[벡트 AI테크블로그] AI와 함께 지키는 학교 안전 시스템의 진화

1. 서론: 학교 안전 강화의 필요성과 AI의 부상

최근 학교에서 치명적인 사고들이 이어지며 우리 사회에서 반드시 지켜져야 하는 학교 안전 문제가 큰 과제가 되었습니다. 학교에서의 안전 확보는 절대적으로 중요합니다만 전통적인 방식으로는 한계를 드러내고 있습니다. 특히 침입, 폭력, 괴롭힘, 흉기 사고 등 다양한 위협에 대한 우려가 증가하면서 보다 효과적이고 선제적인 안전 대책 마련이 시급한 상황입니다. 이러한 배경 속에서 인공지능(AI) 기술을 활용한 보안 시스템 강화에 대한 신속한 대응이 시급합니다.  인공지능(AI) 기술을 활용하여 잠재적 위험을 사전에 감지하고 신속하게 대응할 수 있는 능동적 모니터링 체계로의 전환이 중요합니다다.

이에 벡트는 학교의 물리적 안전 및 보안 강화 맥락에서 AI의 역할과 활용 방안을 심층적으로 분석하여 학교 안전 환경 마련에 기여하고자 합니다. 세부적으로 AI의 역할 정의, 교실 내부 및 외부 환경에서의 구체적인 AI 활용 방안(스마트 기기 연동 포함), 핵심 기반 기술, 국내외 도입 사례 분석, AI 도입의 잠재적 이점과 문제점 비교, 그리고 프라이버시 및 데이터 보안과 관련된 윤리적 고려사항을 순차적으로 다룰 것입니다. 이를 통해 교육 행정가, 학교 안전 책임자, 정책 입안자, 보안 기술 제공업체, 그리고 학교 안전에 관심 있는 모든 이해관계자에게 AI 기반 학교 안전 시스템 도입에 대한 포괄적이고 균형 잡힌 시각을 제공해드리고자 합니다.

2. 학교 보안에서 AI의 진화하는 역할

학교 안전에서 AI는 단순히 기존 기술을 대체하는 것을 넘어, 보안 패러다임 자체를 변화시킬 수 있는 잠재력을 충분히 보유하고 있습니다. AI, 특히 머신러닝(ML) 알고리즘은 학교 환경 내 다양한 소스(예: CCTV 카메라, 음향 센서, 출입 통제 기록)들로부터 수집된 방대한 데이터를 분석하여 특정 패턴, 이상 징후, 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다.

전통적인 학교 보안은 주로 사건 발생 후 CCTV 영상을 검토하거나, 제한된 인력이 실시간으로 화면을 모니터링하는 정도의 수동적이고 사후 대응적인 방식이 한계였습니다. 그러나 AI를 활용하면 24시간 자동화된 모니터링을 통해 인간의 감시 능력을 뛰어넘어, 위협이 실제 사건으로 발생하기 전에 이를 감지하고 예측하여 선제적으로 예방 할 수 있습니다. AI가 단순히 영상을 기록하는 것을 넘어, 영상 속 상황을 '해석'하고 의미 있는 정보를 추출하는 능력을 갖추고 있기 때문입니다. 예를 들어, AI는 단순한 움직임과 실제 위협적인 행동을 구별하거나, 정상적인 활동 패턴에서 벗어나는 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 이렇게 신속하고 자동화된 해석 능력은 보안 담당자가 모든 화면을 끊임없이 주시해야 하는 부담을 덜어주고, AI가 발송한 경고에 집중하여 보다 신속하고 효과적으로 대응할 수 있도록 패러다임 자체를 바꾸어 줍니다. 이를 통해 학교 보안 담당자의 역할은 지속적인 감시자를 넘어, AI가 제공하는 정보를 바탕으로 더 빨리 판단하고 조치를 취할 수 있는 대응 전문가로 진화하게 됩니다. 

중요한 점은 AI가 인간 보안 인력을 대체하는 것이 아니라, 보강하고 지원하는 도구라는 것입니다. AI는 인간이 놓칠 수 있는 미묘한 신호를 포착하고, 방대한 데이터를 신속하게 처리하여 보다 정확하고 포괄적인 정보를 제공함으로써 인간의 의사결정과 대응 시간을 단축시킬 수 있습니다. 위급한 상황에서는 단 몇 초의 차이가 생명을 구할 수도 있기 때문에 , 이러한 AI의 지원 역할은 매우 중요합니다.

