대규모 AI가 비디오 인코딩을 지능형 이해로 진화시키는 방식

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‘관란’ 대규모 AI 모델

‘Guanlan(관란)’ 대규모 AI 모델, 시스템 엣지에서의 강력한 AI! 관란은 AI 기반 사물인터넷(AIoT) 기술 생태계를 혁신하기 위해 설계된 하이크비전의 독점적인 대규모 AI 모델 제품군입니다.

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전 세계적으로 수억 대의 보안 카메라가 24시간 연중무휴로 작동하고 있으며, 채널 수의 증가 및 보존 의무 기간의 연장과 더불어 업계 전반에서 HD 및 4K+ 고해상도로 전환됨에 따라 비디오 스토리지 용량이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 한편 하드 드라이브 가격은 불안정하게 유지되고 엔터프라이즈 스토리지 예산은 계속 상승하고 있습니다. 이러한 부담을 더욱 가중시키는 것은 기존의 인코딩 방식이 텅 빈 배경과 핵심 타깃을 동일하게 취급하며 모든 픽셀에 일률적인 압축을 적용한다는 점입니다. 영상 보안 녹화분의 약 70%가 정적이거나 가치가 낮은 장면으로 구성되어 있는 상황에서, 이러한 일률적인 방식은 불필요한 콘텐츠에 막대한 스토리지를 낭비하게 만듭니다.

차세대 진화는 단순한 압축을 넘어 AI 기반의 의미론적(시맨틱) 분석으로 나아가는 것입니다. 하이크비전의 관란 인코딩(Guanlan Encoding)과 같은 기술은 대규모 시각적 AI 모델을 활용하여 관심 영역(ROI)을 기반으로 선택적 압축을 지원합니다. 사람이나 차량과 같은 핵심 타깃은 고화질 디테일을 그대로 유지하는 한편, 정적인 배경에는 강력한 압축을 적용하여 필수 정보를 희생하지 않고도 스토리지를 획기적으로 절감합니다.

SourceSecurity.com 및 하이크비전은 대규모 AI 기반의 지능형 비디오 인코딩이 스토리지 효율성과 비디오 사용성을 재정의하는 방법을 조사하는 새로운 백서를 출시하기 위해 협력했습니다.

대규모 AI 기반 비디오 인코딩의 주요 이점:

30~50%의 스토리지 절감: 2,000개의 비디오 채널(1080P @ 2Mbps)과 90일 보존 기능을 갖춘 프로젝트의 경우 관란 인코딩은 하드 드라이브 요구 사항을 50%(403개에서 202개로) 줄입니다. 이는 5년 동안 하드웨어, 랙 공간 및 전기 비용을 50% 절감하여 효율성 손실 없이 프로젝트 비용을 크게 절감합니다.
HD 디테일 보존: 정밀 ROI 분할은 사람 및 차량과 같은 동적 피사체에 대한 고화질 디테일을 보존하는 반면 정적 배경은 초고비 압축을 거쳐 비트 전송률을 크게 줄입니다. 반면에 기존의 압축은 전체 장면을 균일하게 처리하여 중요한 표적을 흐리게 하고 다운스트림 AI 분석을 저하시키는 경우가 많습니다. 관란 인코딩은 이러한 상충 관계를 해소하여, 핵심 디테일을 선명하게 유지하는 동시에 진정한 온디맨드 맞춤형 인코딩(encode-on-demand)을 가능하게 합니다.
대역폭 최적화: 핵심 콘텐츠에 우선순위를 부여함으로써, 지능형 비디오 이해 기술은 SD 대역폭 환경에서도 HD급 화질의 비디오를 전송하여 전송 및 검토 과정에서의 리소스 소모를 줄여줍니다. 원격 보기의 경우 사용자는 기존 스트리밍보다 훨씬 적은 대역폭을 사용하여 HD 수준의 세부 정보에 액세스하여 제한된 네트워크에서도 중요한 정보에 계속 액세스할 수 있습니다.
원활한 배포: 아날로그 카메라는 교체할 필요 없이 관란 인코딩 DVR에 직접 연결됩니다. 신규 프로젝트는 AI 지원 프런트엔드 카메라를 통해 이점을 얻을 수 있으며, 기존 시설 개조(레트로핏) 시에는 백엔드 장비를 활용하여 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다.

AI 기반 인코딩은 영상 보안을 수동적이고 획일적인 녹화 방식에서 능동적이며 콘텐츠를 인식하는 스토리지 방식으로 혁신하여, 운영 비용을 절감하고 대역폭을 최적화하며 포렌식 정확도를 향상시킵니다.

전체 백서를 다운로드하여 지능형 인코딩이 비디오 인코딩을 획일적인 솔루션에서 지능형 온디맨드 맞춤형 인코딩(encode-on-demand) 방식으로 어떻게 전환하는지 확인해 보세요.