EVA와 Workflow Builder의 결합
단순한 ‘관찰’을 넘어 ‘개입’하는 AI로
오늘날 AI의 핵심 과제는 단순히 데이터를 분석하거나 장면을 설명하는 것에 그치지 않습니다.
진정한 지능형 시스템은 분석을 바탕으로 물리 세계나 기업 운영 시스템에서 유의미한 액션(Action)을 끌어낼 수 있어야 합니다.
EVA는 이제 시각 정보를 이해하고 상황을 판단하는 '눈'과 '뇌'의 역할을 넘어, Workflow Builder라는 '손'과 결합하고 있습니다.
이는 단순한 알림 중심의 수동적 모니터링을 넘어, 현장의 상황을 스스로 판단하고 문제 해결까지 이어지는 엔드투엔드(End-to-End) 자동화 구조의 완성을 의미합니다.
Workflow Builder: 지능을 행동으로 바꾸는 자동화 인프라
Workflow Builder는 서로 다른 애플리케이션, 데이터, 서비스를 하나의 흐름으로 엮어 특정 조건 이 충족될 때 정해진 동작을 수행하도록 설계된 자동화 플랫폼입니다. 과거에는 이러한 연동을 위해 매번 복잡한 코딩과 개별 API 개발이 필요했지만, 현대의 Workflow Builder는 No-code/Low-code 기반으로 누구나 직관적으로 비즈니스 로직을 설계할 수 있게 돕습니다.
대표적인 도구로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- Microsoft Power Automate: MS 365 생태계(Teams, Outlook, Excel 등)와의 강력한 결합을 지원합니다.
- Zapier / Make: 수천 개의 SaaS 애플리케이션을 손쉽게 연결하는 글로벌 범용 플랫폼입니다.
- n8n / Node-RED: 온프레미스(On-premise) 설치가 가능하며, 복잡한 커스텀 로직을 유연하게 구현할 수 있는 오픈소스 기반 도구입니다.
이러한 도구들은 단순한 연결을 넘어 확장성과 효과성 측면에서 압도적인 우위를 가집니다. 기업은 기존에 사용하던 도구들을 바꾸지 않고도 EVA를 업무 시스템에 즉시 이식할 수 있으며, 이는 개발 비용의 획기적인 절감과 운영 민첩성 확보로 이어집니다.
연결의 핵심: 즉각적인 연동을 구현하는 API와 Webhook
EVA는 현장의 카메라로부터 들어오는 방대한 시각 데이터를 실시간으로 분석합니다. 하지만 아무리 뛰어난 분석 결과라도 대시보드 안에서만 머문다면 실시간 대응에는 한계가 있을 수밖에 없습니다. EVA는 판단된 상황을 API나 Webhook을 통해 외부 시스템으로 즉시 전파하는 기능을 제공합니다.
여기서 Workflow Builder는 EVA가 보낸 신호를 트리거(Trigger)로 삼아, 미리 정의된 비즈니스 로직에 따라 전체 자동화 흐름을 제어하는 오케스트레이터(Orchestrator)가 됩니다.
"EVA가 상황을 인지(Perception)하고 판단(Reasoning)하여 신호를 보내면, Workflow Builder가 그 맥락에 맞는 최적의 행동(Action)을 설계된 시나리오대로 수행합니다."
이 구조를 통해 우리는 인간의 개입 없이도 '인지-판단-실행'이 하나로 연결된 지능형 자동화 루프를 구축할 수 있습니다.
유연한 데이터 오케스트레이션과 지능형 실행 전략
이 결합의 진정한 가치는 ‘데이터 오케스트레이션(Data Orchestration)’에 있습니다. 이는 단순히 이벤트 신호를 전달하는 수준을 넘어, AI가 생성한 시각 인지 결과를 어떻게 실제 업무 실행 단위로 전환하느냐에 대한 문제입니다.
EVA는 단순히 “무엇이 보였다”는 탐지 결과만을 전달하지 않습니다.
객체 인식 결과를 넘어, 상황의 맥락(Context), 판단 신뢰도(Confidence), 위치, 시간 정보까지 포함한 구조화된 표준 JSON 이벤트를 생성합 니다.
Workflow Builder는 이 데이터를 기반으로, 단일 이벤트에 반응하는 수준을 넘어 여러 조건과 맥락을 고려한 복합적인 실행 흐름를 구성할 수 있습니다.
맥락 기반 의사결정
동일한 객체가 탐지되더라도 시간대, 발생 장소, 보안 등급 등에 따라 대응 방식을 다원화합니다. 예를 들어, 업무 시간 내 미인가 구역 진입은 '담당자 알림'으로 처리하고, 야간 시간대에는 즉시 '보안 시스템 및 사이렌 가동'으로 로직을 분기하여 대응합니다.