3. 교실 내부에서의 AI 기반 안전 강화

교실은 학생들이 가장 많은 시간을 보내는 핵심적인 공간으로, 이곳에서의 안전 확보는 매우 중요합니다. AI 기술은 교실 내부의 물리적 안전 위협을 감지하고, 스마트 기기와의 연동을 통해 안전 관리 시스템을 강화하는 데 활용될 수 있습니다.

교실 내 위협 감지

AI, 특히 컴퓨터 비전과 음향 분석 기술은 교실 내에서 발생할 수 있는 물리적 충돌, 폭력, 괴롭힘과 같은 위험 상황을 실시간으로 감지하는 데 사용될 수 있습니다. AI 시스템은 학생들의 행동 패턴, 제스처, 특정 소리(예: 고성, 비명, 위협적인 언어) 등을 분석하여 잠재적인 갈등이나 위험 상황을 식별하고 관리자에게 즉시 알림을 보낼 수 있습니다. 

물론 교실 환경은 매우 복잡하고 예측 불가능한 상호작용이 빈번하게 발생하므로, AI가 장난과 실제 공격적인 행동을 정확하게 구분할 수 있도록 정밀한 기술 연구가 필수적으로 동반되어야 합니다. 

스마트 기기를 활용한 안전 허브 구축

전자칠판과 스마트 교탁(Smart Lectern)과 같은 교실 내 스마트 기기들은 단순한 교육 도구를 넘어 안전 관리의 핵심 기구로서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 

• 비상 알림 및 정보 전달: 전자칠판이나 교탁의 디스플레이는 학교 전체 비상 상황(예: 잠금, 대피) 발생 시 경보 메시지, 대피 경로 안내도, 실시간 지침 등을 시각적으로 표시하는 통로가 될 수 있습니다. 교사가 마이크나 디스플레이의 버튼, 또는 연동된 앱을 통해 비상 상황을 신속하게 알릴 수도 있습니다. 일부 시스템은 공통경보프로토콜(CAP)과 같은 표준화된 경보 시스템과 연동되어 통합적인 정보를 전달할 수 있습니다.
• 교탁을 통한 접근 통제 및 모니터링 가능성: 스마트 교탁 또한 중요한 기구입니다. 교사와 가까이 있기 때문입니다. 또한, PC, 마이크, 터치스크린 등이 통합되어 있기 때문에 효과적으로 자동 출결 시스템이나 교실 접근 기록 시스템과 연동될 수 있습니다. 

자동 출결 및 교실 관리

AI는 카메라 영상 분석이나 학생증 태그 등을 통해 자동 출결 관리를 지원하여 교사의 행정 부담을 줄이고, 학생들의 출결 상황을 정확하게 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 학생들의 수업 참여도나 행동 패턴을 분석하여 수업 방해 행위나 안전과 관련된 이상 징후를 감지하는 데 활용될 수도 있습니다.

이처럼 일상적인 교실 기술에 안전 기능을 통합하는 것은 효율성과 접근성 측면에서 효과적입니다. 교사들은 이미 이러한 스마트 기기들을 교육 활동에 사용하고 있으므로, 비상 상황 발생 시 별도의 장비 조작 없이 익숙한 인터페이스를 통해 신속하게 대응할 수 있습니다. 

4. 교실 외부 학교 환경 보안 강화

학교 안전 시스템은 교실 문턱을 넘어 운동장, 복도, 출입구, 주차장, 학교 주변 지역까지 안전하게 관리해야 합니다. AI 기술은 이러한 광범위한 영역에서 발생할 수 있는 다양한 위협을 감지하고 관리하는데에도 유용합니다.

교내외 경계 및 접근 지점 보안

• AI 영상 분석 기반 감시: AI 기반 CCTV 카메라는 학교 부지, 주차장, 출입구, 건물 주변 등 넓은 영역을 24시간 효과적으로 감시하는 데 핵심적인 기기입니다.
• 침입 감지: AI는 가상 경계선 설정(Virtual Line Crossing)이나 특정 구역(Zone Monitoring) 감시를 통해 제한 구역으로의 무단 침입이나 방과 후 시간대의 비인가 접근 시도를 자동으로 탐지하고 경고할 수 있습니다.
• 배회 감지 (Loitering Detection): 특정 구역에서 일정 시간 이상 머무르는 사람이나 차량을 감지하여 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다.
• 무기 감지: AI 알고리즘은 영상 속에서 칼 등의 흉기를 신속히 식별할 수 있습니다. 

