AI·Digital Twin·Robotics·IoT로 현장의 운영을 연결합니다.
공공과 산업 현장의 문제를 하나의 기술로 단순화하지 않고, 로봇 협업·지능형 영상안전·시설 통합관제에 맞는 전문 플랫폼으로 연결합니다.
수많은 현장의 변화를, 위험을 읽는 하나의 신호로
AI 기반 영상·음성 분석과 자연어 검색 기술로 CCTV 영상을 지능형 데이터로 변환하고, 사람·객체·행동·환경의 변화를 실시간으로 이해해 위험과 이상 상황을 판단하는 지능형 CCTV 안전관리 플랫폼입니다.
- Vision AI
- Event Detection
- Natural Language Search
- Self-Learning
- De-identification
공공·안전 담당자
사고가 발생한 뒤에야, 위험을 확인하는 경우가 많습니다
시설 운영기관
수많은 CCTV 속 위험을, 실시간으로 모두 파악하기 어렵습니다
로봇·자동화 기업
필요한 장면을 찾고 분석하는 데, 여전히 많은 시간이 필요합니다
TLS-VLAC의 핵심 기능을 시뮬레이션 영상으로 확인하세요
현장에서 촬영한 CCTV 영상을 업로드하고 필요한 객체·행동을 직접 학습시켜, 현장에 특화된 AI 모델을 생성하고 실제 CCTV에 바로 적용할 수 있습니다.
침입·낙상·혼잡·화재·비식별화 등 필요한 기능을 Plugin 형태로 선택·설치하고 CCTV별로 적용하여 현장 목적에 맞게 기능을 자유롭게 확장할 수 있습니다.
CCTV는 기록하고 있지만, 현장은 여전히 사람이 보고 있습니다
더 많은 CCTV가 아니라, 먼저 판단하는 AI가 필요합니다.
AS-IS기존 CCTV
- 사고 후 영상 확인
- 이상이 발생한 뒤 저장 영상을 찾아 원인을 확인합니다.
- 사람의 지속 모니터링
- 다수 화면을 사람이 계속 주시해야 하므로 피로와 사각지대가 생깁니다.
- 수동 영상 탐색
- 특정 사람·행동·시간을 찾기 위해 영상을 직접 돌려보게 됩니다.
- 개인정보 보관 부담
- 무작위 촬영·보관 중심 구조는 개인정보 보호와 운영 부담을 키웁니다.
TO-BETLS-VLAC
- 위험·이상 상황 선제 알림
- 쓰러짐·배회·침입·위험구역 진입 등 이벤트를 실시간 분석해 알립니다.
- AI 상시 분석
- 영상·음성·객체·행동을 AI가 지속적으로 분석해 운영자의 관제를 보완합니다.
- 자연어·메타데이터 검색
- 원하는 상황을 문장으로 질의해 메타데이터 기반으로 필요한 영상을 빠르게 찾습니다.
- Privacy-aware Monitoring
- 자동 비식별화와 이벤트 중심 데이터 관리로 안전과 개인정보 보호를 함께 고려합니다.
영상을 보는 것을 넘어, 상황의 의미를 이해합니다
감지하고, 이해하고, 필요한 순간 바로 대응합니다.
현장의 변화를 감지
CCTV 영상·음성에서 사람·차량·자전거 등 객체와 속성, 위치·동선 데이터를 실시간 수집합니다.
- Object
- Attribute
- Position
- Trajectory
- Audio
행동과 상황을 이해
Pose·행동·이벤트·혼잡도·음성·공간 맥락을 결합해 쓰러짐·배회·침입·위험구역 진입 등 상황을 판단합니다.
- Pose
- Event
- Crowd
- ROI
- Context
운영과 대응으로 연결
이벤트 알림·영상 Q&A·자연어 검색·메타데이터 기록·비식별화를 통해 관제, 대응, 사후 분석까지 하나로 연결합니다.
