인천공항공사의 AI 사업 핵심 기술 로드맵

1. 요약

• 인천국제공항공사의 AI 사업 핵심 기술 로드맵은 현재(2025년 05월 04일) AI 기술을 통해 혁신적인 변화를 가져오고 있는 여러 가지 테마를 다룹니다. 이 로드맵은 항공 안전, 승객 경험 향상, 물류 및 자동화 시스템, 보안, 그리고 데이터 인프라 강화와 같은 다섯 가지 주요 영역으로 나누어져 있습니다.

• 첫째, 항공기-조류 충돌 방지를 위한 조류 탐지 레이더와 AI 분석 기술은 안전성을 한층 더 강화하고 있습니다. 이 시스템은 실시간으로 조류의 접근을 탐지하여 조종사와 관제사에게 조기 경고를 제공함으로써, 항공기 운항 안전에 기여하고 있습니다.

• 둘째, AI 기반의 여행 서비스 혁신은 사용자의 맞춤형 항공편 추천 및 친환경 여행을 가능하게 하고 있습니다. 예측 알고리즘을 통해 탄소 배출을 최소화한 항공편 추천은 점점 더 많은 여행자들이 선호하는 방향으로 자리 잡고 있습니다.

• 셋째, 물류 및 수하물 자동화 시스템은 물류 로봇과 자율운송 시스템의 도입으로 이미 운영 중인 물류 관리의 효율성을 극대화하고 있습니다. AI 기술을 활용한 수하물의 분류 및 추적 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 오류를 줄이고 처리 속도를 높여 승객 경험을 개선하고 있습니다.

• 넷째, AI 영상 보안 시스템은 즉각적인 위협 탐지가 가능하여, 공항의 안전성을 더욱 강화하고 있습니다. 이러한 시스템은 기존 장비와의 통합을 통해 비용 효율적인 보안 솔루션을 제공합니다.

• 마지막으로, 데이터 관리 및 에이전틱 AI 플랫폼은 데이터 흐름의 효율성을 높여 기업의 의사결정을 지원하고 있습니다. 현재 진행 중인 프로젝트들과 함께, AI 데이터센터와 엣지 컴퓨팅의 도입은 AI 인프라의 고도화를 촉진하고 있습니다.

2. AI 기반 조류 탐지 및 충돌 방지

• 2-1. 조류 탐지 레이더 기술 개요

• 인천국제공항공사는 조류 충돌 사고를 예방하기 위해 조류 탐지 레이더 기술을 도입할 계획입니다. 이 레이더 기술은 전파를 이용하여 공항 인근과 항공기 이·착륙 경로상의 조류 접근을 실시간으로 탐지하는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 이 시스템은 야간이나 악천후 등 육안으로 관측하기 힘든 조건에서도 조류의 존재를 감지할 수 있어 항공기 운항의 안전성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

• 해당 시스템은 조류의 크기, 고도, 속도, 이동 경로 등의 다양한 정보를 제공하여 관제사와 예방 인력이 조류 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 지원하는 역할을 합니다. 이러한 데이터의 실시간 제공은 조류 사고를 예방하는 데 있어서 필수적인 요소로 작용할 것입니다.

• 2-2. 센서 융합(AI·레이더·광학) 분석

• 조류 탐지 레이더와 인공지능(AI) 기술의 융합은 조류 탐지 시스템의 성능을 극대화하는 중요한 요소입니다. AI는 탐지된 조류 데이터를 분석하여 과거의 침입 패턴과 비교함으로써 예측 모델을 생성하고, 이로 인해 조류 충돌 위험이 높은 상황을 사전에 경고할 수 있습니다. 또한, 광학 센서와의 통합을 통해 조류의 시각적 확인이 가능해져, AI와 레이더 데이터의 분별력을 높일 수 있습니다.

• 이러한 기술적 융합은 조류 충돌 방지 말고도 항공기 주변의 생태 데이터를 축적하는 데도 활용될 수 있습니다. 이는 향후 공항 내 조류 서식지 관리 및 조류 퇴치 전략에도 유용할 것으로 보입니다.

