2025년 보안 부문에서 주목해야 할 6가지 기술 트렌드

일부 트렌드는 지난 몇 년간 우리가 보았던 트렌드의 진화입니다. 분명한 것은 AI를 보안 부문에 어떻게 적용할지에 대한 지속적인 관심이 크다는 것이며, 이를 바탕으로 앞으로 해결해야 할 몇 가지 새로운 고려 사항에 대해 알아볼 것입니다. 다른 트렌드는 아예 새롭거나 심지어 우리가 한동안 주목하지 않았을 수 있는 주제의 재발견입니다.

국가 및 지역 입법자들이 다시 한번 기술 혁신에 발맞추려고 노력할 것입니다. AI, 사이버 보안, 개인정보 보호, 핵심 시설의 회복 탄력성 등… 이 모두가 새로운 발의나 규정의 중심이 될 것입니다. 이 부분은 특정 트렌드로 다루지 않지만, 이것이 덜 중요한 것은 아니며 모든 조직이 염두에 두어야 할 우선순위인 것은 맞습니다. 

우리는 이 모든 트렌드 속에서 보안 부문에 대한 중요한 기회가 있다고 믿습니다. 우리 고객들에게는 역량 향상, 유연성 향상, 효율성 향상, 가치 증대라는 기회를 가져올 수 있을 것입니다.

선택의 자유를 제공하는 하이브리드 솔루션

지난 몇 년 동안 Axis는 (에지, 클라우드 및 온프레미스 기술을 가장 잘 활용하는) 하이브리드 아키텍처가 보안 솔루션을 위한 실질적인 선택이 되었다는 점을 강조해 왔습니다. 

아키텍처 선택을 이끄는 요인은 각 조직마다 다른데, 이는 기술, 법률, 윤리 및 거버넌스 우려 사항과 요구 사항을 고려해야 하기 때문입니다. 산업 환경이 빠르게 변화하고 있기에 선택의 자유는 필수적입니다. 

하이브리드 솔루션은 비디오 저장, 보기 및 분석이나 장치 관리 방법에 대한 선택의 자유를 제공합니다. 에지, 클라우드, 온프레미스 기술을 결합하면 최적의 토탈 시스템 솔루션을 구축하거나 그 유연성을 활용하여 선호하는 특정 인스턴스를 선택할 수 있습니다.

새로운 현지 및 지역 규정이 생기거나 데이터, 비용 또는 에너지 효율성 제어에 대한 우려 사항이 있더라도 하이브리드 솔루션은 조직의 특정 요구 사항에 가장 적합한 아키텍처를 생성하고 시스템을 확장할 수 있는 최고의 유연성을 계속해서 제공할 것입니다.

AI의 진화, AI 효율성과 함께 해야

AI 분야의 개발은 계속해서 박차를 가하고 있습니다. 딥 러닝 기술은 보안 부문 내 대부분의 분석 솔루션에서 기본적으로 사용되고 있으며, 새로운 생성형 AI 기술은 빠르게 성숙하고 있습니다. 특정 분야에서는 아직 여러 논란이 있지만 보안 부문에서는 실제로 생성형 AI 애플리케이션의 적용이 가능해지고 있습니다. 진화의 각 단계에서 새로운 기회가 열리지만 윤리적, 법적 및 기업적 고려사항도 수반됩니다.

생성형 AI 모델은 규모가 크고 이를 실행하기 위해서는 많은 컴퓨팅 용량이 필요하므로, AI의 비용(재정적 투자뿐만 아니라 에너지 사용량 및 환경적인 영향 포함)과 그 가치의 균형을 맞추는 방법에 대한 논쟁이 일고 있습니다. 그래서 결과의 품질을 유지하면서 모델의 크기를 줄이는데 많은 노력이 투입되고 있습니다. 이렇듯 AI 기술 사용량이 늘어나면 하이브리드 아키텍처가 표준으로 자리 잡게 될 가능성은 커집니다.

딥 러닝에 기반한 객체 인식부터 생성형 AI에 이르기까지 다양한 AI '활용’ 방식은 가치 사슬의 다양한 곳과 특정 환경에 적용하거나 이를 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 생성형 AI는 운영자가 자연어로 보안 솔루션과 상호 작용하는 데 도움을 주지만, 적어도 당분간은 상당한 처리 능력이 필요합니다. 반대로, 향상된 객체 인식과 같은 딥 러닝 기반 분석은 감시 카메라 내에서 자체적으로 수행이 가능합니다. 

