상황을 읽는 ‘생성형 AI 관제’ 도입, 더 안전해지는 서울
서울시가 기존 CCTV 설치 중심의 물리적 안전 정책에서
벗어나, 위험 상황의 전후 맥락을 분석하고 선제적으로 대응하는
‘생성형 AI 관제’를 도입하여 도시 안전 정책의
패러다임 전환을 추진합니다.
올해 서울시는 「지능형 CCTV 고도화 사업」에
총 271억 원을 투입하여 CCTV 신규 설치, 저화질 노후 장비
교체, 지능형 전환 등 지능형 CCTV 8,536대 규모의 인프라를
지속 확충할 계획입니다. 아울러 기존의 단순 객체 인식 중심 관제를 넘어,
위험 상황의 맥락을 종합적으로 판단하고 설명하는 차세대
‘생성형 AI 관제’ 시범사업에 착수하여 관제 체계의 질적
전환을 본격화합니다.
서울시 CCTV 안전센터
’25년까지 구축한 안전 관제 기반
서울시는 2025년까지 단계적으로 지능형 CCTV 확충 및 노후 장비 고도화를 추진하며 도시 전반의 안전 관제 기반을 구축해 왔습니다. 이를 통해 범죄 및 사고 대응 사각지대를 최소화하고, 자치구 CCTV 통합관제센터를 중심으로 24시간 상시 관제 체계를 운영하며 시민 생활권 전반의 안전 관리 역량을 강화했습니다.
2025년 말 기준 서울시는 25개 자치구와 협력해 약 12만 대 규모의 CCTV 관제 체계를 운영 중이며, 이 가운데 지능형 CCTV는 약 5만 7천 대 수준으로 확대되었습니다. 다만 지능형 CCTV 확대 과정에서 오탐(잘못된 탐지) 및 과탐(과대 탐지)으로 인한 현장 관제요원의 운영 부담이 지속적으로 제기되어 왔습니다.
또한 관제요원 1명이 평균 1,200대 상당의 CCTV를 확인해야 하는 구조적 한계 속에서, 기존 객체 판별 중심 AI는 복합적인 상황 맥락을 충분히 해석하는 데 제약이 따른다는 현장의 의견도 수렴되었습니다.
관제 효율 높인 오탐·과탐 개선 성과
이에 서울시는 지난 1년간 오탐 데이터를 집중적으로 학습시키고, 자치구별 주변 환경 및 사건 특성을 반영한 맞춤형 데이터 고도화를 선제적으로 추진했습니다.
그 결과 지능형 CCTV의 판별 정확도는 36%에서 81%로 크게 개선됐고, 관제 효율을 저해하던 불필요한 오탐 알림은 월 454만 건에서 35만 건으로 대폭 감소했습니다. 이를 통해 관제요원이 실제 위험 상황에 더욱 집중할 수 있는 환경이 마련되었고, 이러한 데이터 고도화는 현장 대응의 속도와 정확도를 높여 시민 안전을 위한 골든타임 확보에 실질적으로 기여하고 있습니다.
실제 현장에서도 지능형 CCTV를 활용한 대응 성과가 확인되고 있습니다. 2025년 12월 종로구에서는 환풍구 위에 쓰러져 있던 시민을 지능형 CCTV가 ‘쓰러짐’ 상황으로 자동 탐지했고, 관제요원이 즉시 112에 신고해 신속한 현장 조치가 이뤄지면서 해당 시민이 무사히 귀가 조치되었습니다.
같은 달 강동구에서는 도로 위 차량에서 발생한 연기를 지능형 CCTV가 화재 상황으로 신속히 인지했고, 관제센터가 경찰 및 소방 등 유관기관에 즉시 상황을 전파해 신속한 출동으로 추가 피해를 방지할 수 있었습니다. 서울시는 이 같은 사례들이 지능형 CCTV가 단순 감시를 넘어 실제 시민의 생명과 안전을 보호하는 현장 대응 수단으로 기능하고 있음을 시사한다고 설명했습니다.
’26년, 생성형 AI 관제로 단계적 전환
서울시는 2026년에도 지능형 CCTV 고도화를 지속 추진하는 한편, 생성형 AI 기반 관제 시범사업을 통해 관제 체계의 신뢰성과 상황 설명 능력을 제고할 계획입니다.
2026년에는 1개 자치구를 대상으로 시범사업을 우선 추진해 운영 모델을 정립하고, 성과 분석을 거쳐 전체 자치구로의 단계적 확대를 검토할 예정입니다. 특히 sLLM(소형 언어모델) 기반의 생성형 AI를 적용해 단순 판별을 넘어 위험 상황의 전후 맥락을 종합적으로 분석하고, 대응 우선순위와 판단 근거를 함께 제시하는 ‘맥락 인지형 관제’ 체계를 구현할 방침입니다.
생성형 AI 문맥적 이해(예시)
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