• 2-3. 운영 최적화 및 유지보수 활용 방안

• 인천국제공항공사는 2026년까지 조류 탐지 레이더의 지속적인 최적화를 목표로 하고 있습니다. 초기운영이 시작된 이후 수집된 데이터는 시스템의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 조류 탐지의 정확성과 신뢰성이 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.

• 정기적인 유지보수 계획 또한 필수적입니다. 시스템의 가동률을 높이고, 잠재적인 고장 요소를 미리 파악하여 교체할 수 있는 절차를 수립하는 것이 운영의 안정성을 보장할 것입니다. 이러한 전략은 단지 안전을 높이는 데 그치지 않고, 신뢰성 있는 데이터 기반의 정교한 조류 관리 시스템을 구축하는 데 기여할 것입니다.

3. AI 중심의 여행 서비스 혁신

• 3-1. AI 기반 항공편 추천 및 탄소 배출 최적화

• 인공지능(AI)의 도입은 여행 산업에서 항공편 추천 시스템을 획기적으로 변화시키고 있습니다. 스카이스캐너와 같은 플랫폼은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 사용자 맞춤형 항공편들을 추천합니다. 이 과정에서 AI는 여행자의 과거 검색 및 예약 패턴을 분석하여 최적의 선택지를 제시하고, 탄소 배출량을 계산함으로써 친환경적 항공편을 추천하는 기능도 갖추고 있습니다. 특히, 2025년에는 전체 여행자의 40%가 친환경 여행을 선택할 것으로 예측되고 있어, 이러한 AI 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

• 3-2. AI 에너지 절감 호텔 및 숙박 추천

• AI 기술은 또한 호텔 및 숙박업체에서 에너지 절감 방안을 도입하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 많은 호텔들이 AI 기반 에너지 관리 시스템을 통해 전기 및 물 소비를 최소화하고 있으며, 이를 통해 운영 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 고객 수와 공간의 수요를 예측하고, 적정한 온도 조절 및 조명 관리를 통해 에너지를 절약합니다. 이러한 혁신은 고객들에게 더 나은 환경에서 머무는 경험을 제공하며, 동시에 지속 가능한 여행을 촉진하는 데 기여하고 있습니다.

• 3-3. 스마트 일정 계획·안전 알림 시스템

• 여행 일정 계획 또한 AI에 의해 진화하고 있습니다. 구글 트래블과 같은 서비스는 사용자의 과거 여행 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 일정표를 자동 생성해줍니다. 이 일정은 박물관 방문, 지역 음식 투어 등 다양한 활동을 포함하며, 날씨 및 지역 이벤트 정보까지 반영되어 여행의 만족도를 높이는데 기여합니다. 이를 통해 사용자는 더 이상 번거롭게 일정을 계획할 필요 없이, AI가 제공하는 스마트한 서비스를 통해 쉽고 편리하게 여행을 준비할 수 있습니다. 이와 더불어 AI 기반의 안전 알림 시스템은 공항과 여행지의 안전성을 높이는 데 기여하며, 군중 감지 및 데이터 분석을 통해 위험 요소를 사전에 감지합니다.

4. 물류 및 자동화 시스템

• 4-1. 물류 로봇·자율운송 시스템 도입

• 최근 몇 년간 물류 산업은 자동화와 인공지능(AI) 기술의 발전으로 인해 큰 변화를 겪고 있습니다. 특히 인천국제공항공사에서는 더욱 효율적인 물류 관리와 운영을 위해 물류 로봇과 자율운송 시스템의 도입을 추진하고 있습니다. 이 시스템들은 물류 창고와 수송 프로세스에서 작업자들의 노동 강도를 줄이고, 운영 효율성을 높이며, 오류를 최소화하는 데 기여할 것입니다.

• 물류 로봇은 다양한 형태로 존재하며, 각 로봇의 용도와 설계에 따라 출입구에서 물품을 옮기거나, 창고 안에서 재고를 관리하는 데 사용됩니다. 이러한 로봇들은 AI 알고리즘을 활용하여 실시간으로 주변 환경을 인식하고 자율적으로 경로를 계획하여. 물품을 정확한 위치로 이동시키는 능력을 가지고 있습니다. 그 결과, 물류센터의 운영 방식은 인간의 개입을 최소화하며 효율성을 극대화하고 있습니다.

