중앙대학교는 약 3만 명의 학생과 3000여 명의 교직원이 이용하는 대규모 교육 환경으로, 넓고 개방된 캠퍼스 특성상 다양한 시설과 외곽 공간의 안전 관리가 중요한 과제였다.
기존 CCTV 중심 보안 시스템은 방대한 녹화 영상을 수작업으로 확인해야 하는 한계가 있었고, 특히 다빈치캠퍼스의 약 76만㎡ 규모 외곽 취약 지역에서는 즉각적인 상황 인지와 대응이 어려웠다. 이에 중앙대학교는 Verkada의 AI 기반 통합 물리보안 플랫폼을 도입해 두 캠퍼스를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고, 모바일 기기와 연계한 실시간 대응 체계를 구축했다.
AI 검색 기능을 통해 의복 색상, 차량 종류, 번호판 등 특정 속성으로 영상을 빠르게 검색할 수 있어 조사 시간을 크게 단축했다. 이는 특정 인물이나 차량 이동 경로 확인을 효율화하며, 반복 영상 확인 부담을 줄여 보안 인력 운영 효율도 높였다. 또한 민감 구역 무단 접근이나 이상 행동 감지 시 담당자 모바일로 즉시 알림이 전달돼 신속한 대응이 가능해졌다.
도입 후 서울캠퍼스에서는 차량 번호판과 복장 정보로 특정 인물과 차량을 신속히 식별하고, 배달 오토바이 등 반복 출입 차량 흐름 파악에도 활용되고 있다. 데이터센터 등 주요 시설에서는 무단 침입과 배회 행위를 빠르게 감지할 수 있게 됐다.
박기석 중앙대학교 총무처장은 “과거에는 시간이 오래 걸리던 업무들을 Verkada 도입 이후 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 됐다”며 “대응 속도와 캠퍼스 안전 수준 향상에 의미 있는 변화가 있었다”고 말했다.
다빈치캠퍼스에서는 옥상 출입구와 외곽 취약 지역 관리 효율이 개선돼 AI 카메라가 감지한 이상 상황이 즉시 담당자 모바일로 전달되면서 현장 대응 속도가 크게 향상됐다.
장우근 다빈치캠퍼스 총무처장은 “위험 가능성을 사전에 판단하고 담당자가 즉시 상황을 확인할 수 있게 됐다‘며 ’선제 대응 체계 구축에 큰 도움이 되고 있다”고 전했다.