정보 융합 및 지능형 멀티캐스팅
EVA의 시각 데이터에 기상 정보, ERP(전사적 자원 관리) 시스템의 자재 현황, 혹은 고객/사원 명부 등 외부 DB를 결합하여 정보의 밀도를 높입니다. 이렇게 정제된 정보는 Slack, 이메일, SMS 등 각 채널 특성에 최적화된 형태로 변환되어 다수의 이해관계자에게 동시에 전달됩니다.
이벤트 상태 관리와 후속 액션 체인
이벤트 상태 관리와 후속 액션 체인: 단발성 처리에 그치지 않고 이벤트의 전체 생애주기를 추적합니다. 신호가 유입되면 '발생 → 확인 → 조치'로 이어지는 상태를 관리하며, 미확인 시 상위 책임자에게 알림을 에스컬레이션하거나 물리적 경보를 강화하는 등 연쇄적인 후속 대응 체계를 구축할 수 있습니다.
EVA와 Workflow의 결합 사례
Case 1. 자동화된 지능형 분석 리포트 생성
매일 발생하는 수많은 시각 데이터를 사람이 일일이 확인할 필요가 없습니다.
- Process: EVA가 탐지한 주간 단위의 통계(출입 인원, 이상 징후 유형, 빈도 등)를 Workflow Builder로 전송합니다.
- Action: 데이터가 수집됨과 동시에 차트가 포함된 분석 리포트(PDF/Dashboard)를 자동 생성하고, 매주 특정 시간에 관리자에게 메일로 보고합니다.
- Value: 관리자는 데이터 취합 업무에서 벗어나, 보고된 인사이트를 바탕으로 한 의사결정에만 집중할 수 있습니다.
Power Automate - 분석 리포트 Workflow
Case 2. 지능형 상황 판단 및 능동적 긴급 대응
상황의 심각성에 따라 AI가 직접 물리 세계에 개입하여 사고를 예방합니다.
- Process: EVA가 발생한 상황의 중요도를 실시간으로 판단(High/Medium/Low)합니다.
- Action: 고위험(High) 상황으로 판단될 경우, Workflow를 통해 현장의 사이렌과 비상등을 즉시 가동하고, 담당자가 수신을 확인할 때까지 반복적으로 긴급 호출을 보냅니다.
- Value: 단순 탐지를 넘어 사고의 골든타임을 확보하고, 물리적 방어 체계를 즉각 가동합니다.
n8n - 커스텀 API 연동 Workflow
Case 3. 제조 현장의 MES 시스템 실시간 동기화
현장의 시각 정보가 기업의 핵심 운영 시스템과 실시간으로 연결됩니다.
- Process: EVA가 생산 라인의 공정 완료나 자재 적치 상태를 판단합니다.
- Action: 판단 결과가 Workflow를 거쳐 MES(제조실행시스템)의 생산 실적이나 재고 데이터에 실시간으로 반영됩니다.
- Value: 수동 입력 프로세스를 제거하여 데이터의 정합성을 높이고, 진정한 의미의 스마트 팩토리를 구현합니다.
Case 4. 스마트 공간 관리 및 자원 최적화
시각 지능이 시설 관리 영역으로 확장되어 비용 절감과 운영 효율을 달성합니다.
- Process: EVA가 특정 구역(회의실, 창고, 로비 등)의 인원 유무나 밀집도를 실시간으로 분석합니다.
- Action: 일정 시간 이상 인원이 감지되지 않으면 Workflow가 IoT 기반의 조명 및 냉난방 시스템을 자동으로 차단하거나, 반대로 밀집도가 높을 경우 공조 시스템을 강하게 가동합니다.
- Value: 에너지 낭비를 최소화하고, 쾌적한 업무 환경을 인간의 개입 없이 유지할 수 있습니다.
지능형 자동화의 미래: 보는 AI에서 실행하는 AI로
Physical AI의 진정한 가치는 단순히 로봇 팔을 정교하게 움직이는 것에만 국한되지 않습니다.
"세상을 보고 이해한 결과가 시스템의 신경망을 타고 흘러가 실제 변화를 일으키는 구조" 그 자체가 핵심입니다.
EVA는 단순히 '잘 보고 이해하는 AI'를 넘어, 다양한 Workflow 도구와의 접점을 넓힘으로써 현장의 지능을 비즈니스 성과로 직접 전환하는 핵심 도구가 됩니다.
이제 우리 주변의 센서들은 단순한 감시자를 넘어, 스스로 문제를 해결하고 운영을 최적화하는 'AI 에이전트'로 진화할 것입니다.