이 프로젝트는, 관람객이 사진을 찍으면 AI가 신윤복 화풍의 초상화로 변환하고 완성된 결과물을 대형 LED 스크린에 바로 전시하는 브랜드 체험 콘텐츠였어요. 자신의 모습이 다른 화풍으로 바뀌어 현장에 즉시 전시되는 몰입감 있는 프로젝트였죠.

다만 이런 AI 키오스크를 실제 전시장에 도입하려면 콘텐츠의 재미보다 먼저 검토해야 할 문제가 있었어요. 촬영된 관람객 사진을 외부 서버로 보내지 않고 안전하게 처리하는 방식이 필요했어요. 대규모 전시나 공공기관처럼 보안 요구사항이 높은 환경일수록 촬영 이미지가 외부로 전송되는 과정 자체가 중요한 검토 대상이었어요.

이 문제를 해결하기 위해 촬영부터 AI 이미지 변환, 결과물 저장까지 하나의 기기 안에서 처리하는 방식을 고민하게 됐어요. 사진이 외부 서버를 거치지 않고 눈앞의 기기 한 대가 그 자리에서 모든 과정을 끝내는 방식이에요. 인터넷 연결 없이도 전원만 있으면 작동하고 촬영된 사진이 기기 밖으로 나갈 일도 없어요. 이런 처리 방식을 온디바이스라고 불러요.

이 온디바이스 방식은 이후 운영 서버 특허로 이어졌어요. 이번 아티클에서는 이 기술을 만든 두 사람과의 인터뷰를 통해 특허 기술이 해결한 실제 문제와 개발 비하인드를 소개해드릴게요.

📍 발명자 소개
박재완 · 온디바이스 시스템 설계
정상현 · AI 파이프라인 구축

1️⃣ 보안 요구에서 시작된 AI 키오스크 특허

💡 특허명: 온디바이스 환경에서의 AI 키오스크 기반의 이미지 변환을 수행하는 운영 서버 및 그 동작 방법

촬영한 사진을 외부로 보내지 않고 기기 안에서 곧바로 AI 이미지로 바꾸는 운영 방식에 관한 특허예요. 촬영부터 이미지 분석 AI 변환 결과물 저장까지, 전 과정이 하나의 기기 안에서 이루어지도록 서버 구조와 생성 과정을 설계한 부분이 핵심이에요.

Q1. AI 키오스크 운영 서버는 어떤 계기로 개발됐나요?

박재완: AI가 막 쓰이기 시작하던 시기에 위에이알이 AI 키오스크를 선보였고 반응이 좋았어요. 문의가 이어지면서 보안을 요구하는 곳들을 자연스럽게 만나게 됐고, 사용자 정보 보안뿐 아니라 내부 폐쇄망을 벗어나면 안 된다는 요구도 있었어요. 온디바이스 서버를 구축하는 방향을 잡은 것도 이 지점이었어요.

정상현: 저는 그 요구를 실제 결과물로 구현하는 쪽이었어요. 서버를 거치지 않고도 일관된 품질의 이미지를 만들어내야 했으니까요. 보안 때문에 시작된 조건이었지만 결과적으로는 AI 생성 파이프라인 자체를 다시 설계하는 계기가 됐어요.

Q2. 이와 반대되는 클라우드 방식에는 어떤 단점이 있나요?

박재완: 해외 전시처럼 연결 자체가 제한되는 현장이 있어요. 클라우드 방식은 연결이 살아있다는 전제가 깔린 구조라, 연결이 끊기거나 느려지는 순간 전체 프로세스가 멈춰버릴 수도 있어요.

정상현: 저는 그 위에서 결과물을 뽑아내는 쪽이었는데, 연결 상태에 따라 생성 시간이 그때그때 달라지는 게 문제였어요. 어떤 날은 빠르고 어떤 날은 훨씬 오래 걸리니까 현장에서 일정한 대기 시간을 약속하기 어려웠어요.

2️⃣ AI 키오스크는 어떻게 작동할까?

Q3. 이 운영 서버는 AI 키오스크 안에서 어떻게 작동하나요?

박재완: 사진을 찍으면 그 요청을 처리하는 단계부터 이미지를 만들어내고 저장하는 단계까지 전부 같은 기기 안에서 끝나요. 상현님이 만든 모델도 이 안에서 그대로 구동되고, 밖으로 나가는 구간이 없다 보니 외부 네트워크 자체가 필요 없는 구조예요.

