EVA Release v3.2
EVA v3.2 버전 업데이트 소식을 전해드립니다.
EVA v3.2에서의 주요 업데이트 사항은 다음과 같습니다.
- 탐지 결과와 운영 정보를 외부 시스템으로 전달하는 Event 데이터 API 연동
- 시나리오별 요일과 시간에 맞춰 탐지를 자동으로 켜고 끄는 탐지 스케줄링
- 사용자 예외 조건을 반영하고 판단 결과를 여러 단계에서 검증하는 Thinking 모드 성능 개선
1. EVA API로 탐지 데이터를 다양한 시스템과 연동
현장에서는 설비 상태, 공정 정보, 안전 알림과 운영 정보를 여러 시스템에서 관리합니다. 관제 대시보드는 이러한 정보를 모아 보는 활용 사례 중 하나입니다. EVA API를 사용하면 EVA 탐지 결과를 고객사의 시스템으로 전달해 기존 업무 흐름에서 활용할 수 있습니다. EVA v3.2에서는 외부 시스템이 제공하는 EVA API로 탐지 이벤트와 운영 정보를 전송하는 기능을 제공할 수 있습니다.
EVA에서 영상 분석 결과가 경보로 판정되면, 등록된 외부 시스템의 수신 URL로 이벤트 데이터를 전송합니다. 수신 시스템은 이벤트를 다른 서비스로 전달하거나 업무 절차를 실행하거나 이력을 저장할 수 있습니다. 데이터의 표시, 저장, 활용 방식은 개별 시스템에서 구현하기 때문에 기존 애플리케이션과 운영 절차에 맞춰 쉽게 연동할 수 있습니다.
- 1단계. EVA - 영상을 분석하고 탐지 이벤트를 생성하여 외부 API로 전송
- 2단계. 외부 시스템의 수신 API - EVA가 보낸 이벤트를 받아 필요한 형식으로 처리
- 3단계. 개별 애플리케이션 - 관제, 이벤트 이력 관리, 리포팅 등 다양한 업무에 데이터를 활용
아래 이미지는 탐지 이벤트를 관제 화면에서 활용하는 한 가지 예시입니다. EVA live라는 ad hoc 애플리케이션을 통해 EVA에서 생성된 탐지 결과에 대한 데이터를 API로 가지고 온 결과를 디스플레이 한 화면입니다.
탐지 이벤트에는 외부 시스템이 상황을 식별하고 표시하는 데 필요한 정보가 포함됩니다.
- 탐지 시각
- 카메라 정보
- 탐지 시나리오
- 탐지 시나리오 기반 탐지 메시지
- 탐지 상황에 대한 상세 설명
- 이미지 URL
- 기타 정보
이 정보를 조합하여 “어느 카메라에서, 언제, 어떤 상황이 탐지되었는지”를 표시할 수 있습니다. 예를 들어 화재 탐지 이벤트를 수신한 대시보드 에서는 카메라 위치, 이벤트 발생 시각, 탐지 이미지, 설명을 함께 표시할 수 있습니다. 다른 고객사 시스템에서도 같은 데이터를 각자의 업무 흐름에 맞게 활용할 수 있습니다.
EVA 시스템 운영 정보도 전달할 수 있습니다이벤트 연동은 탐지 알림 외에도 EVA 서버 정보와 카메라·그룹 구성 정보를 전달합니다.
| 이벤트 | 전달 내용 | 전송 시점 |
|---|---|---|
eva.info | EVA 서버의 이름, 주소, 버전 | 서버 시작 또는 수신처 설정 저장 시 |
camera_group.snapshot | 카메라·그룹·사용자 및 연결 관계의 전체 목록 | 관련 구성 정보가 추가·수정·삭제될 때 |
analysis.alert | 영상 분석으로 발생한 탐지 알림 | 분석 알림 발생 시 |
카메라·그룹 구성 정보는 해당 시점의 전체 목록을 스냅샷 형태로 전달합니다. 외부 시스템은 이를 활용하여 카메라와 그룹의 연결 관계를 반영할 수 있습니다. 카메라 식별자를 외부 시스템의 위치 정보와 연결하거나, EVA의 카메라 그룹을 기준으로 구역별 관제 화면을 구성하는 데 활용할 수 있습니다.
이렇게 활용할 수 있습니다고객사 시스템은 수신한 EVA 데이터를 다음과 같은 다양한 형태로 활용할 수 있습니다.
- 통합 관제: 설비·공정 정보와 EVA 탐지 알림을 함께 확인
- 대시보드: 카메라·그룹 정보를 활용해 구역별 탐지 현황을 정리하는 예시
- 이벤트 이력 관리: 탐지 시각, 메시지, 이미지를 외부 시스템의 이력으로 저장
- 탐지 현황 집계: 저장한 데이터를 기준으로 기간·구역·카테고리별 발생 현황 분석
이러한 예시 외에도 고객사는 EVA가 제공하는 데이터를 기존 운영 시스템과 업무 흐름에 맞게 연동해 활용할 수 있습니다.
2. 필요한 시간에만 탐지하는 스케줄링 기능
작업 중에는 안전모 미착용을 확인해야 하지만, 출퇴근이나 점심시간에는 같은 기준으로 탐지를 하면 불필요한 알림이 발생할 수 있습니다. 사람이 자주 다니는 낮에는 출입 감지가 필요하지 않더라도, 퇴근 후 무인 시간에는 사람의 출입을 확인해야 할 수도 있습니다. EVA v3.2에서는 이러한 운영 조건에 맞춰 탐지 시간을 미리 지정할 수 있습니다. 작업시간에만 특정 시나리오를 실행하거나, 야간과 주말에 필요한 탐지를 따로 운영할 수 있습니다.