- Alert
- Search
- Q&A
- Metadata
- Privacy
TLS-VLAC 핵심 성능 지표
- 객체 탐지 정확도 사람·차량·자전거 등
- ≥ 95%
- 속성 인식 정확도 성별·옷 색상 등
- ≤ 90%
- 상황 인식 정확도 싸움·배회·침입 등
- ≤ 90ms
- 메타데이터 생성률 영상 분석 후 데이터 생성
- ≤ 98%
탐지 솔루션을 넘어, 운영형 안전 플랫폼으로
멀티모달 상황 이해
객체·속성·행동·음성·혼잡도를 함께 분석해 단순 탐지를 넘어 상황을 읽습니다.
자연어 영상 검색·Q&A
“검정 상의를 입은 사람이 지나간 시간”처럼 문장으로 필요한 영상을 찾습니다.
Self-Learning 현장 맞춤화
사용자 정의 이벤트 클래스와 운영 피드백을 기반으로 현장별 모델을 고도화합니다.
Privacy-aware Monitoring
얼굴 비식별화와 이벤트 중심 메타데이터 관리로 개인정보 보호를 고려합니다.
기존 CCTV / VMS
- RECORD영상을 저장
- HUMAN MONITOR사람이 관제
- MANUAL SEARCH직접 탐색
- AFTER RESPONSE사후 대응
TLS-VLAC AI Safety Operations
TLS-VLAC
AI SAFETY ENGINE
- Detect
- Understand
- Search / Q&A
- Learn
실증 기대효과 · 예상 수치
- 영상 검색 시간 단축 목표
- 90%+
- 사고 대응 시간 단축 기대
- 30%+
CCTV가 영상을 남기는 시대에서, AI가 위험을 먼저 읽는 시대로
공공 안전부터 다중이용시설, 주차·교통, 산업시설까지 현장별 위험 시나리오에 맞춰 확장합니다.
CHILD & EXPERIENCE
어린이·체험시설
예측하기 어려운 행동과 밀집 상황을 실시간으로 분석해 안전요원의 판단을 보완합니다.
- 쓰러짐
- 위험구역 진입
- 역행 보행
- 혼잡
- 보호자 분리
PUBLIC FACILITY
공공·다중이용시설
사람이 많은 공간의 배회·침입·장시간 정지·혼잡과 응급상황을 자동으로 분석합니다.
- 배회
- 침입
- 장시간 정지
- 혼잡도
- 응급상황
PARKING & TRAFFIC
주차·교통 안전
보행자와 차량의 위치·이동을 함께 분석하고 위험구역 진입 시 현장 경고와 관리자 알림으로 연결합니다.
- 보행자·차량
- 위험 ROI
- 이동 동선
- 접근 위험
- 음성 경고
INDUSTRIAL SAFETY
산업·시설 안전
화재·연기·위험구역과 설비 주변 이상 상황을 원격으로 모니터링해 현장 안전 운영을 보완합니다.
- 화재·연기
- 위험구역
- 이상상황
- 원격관제
- 이벤트 기록
TLS-VLAC 도입 PROCESS
기존 CCTV 활용부터 현장 맞춤 AI와 PoC까지 단계적으로 시작할 수 있습니다.
- 1
현장·위험 시나리오 진단
시설 동선, 주요 위험구역, 기존 CCTV·관제환경과 운영 요구를 분석합니다.
- 2
CCTV·AI 분석 인프라 연동
기존 또는 신규 카메라, AI 추론 서버, 저장·알림 환경을 연결합니다.
- 3
ROI·이벤트·사용자 클래스 설정
현장별 위험 영역과 탐지 이벤트, 사용자 정의 클래스를 구성합니다.
- 4
데이터 학습·실증·성능 검증
데이터 분류·라벨링과 모델 테스트를 통해 탐지 성능과 운영성을 확인합니다.
- 5
실시간 운영·알림·지속 고도화
운영 피드백과 신규 데이터를 반영해 현장 특화 안전 서비스를 지속 개선합니다.
