증거 영상 검색, 수 시간짜리 CCTV도 전체 재생 없이 찾는 법

한 법률사무소가 공장 산업재해 소송 관련 자료로 6시간 분량의 공장 CCTV 영상을 받았습니다. 사고는 특정 근무조 시간대 어딘가에서 발생했지만, 정확한 시점은 아무도 모릅니다.

기존 방식이라면 보조인력 두 명이 실시간 재생으로 영상을 넘기며 타임스탬프를 일일이 기록해야 합니다. 전체 영상을 다 확인하기 전에 이틀치 인건비가 먼저 나갑니다.

더 빠른 방법이 있습니다. 이제는 몇 시간이면 끝낼 수 있습니다.

목차

• AI 기반 영상 증거 검색이란 무엇인가
• 보안·증거 영상 검토는 왜 이렇게 오래 걸리는가
• 영상을 전부 보지 않고도 찾을 수 있는 장면은 어떤 것들인가
• 몇 시간 분량의 증거 영상에서 특정 순간을 찾는 방법
• 외부로 반출할 수 없는 영상에도 적용할 수 있는가
• 자주 묻는 질문

보안·증거 영상 검토는 왜 이렇게 오래 걸리는가

문서나 엑셀 파일과 달리 영상은 키워드로 검색할 수 없습니다. 1초 분량의 영상이라도 사람이 눈으로 직접 확인해야 하고, 몇 시간씩 이어지는 실시간 재생 속에서 사람의 집중력은 떨어질 수밖에 없습니다.

증거 영상 검토가 특히 느린 이유는 세 가지입니다.

1. 사건 발생 시점을 특정할 수 없습니다.
대부분의 경우 정확한 사건 시각을 모르기 때문에, 놓치지 않으려면 처음부터 끝까지 다 봐야 합니다.

2. 영상 자체가 시각적으로 비슷한 장면의 반복입니다.
CCTV 영상은 같은 공간을 몇 시간씩 비출 뿐, 대부분의 프레임이 거의 동일합니다. 실제로 증거가 되는 순간은 전체 분량 중 극히 일부입니다.

3. 카메라 대수가 늘어날수록 검토량이 곱절로 늘어납니다.
카메라 4대가 설치된 한 장소라면 검토해야 할 영상 분량도 4배가 됩니다. 여러 카메라 각도를 사람이 직접 대조하려면 같은 시간대를 몇 번이고 다시 봐야 합니다.

결과적으로 법무팀은 30초 분량의 증거를 확인하기 위해 2~3일을 영상 검토에 쓰는 일이 흔합니다.

AI 기반 영상 증거 검색이란?

AI 기반 영상 증거 검색은 자연어 질문만으로 CCTV, 블랙박스, 진술 녹화 영상 등 몇 시간 분량의 자료 속에서 특정 순간(누군가 특정 공간에 들어온 시점, 특정 동작, 특정 발언)을 찾아내는 방식입니다.

프레임 단위로 직접 돌려보지 않아도 됩니다. 시스템이 각 구간의 시각·음성 정보를 미리 인덱싱해두고, 질문에 맞는 후보 장면을 타임스탬프와 함께 제시합니다. 이후 검토자는 이 후보들을 확인하거나 제외하기만 하면 됩니다. 검토 시간은 몇 시간에서 몇 분 단위로 줄어듭니다.

영상을 보지 않고도 찾을 수 있는 장면은?

의미 기반 인덱싱은 보안·증거 영상에서 다양한 유형의 질의를 지원합니다.

인물·행동

• "보관 구역에 혼자 들어오는 사람"
• "하역장 근처에서 가까이 접촉하는 두 사람"
• "안전장비 없이 기계를 조작하는 작업자"

물체·장비

• "보행로 근처에서 움직이는 지게차"
• "주차 구역에 파손 흔적이 보이는 차량"
• "출입구 근처에 방치된 장비"

음성 내용

• "'항의' 또는 '신고'라는 단어가 언급되는 장면"
• "통화 중인 것으로 보이는 장면"
• "출입구 근처에서 두 사람이 나누는 대화"

시간대별 패턴

• "오후 9시 이후 3번방 문이 열리는 모든 장면"
• "해당 인물이 혼자 카메라에 잡히는 순간"

각 질의는 관련도순으로 정렬된 타임스탬프 후보 목록을 반환합니다. 검토자가 하는 일은 어떤 장면을 볼지 고르는 것이 아니라, 어떤 후보가 실제 증거인지 확인하는 것입니다.

몇 시간 분량의 증거 영상에서 특정 순간을 찾는 방법

1단계: 자체 인프라에서 영상을 인덱싱한다

로컬 저장장치나 온프레미스 서버에서 영상을 인덱싱 시스템에 연결합니다. 하임덱스는 벡터-네이티브(Vector-Native) 아키텍처로 시각·음성·모션 정보를 로컬 환경에서 직접 분석하므로, 원본 영상이 외부로 전송되지 않습니다. 6시간 분량의 CCTV 영상이라면 백그라운드 인덱싱에 보통 20~30분이 걸립니다.

