- 기간
- 2026.04~07 제품 / 2026.04~ 배포 누락 알림 / 2026.03~05 사내 세션
- 기술
배경
- 영화관 무인화 추진
- 상주 직원 없이 운영하는 방향
- 사람이 없으면
- 예매 없는 입장 · 상영 중 무단 촬영을 통제할 방법이 사라짐
제약
- 신규 장비 없이 기존 CCTV
- 각도·화질이 인식용으로 설계된 것이 아님
- 지점별 PC 환경 상이
- 원격으로 설치·운영
- 개발 환경에 CCTV 없음
- 붙여볼 실장비가 없음
기능
무인 감지사람 없이 예매 없는 입장과 상영 중 촬영을 잡아냄
- 상영관 CCTV 영상을 주기적으로 캡처하는 수집기
- Gemini API 로 착석 인원을 판정하고 예매 데이터와 대조해 예매 없는 입장을 검출
- 상영 중 무단 촬영 감지까지 판정 항목 확장
- 이상 감지 시 담당자에게 즉시 알림 — 현장 대응으로 연결
검증 환경실제 장비 없이 개발
- 개발 환경용 RTSP 시뮬레이터
- 지점 상주 PC 에 원격 접속해 설치 · 구동하는 운영 절차 수립
비용 · 성능 관리AI 호출을 지표로 만듦
- 프롬프트별 호출 비용과 응답 성능을 집계 지표화
- 집계 롤업을 shadow → cut over 2단계로 무중단 전환 — 기존 경로를 유지한 채 새 경로를 병행 검증한 뒤 전환
배포 누락 알림운영에 안 올라간 변경을 매일 아침 Slack 으로
- 저장소 열 곳의 운영 · 개발 브랜치를 비교
- 체리픽으로 이미 반영된 커밋은 해시가 아니라 변경 내용으로 대조해 제외
- AI 는 커밋 메시지를 한국어로 요약하는 단계에만 — 비교 · 판별 · 전송은 코드
- AI 호출은 하루 한 번으로 묶음
관리 웹조회 경로와 화면 전환 속도 최적화 · 접근 권한 처리 보강
사내 AI 개발 세션비개발 직군 대상 · 주 3시간 · 두 달 · 정원 12명
- 만들고 싶은 것을 직접 제안하게 하고 그중 일부를 실제 프로덕트로 완성
- 제안 단계에서는 구현 가능성을 따지지 않게 해 진입 장벽을 낮춤
- 장비를 대여해 참가자 환경을 통일 — 환경 차이가 진행을 늦추지 않도록
결정
전용 비전 모델 학습정확도 조정 / 데이터 수집·학습 비용
규칙 기반 영상 분석저비용 / 좌석 배치·조도 변화에 취약
범용 생성형 AI API 활용채택
근거
- 판정 대상
- 착석 인원 + 규칙으로 정의하기 어려운 행위 — 상영 중 촬영 등
- 범용 모델
- 찾을 대상을 설명하는 것만으로 판단, 기준이 바뀌어도 재학습 없음
- 배포 누락 알림은 반대로
- AI는 요약 한 단계만, 비교·판별·전송은 코드로 고정
득실
얻은 것
재학습 없는 기준 변경 / 장비 추가 비용 0
포기한 것
호출당 비용과 응답 시간 — 별도 집계해 관리
결과
- 무인 감지 경로 확보
- 추가 설비 비용 0 — 기존 CCTV 만으로 구현
- 운영 반영 누락을 알림으로
- 미반영이 없는 날은 알림이 오지 않아, 오면 확인해야 하는 상태가 유지됨
- 세션 정원 12명 즉시 마감
- 결과물 5건 이상 실무 투입 — 정산 자동화 · 공석 업무 대행 · 해외 영업 탐색
회고
호출 비용·성능 집계를 나중에 붙임. 처음부터 지표를 뒀다면 어떤 요청이 비싸고 부정확한지 더 빨리 알 수 있었고, 판정 기준 개선 주기도 짧아졌을 것이다.
자료
화면 캡처는 공개 범위를 고려해 포트폴리오에만 담았습니다. 요청하시면 개별 전달드립니다 — nuyoi7@gmail.com