소스 보안 프로젝트 알파-오메가와 오픈소스 보안 재단이 공동 관리한다. 쏟아지는 AI 생성 제출물을 메인테이너들이 효율적으로 걸러내고 처리할 수 있도록 AI 기반 보안 도구 개발과 보급에 쓰인다. 말하자면, AI가 만들어낸 문제를 AI로 해결하는 구조다.
블렌더 재단이 공식적으로 출시했습니다. 블렌더 5.1, 강력한 오픈 소스 3D 제작 제품군의 최신 업데이트입니다. 이 버전은 다음에 중점을 둡니다. 성능 개선, 작업 흐름 개선 및 안정성, 아티스트와 개발자가 달성할 수 있는 범위를 확장하는 몇 가지 새로운 기능도 소개합니다.
플랫폼을 재창조하는 대신 Blender 5.1은 기존 도구를 더 빠르고, 더 매끄럽고, 더 안정적으로 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 전문가와 애호가 모두에게 혜택을 주는 릴리스입니다.
개선에 초점을 맞춘 릴리스
블렌더 5.1은 다음과 같은 점을 강조합니다. 혼란을 극복하다, 개발자는 수백 가지 문제를 해결하고 전체 생산 파이프라인을 개선합니다. 이 업데이트에는 렌더링, 애니메이션, 모델링 및 뷰포트 전반에 걸친 광범위한 최적화가 포함되어 있어 보다 반응적이고 효율적인 환경을 제공합니다.
Blender의 많은 내부 라이브러리도 다음과 같은 최신 표준에 맞춰 업데이트되었습니다. VFX 플랫폼 2026, 더 나은 장기 호환성과 성능을 보장합니다.
전반적인 성능 향상
Blender 5.1의 눈에 띄는 측면 중 하나는 성능 향상입니다.
더 빠른 애니메이션 재생 및 모양 키 평가
GPU와 CPU 모두의 렌더링 속도가 향상되었습니다.
메모리 오버헤드 감소 및 뷰포트 상호 작용이 더 원활해졌습니다.
더 나은 응답성을 위해 최적화된 내부 시스템
일부 시나리오에서는 특히 복잡한 장면에서 애니메이션 및 편집 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
고급 셰이딩을 위한 새로운 Raycast 노드
블렌더 5.1에 추가된 주요 기능은 레이캐스트 셰이더 노드, 고급 렌더링 기술의 문을 열어줍니다.
이 노드를 사용하면 아티스트가 장면 내에서 광선을 추적하고 표면에서 데이터를 추출하여 다음을 수행할 수 있습니다.
비사실적 렌더링(NPR) 효과
맞춤형 셰이딩 기술
데칼 프로젝션 및 X-ray 스타일 비주얼
특히 양식화된 작업 흐름을 위해 Blender의 셰이딩 기능을 확장하는 유연한 도구입니다.
그리스 펜슬이 크게 업그레이드되었습니다.
블렌더의 2D 애니메이션 도구, 그리스 연필, 의미있는 개선을 확인했습니다.
다음을 지원하는 새로운 채우기 작업 흐름 모양의 구멍
가져온 SVG 및 PDF 파일의 처리 개선
더욱 직관적인 그리기 및 편집 동작
이러한 업데이트를 통해 Grease Pencil은 하이브리드 2D/3D 워크플로 및 애니메이션 파이프라인에 훨씬 더 실용적이게 되었습니다.
형상 노드 및 모델링 개선 사항
형상 노드는 확장된 기능을 통해 계속해서 발전하고 있습니다.
작업을 위한 새로운 노드 볼륨과 문자열
형상 조작에 대한 제어력이 향상되었습니다.
리깅 및 애니메이션 작업흐름과의 통합 개선
한편, 모델링 도구는 더 빠른 작업, 향상된 스냅, 더 스마트한 편집 기능의 이점을 누리며 모두 더 효율적인 모델링 프로세스에 기여합니다.
렌더링 및 그래픽 향상
Blender 5.1의 렌더링은 여러 가지 업그레이드를 받았습니다:
AMD GPU 하드웨어 레이 트레이싱이 기본적으로 활성화되어 있습니다.
더욱 빨라진 셰이더 컴파일 및 향상된 렌더링 성능
더욱 안정적인 Vulkan 지원 및 향상된 GPU 처리
이러한 향상된 기능을 통해 Blender는 다양한 하드웨어 구성에서 계속해서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.
삶의 질 개선
주요 변경 사항 외에도 Blender 5.1에는 일상적인 유용성을 향상시키는 수많은 작은 개선 사항이 포함되어 있습니다.
