공공 CCTV에 국산 NPU 첫 도입, 1만8100대가 모두 얼굴을 인식하는 걸까?

정부가 공공 CCTV 관제에 국산 NPU를 대규모로 도입하는 사업을 시작합니다. 2026년 사업 대상은 약 1만8100대이며 총사업비는 116억8000만원, 이 가운데 국비는 100억원입니다. 그러나 NPU가 설치된다는 사실만으로 모든 카메라가 시민의 얼굴을 자동 식별하거나 개인을 추적하게 된다고 단정할 수는 없습니다.

이번 전환의 핵심은 CCTV 영상을 AI로 더 빠르게 분석해 재난·사고 징후를 찾는 것이며, 구체적인 분석 기능과 개인정보 처리범위는 각 시스템의 목적·설계·법적 근거에 따라 달라집니다.

NPU는 신경망 처리장치로, 이미지와 영상 같은 AI 연산을 효율적으로 처리하도록 설계된 반도체입니다. 기존 CCTV가 영상을 촬영해 관제센터로 보내고 사람이 여러 화면을 살펴보는 데 의존했다면, NPU 기반 시스템은 쓰러짐, 침입, 연기, 군중 밀집 등 사전에 설정된 상황을 자동으로 탐지해 관제요원에게 알리는 방식으로 활용될 수 있습니다.

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2026년 7월 28일 ‘국산 NPU 기반 AI CCTV 전환’ 사업을 발표했습니다. 공공 CCTV 관제 현장에 NPU를 대규모 도입하는 첫 사례이며, 정부는 재난·사고 대응시간을 줄이고 국산 AI 반도체의 공공시장 실증기회를 넓히는 것을 목표로 설명했습니다.

AI 영상분석과 얼굴인식은 같은 개념이 아닙니다. 사람이 쓰러졌는지, 특정 구역에 연기가 발생했는지, 차량이 역주행하는지 탐지하는 기능은 개인의 신원을 알아내지 않고도 구현할 수 있습니다. 얼굴을 특징값으로 분석해 특정인을 식별하거나 이동경로를 추적하려면 별도의 기능, 데이터베이스, 처리목적과 법적 검토가 필요합니다.

따라서 ‘NPU 도입=전 국민 얼굴인식’이라고 해석하는 것은 과도합니다. 반대로 AI라는 이름만으로 개인정보 위험이 없다고 보는 것도 적절하지 않습니다. 실제 설치기관이 어떤 탐지모델을 쓰는지, 영상을 어디에서 처리하는지, 원본과 분석정보를 얼마나 보관하는지, 외부업체가 접근하는지 확인해야 합니다.

• 확인된 사실: 공공 CCTV 약 1만8100대의 AI 전환 사업이 추진됩니다.

• 확인된 사실: 총사업비는 116억8000만원이며 국비 100억원이 포함됩니다.

• 확인된 사실: 국산 NPU를 공공 CCTV 관제에 본격 도입하는 첫 대규모 사례입니다.

• 확인이 필요한 내용: 지역별 설치장소와 적용 기능은 세부 사업계획에 따라 달라질 수 있습니다.

• 확대해석: 모든 CCTV가 특정인의 얼굴과 신원을 자동 조회한다는 주장은 공식 발표만으로 확인되지 않습니다.

AI CCTV의 역할은 수많은 영상 가운데 위험 가능성이 높은 장면을 먼저 골라 알리는 데 가깝습니다. 실제 신고, 출동, 통제 결정에는 상황 맥락과 오탐 여부를 판단할 사람이 필요합니다. 비닐이 날리는 장면을 연기로 잘못 인식하거나, 놀이 중인 사람을 쓰러짐으로 판단하는 오류가 발생할 수 있기 때문입니다.

관제기관은 탐지 정확도만 볼 것이 아니라 오탐과 미탐의 기준, 야간·우천·혼잡 상황의 성능, 장애 발생 시 수동관제 전환 절차를 마련해야 합니다. AI 경보가 많아져 관제요원이 오히려 알림에 지치는 문제도 관리해야 합니다.

설치기관은 CCTV 운영 목적, 촬영범위, 관리책임자, 보관기간 등을 관련 법령과 지침에 맞게 공개해야 합니다. AI 분석이 추가되면 분석정보의 종류와 처리방식, 외부 솔루션 업체의 접근권한, 데이터의 외부 전송 여부도 점검할 필요가 있습니다. 장비 내부에서 영상을 처리하는 엣지 방식과 중앙서버로 전송하는 방식은 보안위험과 운영구조가 다릅니다.

시민 입장에서는 CCTV 안내판과 지방자치단체의 영상정보처리기기 운영방침을 확인할 수 있습니다. 특정 장소에서 과도한 촬영이나 목적 외 이용이 의심된다면 운영기관의 개인정보 담당부서에 문의하고, 필요한 경우 개인정보 침해 신고 절차를 이용할 수 있습니다.

국산 NPU 기반 AI CCTV는 사고 탐지의 속도를 높일 가능성이 있지만 기술 도입만으로 안전이 완성되는 것은 아닙니다. 정확도 검증, 사람의 최종 판단, 개인정보 보호, 장애 대응을 함께 설계해야 공공서비스의 신뢰를 얻을 수 있습니다.