• 4-2. AI 기반 수하물 분류·추적

• AI 기술의 도입으로 수하물의 분류와 추적도 비약적으로 발전하고 있습니다. 기존에는 수작업으로 이루어졌던 이 과정이 이제는 고급 인공지능 시스템에 의해 자동화되고 있습니다. AI 알고리즘은 수하물이 출발지에서 도착지까지의 경로를 실시간으로 추적하며, 이 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측하는 데 도움을 줍니다.

• AI 기반의 시스템은 특히 대량의 데이터 처리가 필요한 과정에 큰 장점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 모델은 수하물의 위치, 배달 시간, 분류를 최적화하여 처리 속도를 높이고 오류를 줄이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술들은 결국 승객의 여행 경험을 개선하고 공항의 운영 효율성을 높이는 데 기여하게 됩니다.

• 4-3. 작업자 지원 및 위험 예측

• 물류 산업에서의 작업자 지원은 매우 중요한 요소입니다. AI 기술은 미래의 물류 환경에서 작업자의 안전을 지키고 작업 효율성을 높이는 데 핵심이 됩니다. AI를 활용한 위험 예측 시스템은 실시간 데이터를 분석하여 작업자가 처할 수 있는 위험 요소를 사전에 파악하고 이를 경고하는 기능을 수행합니다.

• 예를 들어, 공항 내의 물류 작업에서 중량물 취급, 고속 이동 등 위험이 많은 작업을 수행할 때, AI는 환경과 작업자의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 위험이 감지될 경우 즉시 알림을 통해 작업자를 보호합니다. 따라서 이러한 시스템은 근로자의 안전을 강화하고 장기적으로는 작업 환경을 보다 개선하는 데 기여할 것입니다.

5. AI 영상보안 및 모니터링

• 5-1. AI 박스를 활용한 영상 분석

• AI 박스는 기존의 비디오 보안 시스템에 혁신적인 분석 기능을 추가하는 장치로, 영상 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리합니다. 이로 인해 침입 감지나 비상 대응과 같은 안전-critical 애플리케이션에서 즉각적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI 박스는 또한 얼굴 인식, 객체 탐지 및 행동 분석과 같은 고급 기능을 기존의 비 AI 카메라에 통합하여, 기업들이 이미 보유하고 있는 장비를 활용할 수 있는 기회를 제시합니다.

• AI 박스는 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 개념에 기반하여 설계되어, 원거리 데이터 전송의 필요성을 줄입니다. 이는 대량의 원시 데이터가 클라우드로 전송될 필요가 없음을 의미하며, 대역폭 절약과 함께 보안 이벤트에 대한 더 빠른 반응을 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 기존 기술과 현대적 요구의 완벽한 융합을 이루며, 비디오 보안 시스템의 통합성을 강화합니다.

• 5-2. 실시간 위협 탐지 및 알림

• 실시간 위협 탐지의 주요 요소는 AI 기반의 분석 기능입니다. 이러한 기능은 비디오 데이터에서 잠재적인 위험 요소를 신속하게 인식하고, 즉각적으로 운영 팀에 알림을 보낼 수 있습니다. 이를 통해 보안 운영의 효율성을 극대화하고, 위협과 사건 발생 시간을 단축시킬 수 있습니다.

• AI 박스는 보안 알림을 처리하는 동안, 선택적으로 핵심 메타데이터나 비디오 클립을 클라우드에 전송하여 중앙에서 관리할 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 사고 발생 시 적절한 대처를 가능하게 하며, 부가적인 데이터 관리의 복잡성을 줄여줍니다.

• 5-3. 레거시 카메라 연동 및 개인정보 보호

• AI 박스의 가장 큰 장점 중 하나는 레거시(구형) 카메라 시스템과의 원활한 통합입니다. 기업들은 기존 카메라 장비의 대규모 교체 없이도 AI 기술을 통해 보안을 강화할 수 있으며, 이는 비용 효율적인 솔루션으로 작용합니다. AI 박스는 비 AI 카메라의 기능을 극대화하여 높은 유연성과 확장성을 제공합니다.

