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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.
캠퍼스, 안전을 넘어 지능을 갖다: EVA와 함께하는 Postech Living Lab 프로젝트로 손민준 군(지도 교수 고영명 님)과 협동 연구한 주제입니 다.
EVA는 수백~수천 대의 스마트 카메라로 이상 상황을 감지하는 시스템입니다. 우리는 VLM/LLM을 활용해 카메라 컨텍스트를 자동으로 추론하고, 이를 프롬프트에 녹여 넣어 탐지하고자 하는 이미지의 상황이 반영된(camera-context; 카메라 컨텍스트 기반) 이상 탐지 파이프라인을 만들었습니다. 단일 프레임으로 추출한 카메라 컨텍스트를 VLLM의 사전 지식으로 활용했을 때, 기존 베이스라인 대비 의미 있는 정확도 향상과 더 깊은 해석 가능성을 확인했습니다.
캠퍼스, 안전을 넘어 지능을 갖다: EVA와 함께하는 Postech Living Lab 프로젝트로 이재찬 군(지도 교수 고영명 님)과 협동 연구한 주제입니다.
EVA가 이미지를 판단할 때, 운영자들은 "이 경우는 안전조끼가 맞아. 왜 헷갈린 거지?" 또는 "여기서는 경보가 나야 하는 것 아닌가?"와 같은 구체적인 피드백을 제공합니다. 이 피드백에는 단순한 정오답을 넘어, 사람이 판단에 이른 이유와 문맥이 담겨 있습니다.
그동안 EVA는 이러한 피드백을 별도의 Vector DB에 저장하여 유사 상황 발생 시 Alert 여부를 보정하는 방식으로 활용해 왔습니다. 이 방식은 신속한 적용이 가능하다는 장점이 있었지만, 모델 자체의 추론 능력을 개선하지 못하고 오류를 사후적으로 필터링하는 구조적 한계를 가지고 있었습니다.
우리는 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 접근 방식을 완전히 바꿨습니다. 사용자 피드백을 단순한 오류 보고가 아니라, 모델이 추론 과정에 직접 활용하여 시각적 사고(Visual Reasoning) 능력을 강화할 수 있는 Instruction 데이터로 재구성한 것입니다.
이 글에서는 사용자 피드백 데이터를 활용한 VLM 기반 Instruction Tuning이 기존의 Vector DB 중심 접근의 한계를 어떻게 극복하고, 모델의 시각적 추론 능력을 어떻게 개선하는지를 중심으로 이야기하려고 합니다.
사용자는 Chat Agent에게 단순한 텍스트를 입력합니다. "모니터링 시작해주세요.", "사람에 대한 threshold를 0.6으로 맞춰줘.", "타겟 리스트에 나무 추가해."
겉으로 보기엔 단순한 대화지만, LLM 내부에서 이 요청을 처리하기 위해 수행해야하는 작업은 훨씬 복잡합니다.
LLM은 먼저 사용자의 요청이 어떤 종류의 작업인지 스스로 분류해야 합니다.
"이건 Target 설정인가? 시나리오 편집인가? 아니면 단순 조회인가?"
그 다음, 해당 태스크에 필요한 파라미터를 정확히 추출하고, 값이 허용 범위에 있는지 검증하며, 잘못된 값이면 이유까지 사용자 친화적으로 설명해야 합니다.
즉, 사람이 여러 단계에 걸쳐 순차적으로 판단해야 할 일을, 기존 LLM 구조는 한 번의 호출로 모두 처리하도록 설계되어 있었습니다.
이 방식은 외형상 깔끔해 보였지만, 실제로는 예측하기 어려운 문제를 반복적으로 만들어냈습니다.
결국, 근본적인 문제를 해결하기 위해 LangGraph 기반 Multi-Node Routing 구조로 Chat Agent를 재설계하게 되었습니다.
AI가 카메라 화면 한 장을 보고 판단을 내리는 과정은 생각보다 복잡합니다. 사용자는 자연스럽게 “사람이 쓰러지면 알려주세요”, “마스크를 쓰지 않은 작업자를 알려주세요”처럼 간단한 요 청을 하지만, AI는 이 요청을 처리하기 위해 사진 분석, 조건 충족 여부 판단, 예외 상황 고려, 최종 결정, 이유 설명까지 여러 과정을 단 한 번에 수행해야 합니다.
EVA에서는 이를 해결하기 위해 사용자의 요청을 탐지 조건(Detection) 과 예외 조건(Exception) 으로 구조화하는 Enriched Input 방식을 도입했고 성능이 크게 좋아졌습니다. 하지만 입력을 구조화 했음에도 불구하고, 여러 요청을 처리하는 과정에서 AI가 여전히 모순된 판단을 내리는 경우가 있었습니다.
즉, 문제는 단순히 조건을 구조화 하는 것 뿐만 아니라, AI가 여러 판단을 한 번에 수행해야 한다는 방식 자체에 있었던 것입니다. 그래서 EVA는 기존의 One-Shot 방식이 가진 한계를 넘어, 두 단계로 나누어 판단하는 Two-Stage Reasoning 구조를 새롭게 도입했습니다.
본 포스트에서는
를 중심으로 Two-Stage 구조의 도입 과정을 소개합니다.