편집 모드에서 더 빠른 실행 취소 작업
더 나은 UI 반응성
향상된 스냅 및 선택 도구
합성, 비디오 편집, 페인팅 도구 전반의 개선
이러한 업데이트는 개별적으로는 사소해 보일 수 있지만 함께 사용하면 전체 작업 흐름이 크게 향상됩니다.
결론
Blender 5.1은 헤드라인을 장식할 만한 정밀 검사는 아니지만 사용자에게 필요한 것을 정확하게 제공합니다. 속도, 안정성, 더욱 스마트해진 도구. 개선과 성능에 초점을 맞춘 이번 릴리스는 현재 사용할 수 있는 가장 유능하고 다재다능한 3D 제작 도구 중 하나로 Blender의 입지를 강화합니다.
모든 종류의 아티스트, 개발자 및 창작자에게 Blender 5.1은 일상적인 작업을 더 빠르고 즐겁게 만들어주는 견고하고 가치 있는 업그레이드입니다.
불필요한 소프트웨어는 시스템 성능을 떨어뜨린다. 기본 기능과 보조 도구를 활용한 앱 정리 방법을 정리했다.
Credit: Microsoft
윈도우 11에는 많은 사용자에게 실질적인 가치를 제공하지 않는 애플리케이션이 기본으로 다수 포함돼 있다. 이런 앱은 메모리를 차지하고 시작 메뉴를 복잡하게 하고, 추가적인 백그라운드 프로세스를 실행한다. 이른바 블로트웨어에는 사전 설치 도구, 체험판, 게임, 또는 사용자가 요청하지 않았음에도 시스템에 포함되는 선택적 구성 요소가 포함된다.
그 결과 시작 메뉴 항목이 늘어나고, 백그라운드 서비스가 증가하며, 경우에 따라 광고까지 표시된다. 목적에 맞춘 정리는 더 나은 가시성과 적은 방해 요소, 그리고 일상적인 사용 환경에서 보다 가볍고 쾌적한 시스템을 제공한다.
설정을 통한 수동 제거
솔리테어, 아스팔트 8과 같은 게임, 체험판, 커뮤니케이션 도구, 피드백 허브, 메모, 클립챔프, 할 일 관리 앱 등은 생산적인 부가 가치를 제공하지 않는 경우가 많다. 빙 검색, 뉴스, 날씨, 엑스박스 구성 요소 역시 필요하지 않은 사용자도 적지 않다. 제거한 애플리케이션이 다시 필요해지면 마이크로소프트 스토어를 통해 재설치할 수 있다.
Foundry
노트북과 완제품 시스템 제조사는 자체 유틸리티나 백신 체험판을 설치하는 경우가 많다. 이들 중 상당수는 업데이트 확인, 모니터링 서비스 생성, 광고 제공 등을 수행한다. 이런 항목은 다른 앱과 마찬가지로 시스템 관리 화면에서 제거할 수 있다.
철저한 정리는 불필요한 백그라운드 활동을 줄여 시스템을 더욱 간결한 상태로 유지한다. appwiz.cpl을 통해서도 애플리케이션 목록에 접근할 수 있다. 작업 표시줄 검색창에 해당 명령을 입력하면 된다.
Foundry
윈도우 11용 블로트이노시
실행 후에는 익스피리언스와 덤퓨터 중 하나를 선택할 수 있다. 익스피리언스는 텔레메트리 비활성화, 광고 콘텐츠 숨김, 리콜과 같은 선택적 기능 비활성화, 엣지 구성 요소 축소 등을 한 번에 적용한다. 덤퓨터는 사전 설치 앱을 대상으로 하며, 윈도우가 기본적으로 보호하는 항목도 제거한다.
Thomas Joos
블로트이노시는 플러그인 시스템을 통해 기능을 확장한다. 숨김 파일 확장자 표시, 원드라이브 완전 제거, 삭제된 앱 복구 등의 옵션을 추가로 활성화할 수 있다. 최신 버전은 개편된 인터페이스와 개선된 탐색 구조, 새로운 필터와 추가 플러그인을 포함한다. 여기에는 새 아웃룩 사전 설치 차단 기능도 포함된다. 모듈형 구조를 기반으로 다크 모드를 지원하며, 고해상도 디피아이 환경에서도 안정적인 표시를 제공한다.
파워셸 스크립트 기반 윈도우11디블로트
윈도우11디블로트(Win11Debloat)는 그래픽 인터페이스 없이 파워셸에서 직접 실행되는 경량 스크립트 기반 대안이다. 사전 설치된 블로트웨어를 제거하고, 텔레메트리와 광고를 비활성화하며, 빙 검색, 코파일럿, 코타나 등 각종 인공지능 기능을 끄고, 파일 확장자를 기본 표시하도록 설정한다. 탐색기 정리와 작업 표시줄 사용자 지정 옵션도 다수 제공한다.