• 또한, 개인정보 보호와 관련하여 AI 박스는 로컬 데이터 처리의 이점을 통해 민감한 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 보안 기능을 수행할 수 있습니다. 이는 데이터 유출 위험을 줄이고, 규제 요구사항을 충족하는 데 중요한 요소입니다. 모든 데이터는 현지에서 처리되므로, 정보 보안과 개인정보 보호가 동시에 강화됩니다.

6. 데이터 관리 및 에이전틱 AI 플랫폼

• 6-1. 에이전틱 AI 개념 및 역할

• 에이전틱 AI는 인공지능(AI) 에이전트를 통해 사용자와 데이터를 연결하는 플랫폼으로, 데이터의 흐름과 처리 과정을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 이러한 플랫폼은 사용자 요청에 대한 응답을 연속적이고 일관되게 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 에이전틱 AI는 사용자의 질문 맥락을 파악하고, 과거 쿼리 기록을 활용하여 최적의 정보를 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

• AI 에이전트는 데이터 저장 또는 조회를 넘어, 데이터 문맥을 이해하고 하는 것이 특징입니다. 사용자가 자연어로 질문할 경우 AI는 해당 질문과 관련된 모든 데이터를 분석하여, 명확하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 복잡한 데이터 환경에서 기업의 의사결정을 신속하고 명확하게 지원할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.

• 6-2. 데이터 복잡성 축소 전략

• 데이터 복잡성은 많은 기업들이 직면하고 있는 주요 과제입니다. 내부적으로는 레거시 데이터베이스, 분산 시스템, 보안 관리를 위한 다양한 데이터베이스가 얽혀 있어 데이터 상태 및 이동 경로를 파악하는 것이 점점 더 어렵습니다. 이런 복잡성을 줄이기 위해 에이전틱 AI 플랫폼은 데이터의 구조를 간소화하고, 이를 통해 사용자가 데이터에 보다 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 지원합니다.

• 데이터브릭스의 사례에서 볼 수 있듯이, 데이터 복잡성 해소를 위한 첫 걸음은 데이터 스택의 단순화입니다. 이는 여러 분산 데이터 시스템을 통합 관리하고, 사용자가 직접 데이터를 소유하고 통제할 수 있도록 환경을 조성하는 것을 포함합니다. 이와 같은 전략은 기업이 AI 애플리케이션을 통해 최대의 효과를 누릴 수 있도록 합니다. 또한 각 데이터가 개방형 포맷으로 관리되는 것도 중요한 요소로, 이는 시스템 간의 상호 운용성을 보장하며 데이터의 안전한 이동성을 확보합니다.

• 6-3. 개방형 데이터 환경 구축

• 개방형 데이터 환경은 다양한 시스템 간 상호운용성을 촉진하는 중요한 요소입니다. 데이터는 여러 형식으로 저장될 수 있지만, 개방형 포맷으로 관리될 때 데이터의 이동성과 상호 운용성이 획기적으로 개선됩니다. 이를 통해 기업은 데이터 전송 및 사용 과정에서의 제약을 줄일 수 있으며, 분석적으로 더욱 유연한 환경을 제공받게 됩니다.

• AI 에이전트가 작동하기 위해서는 안정적인 데이터 환경이 필수적입니다. 데이터브릭스는 이러한 환경 구축을 지원하기 위해, 고객이 직접 데이터와 AI 에이전트를 구독 환경 내에서 운영할 수 있도록 도와주며, 이는 기업이 데이터 기반 인텔리전스를 쉽게 구축할 수 있게 합니다. 이러한 과정은 고급 분석 도구와 모델을 통한 결과적 의사결정을 가능하게 하여 전반적인 운영 효율성을 증대시킵니다.

7. AI 데이터 인프라 및 센터 구축

• 7-1. AI 전용 데이터센터 설계

• AI 전용 데이터센터의 설계는 최근 Rapid Advancement of AI 기술의 발전에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 데이터센터는 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경을 제공하기 위해 특별하게 최적화되어 있으며, AI 모델 학습과 추론을 수행하는 데 필요한 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, AI 모델, 특히 딥러닝 알고리즘은 많은 자원과 전력을 필요로 하며 이를 충족시키기 위한 데이터센터의 구조적 변화가 필요합니다. 이 과정에서 데이터센터는 냉각 기술, 전력 소비 최적화 등을 고려하여 설계해야 합니다.

