Detection Scenario
EVA 시스템에서 AI 분석을 시작하는 첫 단계는 Detection Scenario (탐지 시나리오) 를 작성하는 것입니다.
탐지 시나리오는 단순히 객체의 존재 여부를 넘어, AI가 영상을 보고 상황을 판단하여 원하는 조건에서만 알람이 발생하도록 정의하는 규칙입니다.
시나리오의 정교화
탐지 시나리오는 구체적으로 작성할수록 EVA Agent가 상황을 정확하게 이해합니다.
특히, 오탐(False Alarm) 을 줄이기 위해서는 알람을 제외해야 하는 상황이나 특정 예외 조건을 명확히 작성하는 것이 중요합니다.
알람으로 발생한 사례들을 지속적으로 검토하면서 탐지 시나리오를 구체화하면, EVA는 상황을 점점 더 정확하게 판단하고 불필요한 알람 없이 신뢰도 높은 결과를 제공합니다.
Generate 기능을 활용한 시나리오 작성
EVA는 사용자의 시나리오 작성을 돕기 위해 Generate 기능을 제공합니다.
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초안 입력 : 사용자가 원하는 상황을 간략히 텍스트로 입력합니다.
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Generate 클릭 : EVA Agent의 LLM이 입력된 내용을 바탕으로 시나리오를 분석하고, 자동으로 탐지 단계(Detection Steps) 와 예외 조건(Exceptions) 을 포함한 템플릿을 생성합니다.
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수정 및 보완 : 생성된 템플릿을 참고하여 필요한 조건을 직접 수정하거나 보완하면 훨씬 더 정확한 탐지 결과를 얻을 수 있습니다.
💡 TIP: EVA가 제안한 시나리오는 초안입니다. 실제 알람 발생 결과를 확인하면서 탐지 조건을 조금씩 수정하면, EVA는 점차 현장 환경에 맞는 최적의 판단을 하게 됩니다.
탐지 시나리오 Generation 예시
예시 – 사람이 쓰러진 경우를 탐지
User Query: "사람이 쓰러져 있으면 알려줘"
Target:
- 바닥에 쓰러져 있는 사람
Detection Steps:
- 사람이 존재함
- 최소 1명 이상이 쓰러져 있음
Exceptions:
- 쓰러진 사람의 몸을 확인하기 어려움 (몸 가려짐 등)
- 쓰러진 사람의 형체를 확인하기 어려움 (사람의 실루엣만 보이거나, 일부만 보이는 경우)
- 쓰러진 사람이 위험하지 않은 경우 (핸드폰을 보고 있거나, 책상 위에 누워 있는 상태 등)
- 이미지 화질로 인해 정확한 판단이 어려운 경우
Vision ML Target 자동 추출
EVA는 사용자가 작성한 문장에서 Vision ML이 탐지해야 할 Target 객체를 자동으로 추출합니다.
이를 통해 탐지 목적을 명확히 정의하고, Vision 모델의 인식 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예시
Input: "화재가 발생했거나 연기가 조금이라도 보이면 알려줘"
Target: [Fire, Smoke]
상황 분석 및 알람 판단
작성된 탐지 시나리오에 따라, 특정 조건이 감지되면 EVA Agent는 이미지 스냅샷과 함께 VLM을 통해 상황의 적절성을 분석합니다.
이 분석 결과에 따라 알람 발생 여부를 결정하고, 사용자는 EVA로부터 상세 메시지와 함께 알람 내용을 수신하게 됩니다.
알람 결과를 꾸준히 확인하고, 불필요한 알람이 발생했다면 시나리오의 조건을 조금씩 수정해보세요.
이렇게 반복적으로 개선하면 EVA는 사용자의 목적에 맞게 더욱 정밀한 알람 판단을 수행하게 됩니다.