산업 현장에서 AI를 짓는 사람, 안치형입니다

안녕하세요. 주식회사 시온랩스(Zionlabs)에서 상무이사로 일하고 있는 안치형(Andy Ahn)입니다. 저는 산업 현장의 기술과 데이터를 연결하고, 그것을 실제로 작동하는 시스템과 서비스로 만드는 일을 하고 있습니다. 이 블로그에서는 IT 현장과 영상보안, 산업용 시스템 통합, AI 개발 이야기를 나눠보려 합니다.

2004년부터 이어온 IT 현장 경험

IT 업계에 발을 들인 것은 2004년입니다. 전기 엔지니어로 시작해 소프트웨어·펌웨어 개발, 네트워크 및 IT 장비 엔지니어링을 경험했고, 이후 시스코 영업을 담당하며 기술과 비즈니스를 연결하는 역량을 키웠습니다.

2011년부터는 Axis Communications에서 약 14년간 근무하며 Key Account Manager, Sales Team Leader 등의 역할을 맡았습니다. 네트워크 영상보안과 오디오, 시스템 통합 분야에서 다양한 고객과 프로젝트를 경험한 시기였습니다.

특히 2019년부터 2022년까지 국내 13개 공항의 Axis·Genetec VMS 기반 영상보안 시스템 구축과 2022년 인천공항 250채널 규모의 안면인식 출입국 심사 시스템 구축에 참여한 경험은 제게 큰 자산이 되었습니다.

대형 시스템은 좋은 제품만으로 완성되지 않습니다. 실제 현장에서는 배선, 네트워크, 방화벽, 인증 정책, 운영 환경 등 수많은 조건이 맞물립니다. 그 과정에서 저는 “기술은 현장에서 완성된다”는 사실을 배웠습니다.

시온랩스에서 산업 AI를 만들고 있습니다

2026년 6월 시온랩스에 합류한 이후에는 그동안 쌓아온 현장 경험을 바탕으로 산업용 시스템 통합과 AI 기술 개발에 집중하고 있습니다. 시온랩스가 관심을 갖는 영역은 산업 현장의 기존 설비와 최신 기술 사이의 간극을 메우는 일입니다.

대표적으로 제가 맡고 있는 ThermalBridge는 열화상 카메라의 온도 데이터를 수집하고, OPC DA/UA 및 Modbus 등의 산업용 통신과 연동해 감시와 분석을 수행하는 미들웨어입니다. SK 발전소 현장에서 무중단 가동해 온 경험을 바탕으로, EWMA 기반 통계 이상 탐지, 예지보전 ETA 예측, 모바일 PWA 알림 등으로 기능을 확장하고 있습니다.

열화상 카메라는 눈에 보이지 않는 온도 분포를 영상으로 보여줍니다. 하지만 산업 현장에서 중요한 것은 영상을 보는 것에서 끝나지 않습니다. 측정한 온도 데이터를 안정적으로 수집하고, 기존 설비 시스템과 연결하며, 이상 징후를 운영자가 확인할 수 있도록 만드는 과정이 필요합니다.

AI는 현장에서 실제로 돌아가야 합니다

산업 AI에서 중요한 것은 단순히 AI 모델을 만드는 일이 아닙니다. 데이터가 안정적으로 들어오고, 이상을 감지하며, 현장 운영자가 실제로 사용할 수 있어야 합니다.

OPC DA의 DCOM 인증 문제, 방화벽 정책, 계정 권한, 네트워크 환경과 같은 요소들은 작은 설정 하나로도 전체 시스템에 영향을 줄 수 있습니다. 이런 문제를 직접 진단하고 해결하는 과정이야말로 산업 AI를 실제로 ‘돌아가게’ 만드는 핵심이라고 생각합니다.

현재는 이러한 경험을 바탕으로 ThermalBridge AI의 이상 탐지와 예측 기능을 개발하고 있습니다.