• 최근 보고서에 따르면, AI 데이터센터는 2025년부터 2034년까지 약 27.1%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 이는 산업 전반에 걸친 AI 채택 증가와 직접적인 연관이 있습니다. 이러한 변화는 데이터센터 디자인의 기초부터 솔루션까지 모든 면에서 혁신을 요구합니다.

• 7-2. 엣지 컴퓨팅 통합 전략

• 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 사용자 또는 데이터 발생 장소에 가까운 엣지에서 수행하여 대기 시간을 줄이고 대역폭을 절약하는 방법입니다. AI 시스템에서 엣지 컴퓨팅의 통합은 실시간 분석 및 응답성을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 IoT(사물인터넷)와 통합된 AI는 공항 내 다양한 운영 시스템, 예를 들어, 수하물 추적 시스템이나 실시간 안전 모니터링 시스템에서 효율성을 극대화할 수 있습니다.

• 엣지 컴퓨팅의 이점 중 하나는 데이터를 중앙 서버로 전송하기 전, 현장에서 필요한 정보만 필터링하고 처리하여 불필요한 데이터 전송을 줄이는 것입니다. 이러한 방식은 데이터 보안 측면에서도 강력한 이점을 제공합니다. 인천국제공항공사에서는 AI 시스템과 엣지 컴퓨팅을 통합하여 고도화된 데이터 분석 및 운영 최적화를 실현하려고 하고 있습니다.

• 7-3. 클라우드·온프레미스 하이브리드 운영

• 클라우드와 온프레미스 환경의 하이브리드 운영은 AI 데이터 인프라에서 중요한 전략으로 자리 잡고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 유연성과 확장성을 제공하는 반면, 온프레미스 환경은 보다 높은 수준의 보안과 제어를 가능하게 합니다. 인천국제공항공사는 원활한 데이터 전송과 효율적인 데이터 처리 모델을 구축하기 위해 이 두 가지 운영 모델을 통합한 전략을 모색하고 있습니다.

• 2025년 현재 AI 데이터센터의 하이브리드 운영 방식은 예전의 통합커뮤니케이션 모델보다 더 많은 데이터 처리 성능을 요구하고 있습니다. 데이터의 수집, 분석, 처리 및 저장이 복잡해짐에 따라 유연한 인프라가 필요하며, 이는 결국 운영 비용을 절감할 수 있도록 설계되어야 합니다. 따라서 공항 내 데이터 센터는 클라우드와 온프레미스 시스템 간의 원활한 통합을 통해 신속하고 효율적인 데이터 운영을 가능하게 할 것입니다.

결론

• 인천공항공사의 AI 사업은 2025년 현재 진행 중인 여러 기술 융합과 혁신적인 접근 방식으로 항공 산업의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 조류 충돌 방지 기술의 완료와AI 기반의 다양한 서비스 혁신은 공항 운영의 안전성과 효율성을 획기적으로 개선하고 있습니다. 특히, AI와 자동화 기술의 융합은 물류 관리 및 승객 서비스에서 새로운 기준을 확립하고 있습니다.

• 앞으로도 물류와 보안 시스템의 인공지능 통합 추진이 지속적으로 이루어질 것으로 예상되며, 이를 통해 공항 운영의 전반적인 효율성을 높이고, 위험 요소에 대한 실시간 대응력을 강화할 것입니다. 또한, 데이터를 기반으로 한 결정은 점점 더 중요한 경영 전략으로 자리매김할 것입니다. 에이전틱 AI 플랫폼과 전용 데이터센터 구축은 향후 공항 운영의 기반을 마련하여, 인천국제공항이 글로벌 비즈니스 환경에서 더욱 경쟁력을 가지도록 할 것입니다.