궁극적으로 이를 통해 생성형 모델을, 적어도 부분적으로는 카메라 자체에서 실행하여 고품질 결과를 얻을 수 있게 됩니다. 동시에 윤리적 측면, 편견, 허위 생성 및 잘못된 결정을 내릴 위험과 관련한 품질 또한 향상되고 있습니다.  

시간이 흐르면서 보안 운영의 효율성과 효과성에 격변을 일으킬 큰 기회가 왔습니다. 알고리즘은 시각적 정보뿐만 아닌 다양한 유형의 입력 데이터에 대한 분석을 기반으로 장면 속에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 비정상적인 이벤트에 대응할 수 있습니다. 여기서 입력 데이터의 소스는 레이더, 오디오 및 기타 수많은 센서가 될 수 있습니다.  이를 통해 사전 대응적 기능을 활성화하고 장기 계획을 위한 보안 시나리오에 적합한 인사이트를 생성하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 

안전과 보안을 넘어서는 사용 사례의 현실화

점점 더 진보하는 컴퓨터 비전, 오디오, 접근 제어 및 기타 연결 기술의 적용은 보안 및 안전 사용 사례를 계속해서 제공하고 있습니다. AI의 적용을 통해 분석 정확도가 높아지면(특히 객체 인식), 그 어느 때보다 사건에 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

또한 모든 유형(비디오, 오디오, 환경 등)의 센서를 통해 생성된 데이터가 기존의 사용 사례를 넘어서는 수많은 사용 사례에 유용하다는 점도 분명합니다. 시장에서 차지하는 파이는 아직 상대적으로 작지만, 운영 효율성과 비즈니스 인텔리전스에 맞춰 애플리케이션의 사용이 가속화될 것이라고 예상합니다.

이와 같은 트렌드는 고객 조직 전반의 협업을 강화할 수 있는 기회이기도 합니다. 한 사용 사례를 위해 소싱되거나 도입된 기술은 비즈니스의 다른 영역에서도 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 주로 보안 목적으로 사용되는 비디오 카메라에서 생성되는 데이터를 일정 기간 동안 분석하여 고객 또는 직원 경험, 지속 가능성 또는 프로세스 효율성을 개선하는 것입니다.

가용한 고품질 하드웨어 플랫폼이 있으면 개발 및 혁신 속도가 놀랍도록 빠릅니다. 애플리케이션 개발자와 시스템 통합자의 개방적이고 협업적인 에코시스템을 장려하는 하드웨어 벤더는 누구보다 빠르게 고객에게 최고의 가치를 제공할 것입니다.

"새롭게 주목받는" 이미지 품질의 중요성

이미지 품질에 대한 주목을 업계의 트렌드로 꼽으면 혼돈을 줄 수 있을 것도 같습니다. 많은 사람들이 그 동안 이미지 품질은 항상 우선이라고 생각해 왔을 것이기 때문입니다(물론 우선순위는 맞습니다). 정확히 말하자면, 이 트렌드는 시각적 센서 이미지가 어떻게 활용되는가에 있으며, 향상된 이미지 품질이 가져오는 기회가 증가한다는 것입니다.

이제 이미지를 인간이 아닌 컴퓨터가 먼저 보고 분석하는 경우가 많고, 관심 있는 사건이 발생했을 때만이 아니라 지속적으로 이미지를 보고 있다는 점을 고려할 때, 패러다임이 바뀝니다. 

분석 및 AI의 발전은, 어떤 사용 사례에서든 더 높은 해상도의 이미지가 필연적으로 더 나은 결과를 가져온다는 것을 의미합니다. 객체 인식이 더 정확해지고 더 상세한 데이터(및 메타데이터)를 생성할 것입니다. 더 나은 이미지 품질이 다시 주목받는 이유입니다. 

이를 통해 효율성과 효과성에 대한 기회가 생기기 때문입니다. 훨씬 더 높은 이미지 품질을 생성하는 한 대의 카메라가 이전에 여러 대의 카메라가 필요했던 만큼의 넓은 영역도 커버할 수 있습니다. 더 높은 해상도 이미지는 붐비는 인파, 혼잡한 교차로 또는 빠르게 움직이는 생산 라인에서 분석을 지원할 수 있습니다.