ThermalBridge AI에서는 열화상 카메라의 관심영역별 온도 데이터를 확인하고, 변화 추세와 통계적 이상 징후를 분석할 수 있도록 구성하고 있습니다. 단순히 현재 온도가 몇 도인지를 보여주는 것을 넘어, 온도가 어떻게 변하고 있는지, 평소 패턴과 얼마나 다른지, 설정한 임계값에 언제 도달할 가능성이 있는지를 확인하는 방향으로 발전시키고 있습니다.

알림과 데이터 기록 역시 중요한 부분입니다. 이상 징후를 발견했을 때 운영자가 확인할 수 있어야 하고, 이후 원인을 분석할 수 있도록 데이터가 남아야 하기 때문입니다. 이러한 기능들을 실제 산업 현장의 운영 환경에 맞게 연결하고 검증하는 것이 현재 제가 집중하고 있는 일입니다.

제가 주로 다루는 기술과 업무

저는 특정 기술 하나보다는 현장의 문제를 해결하기 위해 여러 기술을 연결하는 일을 주로 합니다.

주요 업무 분야 — AXIS 네트워크 영상보안 및 오디오 솔루션, 열화상 카메라 기반 산업용 온도 감시, 산업용 시스템 통합(SI), OPC DA/UA·Modbus 통신, VMS 연동 및 영상 분석, 현장 방폭 설비 설계와 공정 관리, 산업용 모니터링 프로그램 개발, AI 이상 탐지 및 예지보전, 현장 안전·SHE 관리와 시스템 가동 안정성 확보.

주요 개발 기술 — C#, Python, OPC DA/UA, Modbus, API 연동, VMS, 웹 기반 모니터링 시스템.

제가 가장 중요하게 생각하는 것은 화려한 기술보다 현장 환경에 맞는 안정적인 데이터 연동과 지속적인 시스템 운영입니다.

기술을 서비스와 비즈니스로 연결하는 일

최근에는 산업용 시스템뿐 아니라 AI 기반 웹서비스와 SaaS 개발에도 관심을 넓히고 있습니다. 시온랩스에서는 AI 개인화 라이프 플랫폼 LUMI와 AI 기반 콘텐츠·마케팅 자동화 서비스 등 새로운 프로젝트도 개발하고 있습니다.

작은 조직에서는 개발, 기술 검토, 문서화, 마케팅, 사업화까지 여러 역할을 함께 맡게 됩니다. 저는 이러한 과정이 서로 분리된 일이 아니라 하나의 흐름이라고 생각합니다.

현장의 문제를 발견하고 → 기술을 검토하고 → 시스템을 설계하고 → 직접 구현하고 → 실제 운영과 사업화로 연결하는 것. 이것이 제가 가장 잘하고 싶고, 앞으로도 계속해 나가고 싶은 일입니다.

이 블로그에서 나누고 싶은 이야기

이 공간에서는 이론적인 설명보다 제가 직접 경험하고 확인한 내용을 중심으로 기록하려 합니다. OPC 통신과 VMS 연동 과정에서 겪은 트러블슈팅, 열화상 감시 시스템 구축 경험, AXIS 제품 활용 팁, 산업 현장의 안전 및 운영 노하우, AI 이상 탐지 기술, 그리고 새로운 서비스를 개발하면서 마주하는 시행착오까지 공유할 예정입니다.

완성된 결과만 보여주기보다는 어떤 문제가 있었고, 왜 그런 문제가 발생했으며, 어떻게 해결했는지를 남기고 싶습니다. 비슷한 문제를 겪는 엔지니어와 개발자, 산업 현장에 AI를 적용하려는 분들, 그리고 기술을 새로운 사업으로 연결하고 싶은 분들에게 이 기록이 도움이 되었으면 합니다.

기술 관련 문의나 협업 제안은 문의하기 또는 이메일(contact@zionlabs.org)로 남겨주시면 확인 후 답변드리겠습니다.