자주 묻는 질문
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CCTV 모듈과 AI Insights & People의 차이는 무엇입니까? CCTV는 동영상을 녹화, 저장, 재생하고, AI Insights & People은 해당 동영상 속 사람을 식별하고 이해합니다(프로필, 타임라인, 보고서, 출입 구역). CCTV 모듈 위에 계층화된 시설 기능으로, 같은 어플라이언스에서 실행됩니다. 두 모듈의 경계를 참조하십시오.
추가 하드웨어가 필요합니까? 아니요. 같은 엣지 프로세서에서 두 모듈이 모두 실행됩니다. 다만 AI 추론은 처리 용량을 소비하므로 VSaaS 전용 어플라이언스에 비해 카메라 피드를 대략 절반 정도로 예상하십시오(예: 32 GB 모델에서 녹화 전용 약 16개 대비 AI 분석 1080p 피드 8개).
회원 관리 시스템 없이도 작동합니까? 부분적으로 작동합니다. 감지, Unsure 프로필, 구역 분석, 감정, 인구 통계는 모두 작동합니다. 회원 매칭, 체크인 상관 분석, Self Learning, 출입 구역 플랜 규칙에는 동기화된 회원과 체크인이 필요합니다. 사람을 수동으로 추가하거나 **"Import Members"**로 추가할 수도 있습니다.
Enhanced AI Analysis는 실제로 무엇을 합니까? 설정 설명을 인용하면 다음과 같습니다. "Generates richer metadata including heatmaps, path tracking, and self learning. Disabling this will also turn off automatic profile matching. Increases storage usage." 실제로는 이 모듈을 사용한다면 켜 두십시오. 이 설정이 없으면 Self Learning이 작동하지 않습니다.
식별
회원 식별은 얼마나 정확합니까? Balanced 사전 설정에서는 85% 이상의 유사도에서만 얼굴이 확인되며, 최근 체크인이 추가 근거가 됩니다(방문 지원 매칭). 경계에 있는 점수는 추측하지 않고 추가 자세 확인을 거칩니다. 실제 정확도는 회원 사진 품질에 가장 크게 좌우됩니다. People 목록의 "Invalid Photo" 필터가 식별되지 않을 사람을 가장 잘 예측합니다.
왜 누군가가 "Unsure - 9f3c21ab"으로 표시됩니까? 시스템이 해당 인물을 일관되게 인식하지만 회원과 연결할 수 없는 경우입니다. 대개 회원 사진이 없거나 잘못되었거나, 실제 비회원(게스트, 체험)인 경우입니다. 수동으로 식별하거나, 사진을 수정하거나, Self Learning이 체크인으로 상관 관계를 찾도록 할 수 있습니다.
시스템이 두 사람을 혼동할 수 있습니까? 이를 방지하도록 설계되어 있습니다. 85% 임계값, 경계 점수에 대한 자세 확인, 엄격한 90% 중복 방지 재확인, 그리고 후보 회원이 정확히 하나여야 한다는 Self Learning의 요구 사항이 있습니다. 잘못된 매칭이 발생하더라도 수정할 수 있습니다. 문제 해결을 참조하십시오.
섀도 사진이란 무엇입니까? "Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person", 즉 동기화된 프로필 사진과는 별개로 얼굴 인식 엔진이 해당 인물을 식별하는 데 사용하는 추가 얼굴 이미지입니다. 일부는 수동으로 추가되며, 거의 완벽한 일치(99% 이상)는 자가 학습으로 자동 추가될 수 있습니다. 소수의 순환 세트로 제한되므로 헤어스타일이 바뀌거나 새 안경을 써도 인식이 유지됩니다.
카메라에는 찍히는데 타임라인에는 나타나지 않습니다. 왜 그렇습니까? 해당 카메라의 사람 추적 설정을 확인한 다음 감지 임계값 필터를 확인하십시오. 짧게 나타난 경우는 기본적으로 숨겨집니다. 또한 블랙리스트에 등록된 얼굴은 설계상 표시되지 않습니다.
개인정보 보호
이 기능을 운영하는 것이 합법입니까? 얼굴 인식은 규제 대상이며 그 의무는 운영자인 귀하에게 있습니다. 안내 표지판, 개인정보 처리방침, 적법한 근거(일반적으로 가입 시 동의), 삭제 요청 이행이 필요합니다. 체크리스트는 보안 및 개인정보 보호를 참조하십시오.