• 이러한 기술 생태계를 성공적으로 구현하기 위해선, 내부 역량 강화와 함께 외부 파트너십을 통해 다양한 기술을 적시 적소에 적용해야 합니다. 이를 통해 향후 2026년까지 완성도 높은 AI 생태계를 조성하는 것을 목표로 해야 합니다. 이러한 과정은 결국 AI 프로젝트의 성공적인 실행과 지속 가능한 발전을 가져올 것입니다.

용어집

• AI: 인공지능(Artificial Intelligence)은 기계가 인간과 유사한 방식으로 사고하고 학습할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 자율적 의사결정 등을 통해 다양한 산업에서 자동화와 효율성을 증대시키는 역할을 하고 있습니다.

• 조류 탐지 레이더: 조류 탐지 레이더는 전파를 이용해 공항 인근의 조류 접근을 실시간으로 탐지하는 시스템입니다. 이 기술은 항공기-조류 충돌 방지를 위해 설계되어 있으며, 야간이나 나쁜 날씨에서도 조류를 감지할 수 있는 기능을 가지고 있습니다.

• 로지스틱스 자동화: 물류 및 자동화 시스템을 통해 물품의 수송과 관리 과정을 효율적으로 개선하는 전략입니다. AI와 로봇 기술이 결합되어 작업자의 수고를 줄이고, 운영의 정확성과 속도를 증가시킵니다.

• 비디오 보안: 안전 관리와 위협 탐지를 위해 비디오 데이터를 실시간으로 분석하는 시스템입니다. AI 기반 비디오 보안 시스템은 즉각적인 위협을 탐지하고 경고하는 기능을 제공합니다.

• 에이전틱 AI: 사용자와 데이터를 연결하는 AI 기반 플랫폼으로, 데이터의 흐름과 처리를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 특정 질문에 대해 적절한 정보를 연속적이고 일관되게 제공하는 기능을 가지고 있습니다.

• 엣지 컴퓨팅: 데이터 처리를 데이터 발생 장소에 가깝게 수행하여 지연시간을 줄이고 대역폭을 절약하는 방식입니다. AI 시스템에서 실시간 분석과 반응성을 개선하는 데 주로 사용됩니다.

• 센서 융합: 여러 센서 기술(예: 레이더, 광학, AI)을 결합하여 데이터의 정확성을 높이고 성능을 극대화하는 기술입니다. 조류 탐지 시스템에서 조류의 다양한 정보를 수집하고 분석하는 데 활용됩니다.

• 탄소 최적화: 친환경적인 여행 선택을 촉진하기 위해 항공편 추천 시 탄소 배출량을 최소화하는 것을 목표로 하는 전략입니다. AI 기술을 통해 여행자의 과거 데이터 분석을 기반으로 최적의 항공편을 제안합니다.

• AI 데이터 센터: AI 관련 애플리케이션과 서비스를 위한 데이터 저장 및 처리 시설입니다. AI 모델의 학습과 추론에 최적화되어 있으며, 고성능 컴퓨팅 환경을 제공합니다.

• 안전 알림 시스템: AI 기반으로 운영되는 경고 시스템으로, 공항과 여행지의 위험 요소를 실시간으로 감지하여 사용자에게 알림을 제공합니다. 이는 군중 감지 및 데이터 분석 기능을 통해 위험 요소를 사전에 식별하게 해줍니다.

출처 문서

• 데이터브릭스 "에이전틱 AI 시대 데이터 간소화·개방성 필수"https://v.daum.net/v/20250429113524364
• 인공지능으로 달라진 여행…예약부터 안전까지 'AI가 주도'https://www.aifnlife.co.kr/news/articleView.html?idxno=25162
• "버드 스트라이크 방지"…인천공항 '조류 탐지 레이더' 도입 - 아시아경제https://www.asiae.co.kr/article/distribution/2025050215073351988
• 물류, A.I가 문제를 해결하고 로봇이 작업하는 시대가 되었다 < 연재/기고 < 기사본문 - 물류신문https://www.klnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=316459
• Bridging the gaps in your cloud-based video security with AI boxcomhttps://www.asmag.com/showpost/34846.aspx
• The Growth of AI Data Center Serviceshttps://dev.to/marketdaily/the-growth-of-ai-data-center-services-4fg3