EVA는 사용자가 자연어로 입력한 시나리오를 기반으로 동작하는 시스템입니다.
EVA가 안정적이고 정확한 판단을 내리기 위해서는 사용자의 시나리오가 AI에게 명확하게 이해할 수 있는 형태로 전달되는 것이 매우 중요합니다.
하지만 우리가 일상적으로 사용하는 자연어 표현은 사람에게는 단순하고 명확해 보이더라도, AI 입장에서는 모호한 경우가 많습니다. 이러한 간극이 바로 AI의 오작동이나 부정확한 판단의 원인이 됩니다.
이를 해결하기 위해 EVA에서는 사용자의 간단한 요청을 자동으로 구조화된 표현(Structured Query)으로 확장하는 기술을 개발하고 적용했습니다.
본 포스트에서는
를 중심으로, 사용자의 의도를 구조화 하는 실질적인 방법과 효과를 공유하고자 합니다.
이번 글에서는 EVA에서 LLM 서비스를 제공하기 위해 최적화한 과정을 알아보려 합니다. EVA에 맞게 LLM을 서빙하기 위해 vLLM을 도입한 사례 및 서빙 핵심 기술을 구체적으로 설명합니다.
처음 LLM을 쓸 때 대부분은 GPT / Gemini / Claude 같은 클라우드 LLM부터 접하게 됩니다. 모델 운영에 대한 걱정 없이 성능이 가장 좋은 최신 모델을 url과 api key만 있으면 누구나 사용할 수 있기 때문입니다. 하지만 API 사용 비용이 지속적으로 발생하고 데이터가 외부로 전송되기에 개인 정보나 사내 문서 등 보안에 대한 위험성을 동반합니다. 조금만 스케일이 커지면 자연스레 이런 생각이 듭니다.
“이 정도면 그냥 우리 서버에 모델 올려서 쓰는 게 낫지 않나…?”
로컬 환경에서 쓸 수 있는 LLM도 Alibaba의 Qwen, Meta의 LLaMA 등 다양한 모델이 있습니다. 오픈 소스인 LLM이 많은 만큼 최신 성능의 새로운 모델이 빠르게 출시되며 선택의 폭이 굉장히 넓습니다. 하지만 이를 서비스에 적용하기 위해서는 여러가지 문제점이 있습니다.
먼저 LLM을 그냥 돌리면 추론 속도가 너무 느립니다. 이는 autoregressive 모델인 LLM의 특성 때문입니다. 추론 속도를 획기적으로 줄일 수 있는 KV Cache, Paged Attention 등의 다양한 기술이 있습니다. 이러한 개념들을 적용한 오픈소스가 여러 가지가 있는데 EVA는 vLLM을 사용합니다. 여러 오픈소스마다 각 각 지원하는 모델 범위가 다르고 사용 편의성에서도 큰 차이를 보입니다. 이제부터 EVA가 왜 vLLM을 사용했는지 알아보겠습니다.
"저기 사람이 있어요!" AI 비전 시스템이 자신 있게 보고했습니다. 하지만 화면 속에는 빈 의자와 그 위에 걸쳐진 코트뿐이었습니다.
AI의 사람 인식 기술은 놀랍도록 발전했지만, 화려한 데모 영상과 달리 실제 현장은 훨씬 더 혼란스럽습니다. 특히 우리가 주로 다루는 환경에서는 그 문제가 더 두드러졌습니다.
이런 오탐(False Positive)은 단순히 “조금 틀린 결과”가 아니라, 시스템 전체의 신뢰도와 효율성에 직접적인 영향을 줍니다.
예를 들어, 에너지 절약 시스템은 잘못된 인원 수를 기준으로 조명과 냉난방을 제어하고, 보안 시스템은 ‘없는 사람’을 감시하느라 리소스를 낭비할 수도 있습니다.
예시. 빈 의자를 "앉아있는 사람"으로 오인한 사례
Physical AI라는 개념은 흔히 로봇 기술과 동일시됩니다. 많은 분들이 로봇이라는 물리적 폼팩터가 공간을 자유롭게 이동하고, 인간의 일을 대신 수행하는 미래를 상상하지만, 현실의 기술 발전 속도는 이러한 상상을 구현하기까지 아직 상당한 시간이 필요합니다. 그럼에도 많은 논의가 로봇 중심의 시각에 머물러 있는 것은 아쉬운 일입니다. Physical AI는 로봇이라는 형태로만 구현될 필요가 없으며, 이미 우리 주변에는 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 훨씬 다양한 인터페이스가 존재합니다.
Open-Vocabulary Detection 분야에서 OWL-v2 (Open-World Localization Vision Transformer v2)는 텍스트와 이미지 모두를 프롬프트로 사용할 수 있는 강력한 모델입니다. 특히 "이미지 프롬프트(Visual Prompting)"를 이용한 Image-Guided Detection은, 사용자가 예시 이미지만으로 원하는 객체를 찾게 해주는 강력한 기능입니다.
본 포스트에서는 OWL-v2의 Image-Guided Detection 방법론을 Production 환경에 맞게 구현하며 적용한 핵심 최적화 기법 3가지를 공유합니다.