2단계: 찾고자 하는 내용을 질문한다

보조인력에게 지시하듯 찾고 싶은 순간을 서술하면 됩니다. "다른 사람 없이 해당 인물만 보관실에 있는 장면", "기계 근처에서 신체 접촉이 발생하는 순간" 같은 식입니다. 사건의 여러 측면을 각각 다른 질의로 확인할 수 있고, 각 질의는 타임스탬프와 썸네일이 포함된 후보 목록으로 돌아옵니다.

3단계: 후보를 검토하고 기록으로 내보낸다

정리된 타임스탬프 후보들을 검토합니다. 새로운 장면을 발굴하는 것이 아니라 관련성을 확인하는 작업입니다. 확정된 구간은 타임스탬프, 클립 길이, 원본 파일 정보와 함께 내보낼 수 있습니다. 이 결과물은 증거 목록 형태로 정리하거나 사건관리 시스템에 바로 연동할 수 있습니다.

외부로 반출할 수 없는 영상에도 적용할 수 있는가

법무팀에게는 이 부분이 타협할 수 없는 조건입니다. 소송이 진행 중인 증거 영상은 외부 서버에 업로드할 수 없습니다. 증거 보전 절차, 변호인-의뢰인 특권, 데이터 반출 규정이 모두 걸려 있기 때문입니다.

온프레미스 방식에서는 영상이 자신이 통제하지 않는 네트워크 경계를 넘지 않습니다. 인덱싱은 자체 서버나 의뢰인의 인프라 안에서만 이루어집니다. 저장되는 것은 벡터 인덱스뿐이며, 이는 장면 내용을 수치로 표현한 것으로 원본 영상을 복원할 수 없습니다.

원본 파일은 있던 자리에 그대로 남아 있습니다. 검색 기능이 영상 쪽으로 이동해 올 뿐, 영상이 어딘가로 옮겨가지 않습니다.

자주 묻는 질문

해상도가 낮거나 오래된 CCTV 영상에서도 작동하나요?
작동하지만 정확도에서 다소 트레이드오프가 있습니다. 해상도가 낮으면 신뢰도 점수가 낮은 후보들이 더 많이 나와 사람이 직접 확인해야 하는 후보 수는 늘지만, 대신 놓치는 장면은 줄어듭니다. 대부분의 법률 검토 상황에서는 정확도를 조금 낮추더라도 재현율(놓치지 않는 것)을 높이는 쪽이 유리합니다. 같은 사건을 여러 각도의 질의로 나눠서 검색하면 저화질 영상에서도 커버리지를 높일 수 있습니다.

여러 카메라에 걸쳐 특정 인물을 추적할 수 있나요?
가능합니다. 얼굴 기반 인물 검색은 다중 카메라 영상에서도 작동하며, 타임코드를 일일이 대조하지 않아도 동일 인물을 카메라 간에 추적할 수 있습니다. 결과는 해당 인물이 등장한 각 카메라의 타임스탬프와 함께 제공됩니다. 신원 확인이 시스템 판단이 아니라 사람의 검토를 거쳐야 하는 사건이라면, 결과는 신뢰도 점수가 붙은 후보 형태로 제시됩니다.

대화, 발언, 배경 소음 같은 음성은 어떻게 처리되나요?
음성은 텍스트로 변환되어 영상 콘텐츠와 함께 인덱싱됩니다. 특정 단어, 문구, 발언 내용에 대한 질의도 시각 정보 검색과 동일한 방식으로 타임스탬프 결과를 반환합니다. 배경음·주변 소음도 함께 인덱싱되므로, "충돌음", "경보음이 울리는 순간" 같은 비언어적 음성 질의도 결과로 확인할 수 있습니다.

이 영상 인덱스는 원본과 함께 법적 절차에서 증거로 인정받을 수 있나요?
인덱스는 원본을 수정한 것이 아니라 별도로 도출된 분석 결과물입니다. 인덱싱 과정 전체에서 원본 파일은 변경되지 않은 채로 유지됩니다. 증거로서의 효력은 원본 파일에 있으며, 인덱스는 그 원본 중 어느 부분이 관련성이 있는지 찾아주는 검색 레이어일 뿐입니다.

여러 검토자가 동시에 같은 영상을 작업할 수 있나요?
가능합니다. 인덱싱된 아카이브는 권한 설정을 통한 동시 접근을 지원합니다. 한 명은 신체적 행동을, 다른 한 명은 언어적 대화를 검색하는 식으로 서로 다른 검토자가 독립적으로 질의를 실행해도 작업이 겹치지 않습니다.

증거는 처음부터 그 영상 안에 있었습니다.

문제는 팀이 30초짜리 증거를 찾기 위해 이틀을 쓰느냐, 아니면 시스템이 이미 찾아놓은 후보를 두 시간 만에 확인만 하느냐입니다.

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