정상현: 사진이 들어오면 사람의 포즈와 윤곽을 먼저 파악하고 그 위에 원하는 스타일과 의상을 입혀요. 부적절한 결과가 나오지 않도록 걸러내는 단계도 거치고요. 이 과정 전부가 재완님이 만든 로컬 서버 위에서 돌아가는 방식이에요.

Q4. 외부 전송이나 중앙 서버 의존을 줄이는 것이 보안 측면에서 어떤 의미가 있나요?

박재완: 사진이 기기 밖으로 나갈 일 자체가 없다는 게 핵심이에요. 서버로 전송하는 구간이 아예 없으니 그 구간에서 생길 수 있는 유출 위험도 원천적으로 없어지는 거고요. 직원들끼리만 쓰는 사내망 환경에서도 별도 네트워크 설정 없이 그대로 운영할 수 있다는 것도 큰 의미였어요.

3️⃣ AI 키오스크가 해결한 품질·속도 문제

Q5. 온디바이스 방식으로 바꾸면서 구체적으로 어떤 문제가 해결됐나요?

박재완: 예전엔 같은 조건에서 촬영해도 그날그날 결과물이 다르게 나오는 경우가 있었어요. 온디바이스 방식에서는 기기 사양만 고정해두면 언제 찍어도 비슷한 품질이 나와요. 현장마다 결과가 들쭉날쭉하지 않다는 확신이 생긴 게 가장 큰 변화였어요.

정상현: 저는 생성 시간 쪽 변화가 크다고 봐요. 예전엔 연결 상태에 따라 어떤 날은 10초, 어떤 날은 그 이상 걸리기도 했는데 온디바이스 방식에서는 편차가 거의 사라졌어요. 현장에서 대기 시간을 미리 안내할 수 있게 된 게 실무적으로 큰 차이였어요.

Q6. 결과물의 품질이나 속도가 일정하게 유지된다는 건 실무적으로 어떤 의미가 있었나요?

박재완: 일정한 결과가 나온다는 건 저희 입장에서도 운영 리스크가 줄어드는 거예요. 현장에서 갑자기 튀는 결과물 때문에 대응해야 하는 상황 자체가 줄었으니까요.

정상현: 결국 브랜드 입장에서는 "몇 번째 관람객이든 똑같이 좋은 경험을 준다"는 게 약속돼야 하거든요. 한두 번 잘 나오는 게 아니라 백 번째도 똑같이 나온다는 확신을 드릴 수 있게 됐어요.

4️⃣ 대규모 전시 현장에서 겪은 문제와 검증

Q7. 테스트 환경과 실제 현장 사이에서 어떤 차이를 겪었나요?

박재완: 기계가 현장에 도착한 순간부터는 저희 손을 떠나는 셈이었어요. 온디바이스다 보니 문제가 생기면 결국 직접 가야 하는 경우가 많았죠. 한번은 배경을 최대한 깔끔하게 찍었는데도 결과물에 자꾸 낯선 형체가 나온다는 문의가 있었어요. 알고 보니 화면 모서리에 걸린 화장실 안내 아이콘을 계속 사람으로 인식하고 있었더라고요. 저희 환경에서 테스트한 것과 실제 현장은 다르다는 걸 그때 확실히 알게 됐어요.

Q8. 실제 현장 적용 과정에서 무엇을 검증했나요?

박재완: 국내 기업과 진행한 문화 콘텐츠 프로젝트에서 관람객 사진을 특정 화풍의 초상화로 변환하고 그 자리에서 포토카드로 인쇄까지 연결했어요. 촬영부터 인쇄까지 20초 안에 끝나는 걸 목표로 했고 실제로 그 시간 안에 완결되는 걸 확인했어요.

정상현: 온디바이스는 최적화만 제대로 해두면 결과물이 일정하게 나와요. 그 덕분에 오프라인 콘텐츠로 만들었을 때 사용자에게 신뢰감을 줄 수 있었고 생성 시간이 촉박한 상황에서도 어느 정도 조절이 가능했어요.

5️⃣ AI 키오스크 운영 서버의 확장과 담당자가 챙길 것

Q9. 앞으로 어떤 브랜드 체험 콘텐츠에 이 운영 서버를 확장 적용할 계획인가요?

박재완: 이러한 운영 방식은 점점 하드웨어 쪽으로 적용 범위를 넓혀가는 중이에요. 지금은 AI 키오스크 형태가 중심이지만 빔프로젝터나 스페이셜 사이니지에는 이미 테스트를 해봤고, 피지컬 AI와 엮어서 두 발로 걸어다니는 로봇 쪽으로도 가능성을 보고 있어요.