방문자 관리 및 출입 통제

• AI 강화 출입 통제: AI는 기존의 출입 통제 시스템(키카드, 생체 인식 등)과 연동되어 비인가자의 접근 시도를 식별하고 차단할 수 있습니다.
• 얼굴 인식: 사전 등록된 교직원, 학생, 방문객의 얼굴을 인식하여 출입을 허가하거나, 접근 금지 명령이 내려진 관계자 및 성범죄자 명단 등 감시 목록에 있는 인물을 식별하고 보안 담당자에게 경고할 수 있습니다.
• 차량 번호판 인식: 학교에 출입하는 차량의 번호판을 자동으로 인식하여 등록된 차량인지 확인하거나, 도난 차량 또는 보안 경고와 관련된 차량을 식별할 수 있습니다.
• 방문자 사전 예약 시스템: 일부 시스템은 방문자 사전 예약 기능과 AI 기반 모니터링 및 출입 통제를 통합하여, 불필요하거나 위험 가능성이 있는 인물의 교내 진입을 사전에 차단할 ㅅ 있습니다.

공용 공간(복도, 운동장, 식당 등) 모니터링

• 대규모 인원 분석 및 관리: AI는 복도, 식당, 운동장 등에서 학생들의 밀집도를 분석하고, 비정상적인 형성(싸움이나 비상 상황의 전조)을 감지하며, 학생들의 이동 흐름을 관리하여 혼잡이나 압사 사고를 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 행동 분석: 공용 공간에서 발생하는 싸움, 학생의 넘어짐, 응급 의료 상황, 기타 이상 행동 패턴을 감지하여 신속한 조치를 할 수 있습니다.
• 객체 탐지: 주인이 없는 가방과 같이 방치된 물체를 식별하거나, 전자담배와 같은 금지 물품을 탐지하는 데 활용될 수 있습니다.

환경 센서 활용

카메라 설치가 어려운 화장실이나 탈의실과 같은 공간에서는 AI와 연동된 환경 센서를 활용할 수 있습니다. 이 센서들은 전자담배 흡연(베이핑)을 감지하거나, 비명, 고성, 특정 키워드 등을 통해 공격적인 행동이나 위기 상황을 소리로 감지하여 관리자에게 알릴 수 있습니다.

이처럼 교실 외부 환경까지 포괄하는 광범위한 AI 기반 감시 시스템을 구축하고 운영하기 위해서는 상당한 양의 데이터를 생성하고 처리해야 함을 의미합니다. 학교 경계, 주차장, 복도, 운동장 등 다양한 장소에서 침입, 무기 소지, 싸움, 배회, 군중 밀집, 특정 물체 등 다채로운 위협을 효과적으로 탐지하기 위해서는 수많은 카메라, 음향 센서, 때로는 IoT 기기의 설치가 필요하고 전문적인 데이터 관리 기술이 수반되어야 합니다. 

5. 학교 안전을 위한 핵심 AI 기술

학교 안전 시스템을 강화하는 AI 기반 솔루션들은 인공지능의 핵심 알고리즘을 기반으로 합니다. 이러한 알고리즘과 처리 기술을 통해 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

컴퓨터 비전은 AI가 카메라로부터 얻은 이미지나 비디오를 '보고' 해석할 수 있게 하는 기술입니다. 학교 안전 분야에서는 다음과 같은 세부 기술들이 중요합니다.

• 객체 탐지 및 분류 (Object Detection/Classification): 사람, 차량, 무기, 방치된 가방 등 특정 객체를 영상 내에서 식별하고 분류합니다. YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector), R-CNN (Region-Based Convolutional Neural Networks) 등이 관련 알고리즘으로 언급됩니다.
• 얼굴 인식 (Facial Recognition): 개인의 고유한 얼굴 특징을 분석하여 신원을 확인하거나 특정 인물을 식별합니다. 얼굴 특징 벡터(embedding)를 비교하는 방식으로 이루어질 수 있습니다.
• 행동 분석 (Behavior Analysis): 싸움, 넘어짐, 배회, 특정 제스처, 군중의 움직임과 같은 행동이나 상호작용 패턴을 인식합니다. 패턴 인식과 자세 추정(pose estimation) 기술이 활용될 수 있습니다.