여기서 인간은 계속해서 핵심적인 역할을 합니다. 운영자는 주의를 기울여야 하는 장면에 대해 자동으로 경보를 받아 대응의 효율성과 효과를 높일 수 있습니다. 높은 이미지 품질을 확보하기 위해서는 (여전히 수동 작업이 필요한) 감시 카메라의 유지보수에도 세심한 주의를 기울이는 것이 필요합니다.작은 장애물도 분석 작업에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

제품의 장기적인 가치를 결정하는 소프트웨어 지원

보안 산업의 고급 부문에서는 하드웨어 품질이 매년 향상되고 있습니다. 오늘날의 하드웨어 장치는 특히 성능과 기능 측면에서 품질이 매우 뛰어날 수 있어, 수명에 대한 기대치가 그 어느 때보다 높습니다. 

그러나 고품질 하드웨어가 보증 기간에서 알 수 있듯이 수년간 유지되더라도, 사이버 보안을 비롯한 카메라의 기능성을 결정하는 요소와 그에 따른 수명 가치는 지속적인 소프트웨어 지원을 통해서만 유지됩니다.

따라서 하드웨어의 기대 수명 동안 카메라의 기능을 지속적으로 향상시키고 구축하여, 최대한 안전하게 유지하는 소프트웨어의 지원을 약속하는 벤더를 선택해야 합니다.

이는 또한 하드웨어의 총 소유 비용에도 도움이 됩니다. 수명 주기 전반에 걸쳐 포괄적인 소프트웨어 지원을 제공하는 더 품질 높은 카메라에 투자하면, 궁극적으로 더 효과적이고 효율적인 솔루션을 이용할 수 있습니다.

고객의 이익을 위한 기술 자율성

Axis와 파트너 네트워크의 역할은 궁극적으로 고객 요구를 충족하는 데 집중하는 것입니다. 기술을 위한 기술은 누구의 목적에도 도움이 되지 않습니다. 혁신은 최종 사용자의 우선순위에 발맞춰야 합니다. 

이는 바로 안전 및 보안, 운영 효율성, 비즈니스 인텔리전스 측면에서 고객의 목표를 지원하는 것을 의미합니다. 그러나 이는 또한 사이버 보안에 대한 자세, 에너지 효율적인 솔루션을 통한 지속 가능성에 대한 노력, 개방형 표준 기반 기술 및 플랫폼을 통한 유연성과 선택의 자유를 지원한다는 의미이기도 합니다.

핵심 기술에 대한 자율성이 높은 벤더는 분명 이러한 고객 요구사항을 지원하는 데 가장 적합한 위치에 있습니다. 벤더가 반도체 설계와 같은 근본적인 기술에서부터 그 위의 단계의 기반 기술을 더 잘 통제할 수 있다는 것은 고객 요구에 맞는 특정 기능과 성능을 설계하여 제품에 적용할 수 있다는 의미입니다. 이와 같이 핵심 기술 소유권을 지닌 벤더는 "설계에 의한 보안(secure by design)"이라는 약속 또한 지킬 수 있습니다.

뿐만 아니라, 구성품 또는 심지어 소재 수준에서 기술 통제가 가능해야 글로벌 공급망의 광범위한 중단 위험을 보다 효과적으로 완화할 수도 있습니다. 이러한 통제가 가능하면 필요할 때 고객 요건을 충족할 수 있는 능력이 그만큼 높아집니다.

전통적으로는 소프트웨어 벤더로 간주되던 회사들이 서비스 제공에 대한 통제력을 높이기 위해 자체적으로 반도체를 설계하는 모습을 보이고 있으며, 특히 AI 분야에서 이러한 움직임이 두드러집니다. 그리고 곧 모든 부문에서 트렌드가 이어질 것으로 전망합니다. 핵심 기술 독립성이라는 트렌드가 부상하고 있지만, 사실 Axis는 이미 25년 전부터 자체 시스템 온 칩 ARTPEC을 개발한 만큼 훨씬 앞서 있다고 자랑스럽게 말할 수 있습니다.

지금까지 2025년에 보안 부문에서 주목해야 할 트렌드에 대한 Axis의 견해를 짚어보았습니다. 여러분도 이러한 트렌드에 대한 견해와 여러분만의 트렌드에 대한 전망 의견을 가지고 계실 것이라 확신합니다. 이 주제에 대해 여러분과 계속해서 논의할 수 있다면 좋겠습니다.