디바이스 상세 화면의 [탐지 스케줄]에서 시나리오별 탐지 시간대를 설정할 수 있습니다. 설정한 시간이 되면 탐지가 자동으로 시작되고, 해당 시간대가 끝나면 자동으로 종료됩니다. 운영자가 매일 같은 시간에 시나리오를 켜고 끄지 않아도 됩니다.
스케줄은 시나리오 단위로 적용됩니다. 따라서 하나의 카메라에서도 안전모 미착용은 근무시간에, 사람 출입 감지는 야간에 실행하도록 설정할 수 있습니다.
| 탐지 시나리오 | 설정 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 작업 중 안전모 미착용 확인 | 월-금 08:00 ~ 12:00, 13:00~17:00 | 작업시간에만 탐지하고 점심시간에는 중지 |
| 퇴근 후 사람 출입 확인 | 월-금 18:00 ~ 21:00 | 지정한 저녁 시간에만 사람 출입 탐지 |
| 야간 무인 구역 확인 | 매일 23:30~다음 날 08:30 | 자정을 넘어 이어지는 야간 시간대에 탐지 |
| 주말 탐지 중지 | 토·일 시간대 미지정 | 주말에는 해당 시나리오 탐지 미실행 |
- 매일 시나리오를 직접 켜고 끄는 작업을 줄일 수 있습니다.
- 출퇴근·점심·휴무 시간 등 탐지가 필요하지 않은 시간의 알림을 줄일 수 있습니다.
- 같은 카메라에서도 시나리오마다 서로 다른 운영 시간을 적용할 수 있습니다.
3. 현장 조건을 반영하는 Thinking 모드
쓰러짐·화재·연기를 탐지할 때는 비슷하게 보이는 장면을 실제 위험 상 황과 구분해야 합니다. 바닥에 놓인 마네킹이 쓰러진 사람처럼 보이거나, 작업 중 발생한 용접 불꽃이 화재처럼 보일 수 있습니다. 포스터나 화면 속 장면을 실제 현장에서 발생한 상황으로 오인할 수도 있습니다. 기존 Thinking 모드는 한 번의 질문을 중심으로 장면을 판단했습니다. 이 방식에서는 현장의 예외 조건을 충분히 반영하거나, 위험의 증거와 혼동 가능성을 나누어 검토하는 데 한계가 있었습니다. EVA v3.2에서는 사용자가 작성한 상황 정보와 예외 조건을 반영하고, 서로 다른 관점의 판단과 추가 검증을 거치도록 Thinking 모드를 개선했습니다.
예를 들어 용접 작업이 있는 현장에서는 다음과 같이 화재 탐지 조건을 작성할 수 있습니다.
작업 구역에서 화재가 발생한 상황을 탐지합니다.
정상적인 용접 작업 중 발생하는 불꽃은 제외합니다. → 예외 상황 추가
Thinking 모드는 이 조건을 판단 과정에서 함께 검토합니다. 현장 상황을 구체적으로 작성하면, 탐지할 장면과 제외할 장면의 기준을 더 명확하게 전달할 수 있습니다.
개선된 Thinking 모드에서는
- 위험의 증거를 확인하는 역할은 전체 장면과 관심 영역의 확대 이미지를 함께 봅니다. 탐지 기준에 맞는 시각적 증거가 있는지, 주변 상황과 함께 확인합니다.
- 혼동 가능성을 검토하는 역할은 전체 장면을 기준으로 다른 설명이 가능한지 살펴봅니다. 정상 작업을 사고로 오인했거나, 마네킹·포스터·화면 속 장면을 잘못 판단한 것은 아닌지 검토합니다.
두 역할은 서로의 결과를 보지 않은 상태에서 각각 판단합니다. 양쪽 모두 위험을 뒷받침하는 결과를 낸 경우에 다음 검증 단계로 진행합니다. 예를 들어 화재로 보이는 장면이 있다면, 한쪽에서는 실제 화재의 증거를 찾고 다른 쪽에서는 정상적인 용접 작업으로 설명할 수 있는지 검토합니다. 같은 장면을 서로 다른 관점에서 확인하여 판단을 교차 검증합니다. 두 역할의 판단이 일치한 뒤에는 사실 재검증과 추가 장면 확인을 거칩니다.
마지막 단계에서는 어떤 사고를 찾고 있는지 알려주지 않고, 관심 영역을 있는 그대로 묘사하게 합니다. 예를 들어 쓰러진 사람으로 판단한 영역의 묘사가 “바닥에 놓인 마네킹”으로 나온다면, 실제 사람이라는 판단을 반박하므로 경보를 차단합니다. 묘사가 모호하다는 이유만으로 차단하지는 않으며, 대상을 명확히 반박하는 경우에 차단합니다.
Thinking 모드를 활용하려면 현장에 맞는 상황 정보와 예외 조건을 작성하는 것이 중요합니다. 반복되는 오탐 장면에서 공통적인 특징을 찾아 시나리오에 반영하면, AI가 검토할 판단 기준을 구체화할 수 있습니다. 예를 들어 정상 작업에서 발생하는 불꽃을 화재로 오인한다면, 해당 작업 상황과 제외 조건을 작성할 수 있습니다. 이렇게 정리한 기준은 새로운 장면을 판단할 때도 함께 적용됩니다.
사용자에게 어떤 변화가 있나요?- 현장의 작업 상황과 예외 조건을 Thinking 판단에 반영할 수 있습니다.
- 위험의 증거와 혼동 가능성을 독립적으로 검토하여 오탐을 줄일 수 있습니다.
- 단계별 판단과 이유를 확인하여 탐지 결과를 검토할 수 있습니다.