이상 감지 (Anomaly Detection)

이상 감지 알고리즘은 사전에 정의된 정상적인 데이터 패턴에서 크게 벗어나는 이례적인 데이터 포인트나 이벤트를 식별하는 데 특화되어 있습니다. 기존에 알려지지 않았거나 예상치 못한 새로운 유형의 위협을 탐지하는 데 특히 중요합니다.

• 기법: 통계적 방법(예: Z-점수, 사분위수 범위(IQR)), 머신러닝 기반 접근법(예: Isolation Forest, One-Class SVM), 그리고 복잡한 패턴 인식을 위한 딥러닝 기법 등이 사용됩니다. 핵심은 정상적인 행동의 기준선(baseline)을 설정하고 이로부터의 편차를 감지하는 것입니다.
• 적용: 비디오 감시(비정상적인 움직임), 네트워크 보안(비정상 트래픽), 센서 데이터 분석(비정상적인 환경 변화) 등 다양한 분야에 적용됩니다.

머신러닝 (ML) / 딥러닝 (DL)

머신러닝과 딥러닝은 대부분의 AI 기반 안전 애플리케이션의 핵심 엔진 역할을 합니다. 대량의 데이터를 학습하여 시간이 지남에 따라 탐지 정확도와 패턴 인식 능력이 더욱 정교해집니다. 레이블이 지정된 데이터를 사용하는 지도 학습(Supervised Learning)과 데이터 내 숨겨진 패턴을 찾는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방식이 모두 활용됩니다.

센서 퓨전 및 통합 (Sensor Fusion & Integration)

카메라, 음향 센서, 출입 통제 로그, 환경 센서, 잠재적으로 IoT 기기 등 여러 소스로부터 얻은 데이터를 결합하여 상황에 대한 보다 포괄적이고 정확한 평가를 내리는 기술입니다.

음향 분석 (Audio Analytics)

AI가 소리 패턴을 분석하여 총성, 유리 깨지는 소리, 비명, 공격적인 언어 등 특정 이벤트를 감지하는 기술입니다.

예측 분석 (Predictive Analytics)

과거의 사건 데이터와 머신러닝을 활용하여 잠재적 위험을 식별하거나 미래의 사건(예: 특정 지역/시간대의 위험도 증가, 상황 악화 가능성)을 예측하는 기술입니다.

아래 표를 통해 위에서 설명한 핵심 AI 기술들이 학교 안전의 다양한 영역에서 어떻게 활용되는지를 요약하였습니다.

6. AI 학교 안전 시스템의 적용

AI 기반 학교 안전 시스템은 이론적인 가능성을 넘어 실제 교육 현장에 도입되어 운영되고 있습니다.

대한민국 사례

• 정부 주도 계획
  • 한국 정부는 '제4차 학교안전사고 예방 기본계획(2025~2027)'을 통해 AI 기술을 활용한 안전관리 시스템 도입을 추진하고 있습니다. 이는 사고 예측, 실시간 대응 능력 강화, 그리고 '학교안전지원시스템'과 같은 통합 플랫폼 구축을 목표로 합니다.
• 지자체 주도 시범 사업
  • 화성시 '스마트 스쿨존 보행 안전 시스템': 전국 최초로 초등학교 앞 횡단보도에 AI CCTV와 연동된 안전 차단기를 설치하여 운영 중입니다. 보행 신호에 맞춰 안전바가 작동하고 음성 안내를 제공하며, 무단횡단이나 돌발 행동을 감지하여 교통사고를 예방합니다. 교통정보센터에서 실시간 모니터링 및 원격 제어가 가능하며, 맞벌이 부모의 교통 봉사 부담을 덜어주는 효과도 언급됩니다. 화성시는 또한 공영버스에 AI 안전운전 솔루션을 도입하여 운전 행태를 분석하고 교육함으로써 안전 지표를 향상시켰습니다.
  • 스마트 어린이보호구역 표준모델 개발 연구: AI(YOLO 등)를 활용하여 어린이보호구역 내 교통법규 위반(불법 주정차, 과속, 신호위반, 횡단보도 앞 미정지 등)을 감지하고 단속하며, 사고 위험 예측 및 알림 시스템을 개발하는 연구가 진행되었습니다.