얼굴 데이터는 어디에 저장됩니까? 선택한 스토리지 지역에 있는 시설 고유의 격리된 컬렉션에 저장됩니다. 인식은 시설 간에 공유되지 않습니다. AI 메타데이터는 구성된 보존 기간(기본값 24개월)이 지나면 만료됩니다.
공유 링크를 가진 게스트가 사람 데이터를 볼 수 있습니까? 아니요. 게스트 공유 링크로 카메라와 영상을 공개할 수는 있지만, 사람 및 얼굴 감지 데이터는 게스트 토큰에서 명시적으로 제외됩니다.
누군가의 데이터를 어떻게 삭제합니까? 식별되지 않은 프로필은 *"Delete this person"*을 사용합니다. 회원은 프로필의 Advanced 섹션에서 **"Delete Member"**를 사용하고, 회원 시스템에서도 삭제하십시오. 그렇지 않으면 이후 동기화에서 프로필이 다시 생성될 수 있습니다. 보안 및 개인정보 보호를 참조하십시오.
인구 통계는 실제 회원 데이터입니까? 아니요. 추정 연령, 성별, 민족, 태도는 이미지에서 AI가 추정한 값으로, 집계 분석에 사용됩니다. 출입을 제한하는 데 사용되지 않으며, UI에도 *"may not match the data in your member management system."*이라는 경고가 표시됩니다.
기능
블랙리스트는 출입 금지 회원을 위한 것입니까? 대부분 그 반대입니다. 매일 사람으로 감지되는 포스터, 마네킹, TV 같은 오탐을 해결하기 위한 기능입니다. 일치하는 얼굴을 다른 처리 전에 삭제합니다. 누구에게도 알림을 보내지 않습니다. 감시가 아니라 억제 기능입니다. 블랙리스트를 참조하십시오.
무엇이 출입 위반으로 간주됩니까? "where a member's active membership plan was not permitted by the zone's access rules (excluded, or not in the allowed plans)", 즉 회원의 활성 멤버십 플랜이 구역의 출입 규칙에서 허용되지 않은(제외되었거나 허용된 플랜에 없는) 입장으로, 구역의 출입 시간 외 입장도 포함됩니다. 표시하고 보고할 뿐 출입문을 잠그지는 않습니다. 출입 구역을 참조하십시오.
타임라인의 Card Sharing과 Tailgating은 무엇을 의미합니까? Card Sharing: 체크인은 발생했지만 감지된 얼굴이 카드 소유자가 아닌 경우입니다. Tailgating: 해당하는 체크인 없이 현장에 있는 사람입니다. 둘 다 타임라인 필터 칩입니다. 사람 타임라인을 참조하십시오.
감정 점수는 어떻게 계산됩니까? 감지된 얼굴 표정을 Business Context(Sentiment Scoring 설정)에 따라 가중치를 적용하고 0–100으로 집계합니다. Positive ≥ 70, Neutral 40–69, Negative < 40입니다. Gym/Fitness 컨텍스트는 운동 중 힘든 표정을 불만으로 해석하지 않도록 합니다. 개인이 아닌 구역 추세처럼 집계 단위로 사용하십시오.
오늘의 수치가 보고서에 표시되지 않는 이유는 무엇입니까? 보고서 스냅샷은 전날 데이터를 기준으로 야간에 생성됩니다. 타임라인은 실시간 화면이고, 보고서는 추세 화면입니다.
데이터를 내보내거나 조회할 수 있습니까?
예. 사람 목록은 **"Export Members"**로 내보내고, 그 밖의 모든 데이터(타임라인, 프로필, 체크인, 보고서 스냅샷)는 7개의 insights_* MCP 도구로 조회할 수 있습니다. 가급적 AI 에이전트를 통해 사용하십시오.
인식 임계값을 변경해야 합니까? 거의 그럴 필요가 없습니다. Balanced 사전 설정은 사실상 모든 시설에 적합하며, 결과는 사진 품질과 카메라 배치에 가장 크게 좌우됩니다. 변경하기 전에 얼굴 인식 조정을 읽고, 한 번에 한 섹션씩 변경하고, 며칠에 걸쳐 판단하십시오.