Vertex AI Vision 상세 설명

Vertex AI Vision은 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션 구축 및 배포를 위한 완전 관리형 플랫폼입니다. 실시간 비디오 및 이미지 스트림을 대규모로 수집, 분석, 저장하는 전체 라이프사이클을 단순화하고 자동화하는 데 중점을 둡니다.

Vertex AI Vision의 개념 및 주요 특징

Vertex AI Vision은 복잡한 컴퓨터 비전 파이프라인 구축을 로우코드/노코드(Low-Code/No-Code) 방식으로 가능하게 하여, 전문적인 ML 엔지니어링 지식 없이도 솔루션을 빠르게 개발할 수 있도록 돕습니다.

• 통합 플랫폼: 비디오 및 이미지 수집, ML 모델을 이용한 분석, 데이터 저장 및 검색 기능을 하나의 통합환경에서 제공합니다.
• 쉬운 애플리케이션 구축: 드래그 앤 드롭 방식의 인터페이스를 사용하여 영상 스트림, ML 모델, 저장소를 조합하는 **파이프라인(Inference Pipeline)**을 쉽게 구축할 수 있습니다.
• 글로벌 스케일: 서버리스 아키텍처를 기반으로 하여 전 세계 어디서든 수천 개의 비디오 스트림을 편리하고 확장성 있게 수집하고 처리할 수 있도록 Google이 확장 및 관리를 담당합니다.
• 비용 효율성: 기존 제공 방식 대비 낮은 비용 구조를 제공하여, 대규모 비디오 애플리케이션 운영 비용을절감하는 데 목표를 둡니다.

주요 구성 요소 및 기능

Vertex AI Vision은 다음과 같은 핵심 구성 요소들이 결합하여 작동합니다.

1. Vertex AI Vision Streams (스트림 수집)

• 기능: 실시간 비디오 스트림 및 이미지를 글로벌 규모로 수집하는 엔드포인트 서비스입니다.
• 특징: 전 세계의 카메라 또는 디바이스를 쉽게 연결할 수 있으며, Google이 모든 수집 및 스케일링을 처리합니다.

2. Vertex AI Vision Applications (앱 플랫폼)

• 기능: 개발자가 비디오 처리 및 분석 파이프라인을 구축하고 오케스트레이션하는 서버리스 환경입니다.
• 특징: 로우코드 인터페이스를 사용하여 스트림(입력), ML 모델(분석), 웨어하우스(저장소) 등의 구성 요소를 연결하여 애플리케이션(추론 파이프라인)을 생성합니다.

3. Vertex AI Vision Models (ML 모델)

• 기능: 비디오/이미지 분석을 위한 다양한 ML 모델을 제공합니다.
• 특징:

ⓐ 사전 학습된 모델: 물체 감지, 인원 수 분석(Occupancy analytics), PPE(개인 보호 장비) 감지, 얼굴 흐림(Person blur) 등 일반적인 컴퓨터 비전 작업에 바로 사용할 수 있습니다.

ⓑ 커스텀 모델: 사용자가 Vertex AI 플랫폼에서 학습시킨 AutoML 또는 커스텀 ML 모델을 가져와 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

4. Vertex AI Vision Warehouse (미디어 웨어하우스)

• 기능: 페타바이트(Petabytes) 규모의 비디오 데이터 및 분석 메타데이터를 저장하고 검색할 수 있는 통합 저장 시스템입니다.
• 특징: Google 검색 기능을 통합하여 저장된 비디오 콘텐츠를 분석 정보(예: '파란색 옷을 입은 사람이나 차량이 포함된 프레임')를 기반으로 검색할 수 있게 합니다.

활용 사례 및 용도

Vertex AI Vision은 주로 실시간 모니터링 및 대규모 영상 분석이 필요한 분야에 활용됩니다.

• 소매 및 리테일: ⓐ 고객의 매장 내 동선 분석, 대기열 길이 모니터링, 재고 진열 상태 감지. ⓑ 예시: 특정 구역에 머무는 사람 수를 세어 매장 내 혼잡도를 실시간으로 파악.

• 제조 및 산업 검사: 생산 라인의 품질 관리 자동화, 비정상적인 움직임(Anomaly) 감지, 작업자의 안전 규칙 준수(PPE 감지) 모니터링.
• 교통 및 스마트 시티: ⓐ 도로의 교통량 모니터링, 특정 구역의 차량/인원 수 계산, 정체 감지.

• 보안 및 감시: ⓐ 광범위한 CCTV 스트림을 분석하여 비정상적인 이벤트(침입, 쓰러짐 등)를 감지하고 경고.

워크플로 (Vertex AI Vision Workflow)

Vertex AI Vision을 사용한 애플리케이션 구축은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

• 데이터 수집 (Ingest) : 카메라, 파일 등에서 실시간 비디오 스트림을 Vertex AI Vision Streams로 수집합니다.
• 분석 파이프라인 구축(Analyze): Vertex AI Vision Applications의 로우코드 인터페이스에서 스트림, ML 모델을 드래그 앤 드롭으로 연결하여 분석 파이프라인을 만듭니다.
• 배포 (Deploy): 구축된 앱을 배포하여 실시간 추론을 시작합니다.
• 저장 및 쿼리 (Store & Query): 분석 결과 및 처리된 비디오를 Vision Warehouse 또는 BigQuery에 저장하고, 저장된 데이터를 검색하거나 분석하여 실시간 비즈니스 의사 결정에 활용합니다.