미국 사례

• 도입 현황 및 추세: 미국에서는 교장 중 약 60%, 교사 중 25%가 AI 도구를 사용하고 있으며, 특히 학교 안전 분야에서 AI 활용이 증가하는 추세입니다. 온라인 활동 모니터링(Bark, Gaggle, Securly), 금속 탐지기 연동 센서(Evolv), AI 총기 탐지 소프트웨어(ZeroEyes) 등이 대표적인 예입니다.
• 구체적 도입 사례:
  • 프레스콧 고등학교 (애리조나) - VOLT AI: AI 영상 분석 시스템이 복도에서 천식 발작을 일으킨 학생을 감지하여 15초 내 간호사 대응을 가능하게 했고, 시각적 단서를 기반으로 싸움을 사전에 감지하여 개입하는 데 활용되었습니다. 또한, 방과 후 시간에 발생한 장비 도난 사건을 실시간으로 감지하여 즉시 회수하는 성과도 거두었습니다. AI가 응급 의료 상황과 폭력 예방, 재산 보호 등 다방면에 기여할 수 있음을 보여줍니다.
  • 일리노이 대학교 시카고 캠퍼스 (UIC) - VOLT AI: 자전거 및 스쿠터 주차 구역 등 도난 위험이 높은 장소에서 AI 영상 분석을 활용하여 절도 행위를 감지하고, 주차장 내 결제 키오스크 주변이나 차단기 파손 시도 등 장시간 머무름(배회) 경고를 통해 잠재적 문제를 식별하는 데 효과를 보았습니다.
  • 노스캐롤라이나 시범 프로그램: 2개 카운티에서 기존 카메라 시스템과 통합된 AI 안전 시스템을 시범 운영 중입니다. 이 시스템은 무기, 침입자, 열린 문, 부상자 등을 감지하고 위협을 추적하며 관련 기관에 경고하는 기능을 목표로 합니다. 학교 총기 사건에 대한 우려가 도입 배경이며, 공항 등 다른 보안 환경에서도 사용되는 시스템이라고 언급됩니다.
  • 저먼타운 아카데미 - ZeroEyes: 2년간 ZeroEyes 시스템을 사용한 결과, 학교 보안 책임자는 시스템이 보안 인력을 보강하는 '관리능력 강화(force-multiplier)' 역할을 하며 학부모와 학생들에게 더 높은 수준의 안전감을 제공한다고 긍정적으로 평가했습니다.

7. AI 학교 안전 시스템의 전망

인공지능(AI) 기술은 학교의 물리적 안전 강화에 기여할 수 있는 다양한 가능성을 보유하고 있습니다. 특히 선제적 위협 탐지, 신속한 대응 지원, 모니터링 효율성 향상 등에서 뚜렷한 강점을 가지고 있습니다. 특히 AI 기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 알고리즘의 성능이 높아지고 있고 학교 인프라의 현장 데이터 학습을 통해 정확도가 향상되고, 다양한 보안 시스템 및 데이터 소스 간의 통합이 더욱 강화될 것입니다. 

벡트 소개

벡트는 하드웨어와 소프트웨어 모두를 아우르는 AI 전문기업입니다.

2024년 코스닥 시장에 상장한 벡트는 하드웨어 분야에서 오랫동안 축적해 온 디지털 사이니지에 대한 전문성과 역량을 통해 우리 사회와 산업의 디지털 전환을 선도하고 있습니다.

더불어 벡트는 AI 산업의 핵심 소프트웨어 기술과 응용 사업 역량을 빠르게 축적하고 있으며 이를 통해 다양한 AI 제품과 응용 어플리케이션들을 개발하고 있습니다.

앞으로도 벡트는 끊임없는 기술 혁신과 선도적인 사업 실행력을 바탕으로 디지털 사이니지 분야의 글로벌 AI 리더로서 고객과 함께 지속 성장하며 새로운 가치를 창출할 것입니다.