정상현: 하드웨어가 늘어나는 만큼 이 기술을 적용할 수 있는 대상도 넓어져요. 관공서나 국가 지원 사업처럼 보안이 중요한 곳도 온디바이스 방식으로 브랜드 체험 콘텐츠를 만들어볼 수 있는 영역이라고 봐요.

Q10. AI 키오스크나 인터랙티브 콘텐츠 도입을 고민하는 브랜드 담당자에게 조언하고 싶은 점이 있다면

박재완: I2I 방식은 변수가 정말 많아요. 조명이나 각도, 배경 하나하나가 결과물에 영향을 주니까요. 그 변수를 하드웨어로 통제하든 소프트웨어로 통제하든, 어느 한쪽에서라도 확실히 잡아두는 게 일관된 결과를 뽑아내는 데 훨씬 유리하실 거예요.

정상현: 콘텐츠 기획은 정말 다각도로 볼 필요가 있어요. 복잡하게 얽혀 있는 것 같아도 막상 들여다보면, 하나만 제대로 지키면 나머지가 자연스럽게 풀리는 경우가 많았거든요. 저희한텐 그 하나가 어떤 경험을 주고 싶은지 본질을 놓치지 않는 거였어요.

🚀 AI 키오스크 파트너 체크포인트

✅ 폐쇄망·보안 환경 운영 이력
: 사내망이나 보안이 중요한 현장에서 실제 운영 경험이 있는 파트너인지 확인해보세요

✅ 대규모 행사에서의 검증 경험
: 소수를 대상으로 한 테스트가 아니라 많은 인원을 상대로 품질과 속도를 일정하게 유지해본 이력이 있는지가 중요해요

✅ 실제 현장 대응 경험
: 테스트 환경이 아닌 전시·행사 현장에서 예상치 못한 변수를 직접 겪고 해결해본 파트너인지 살펴보세요

✅ 하드웨어 확장 가능성
: 키오스크에 국한되지 않고 빔프로젝터, 스페이셜 사이니지 등으로 같은 기술을 확장 적용할 수 있는 역량도 함께 확인해보세요

결국 AI 키오스크로 오프라인 콘텐츠를 완성하는 일은 브랜드 콘텐츠를 얼마나 안정적으로 전달할 것인가의 문제였어요. 온디바이스 방식이 해결한 건 통신 문제만이 아니었어요. 개인정보를 지키는 문제이자 현장에서 일관된 품질을 유지하는 문제이기도 했어요. 전시장에서 시작된 이 질문은 이제 다른 공간과 다른 콘텐츠로 하나씩 확장되고 있어요.

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🙋 AI 키오스크 실무 FAQ

Q1. AI 키오스크 콘텐츠를 기획할 때 가장 먼저 정해야 하는 건 무엇인가요?
A1. 기술적 완성도보다 관람객에게 어떤 경험을 주고 싶은지가 먼저예요. 관람객의 모습을 특정 화풍의 초상화로 바꾸는 콘텐츠라면 어떤 스타일로 변환할지, 그 결과물을 어떤 방식으로 보여줄지에 대한 방향이 먼저 정해져야 촬영 환경이나 결과물 형태 같은 세부 요소도 자연스럽게 뒤따라와요.

Q2. AI 키오스크로 어떻게 참여를 이끌어내나요?
A2. 결과물을 어떻게 노출하느냐에 따라 참여의 성격도 달라져요. 대형 스크린으로 전시하면 관람객 한 명의 참여가 그 자리에 있는 모두가 함께 보는 콘텐츠로 확장되고, 포토카드처럼 손에 들고 갈 수 있는 실물로 제공하면 행사가 끝난 뒤에도 남는 기억이 돼요. 다운로드나 QR 공유로 연결되면 관람객이 직접 SNS에 올리면서 자연스러운 확산도 기대할 수 있어요. 전시형, 실물형, 공유형을 상황에 맞게 조합하는 것도 하나의 방법이에요.

Q3. 대규모 전시에서 AI 키오스크를 운영할 때 어떤 기준을 삼으면 좋을까요?
A3. 관람객 수와 무관하게 처리 속도와 결과물 품질이 일정하게 유지되는지가 핵심이에요. 특히 전시 초반보다 관람객이 몰리는 시간대에 처리 시간이 늘어지지 않는지를 눈여겨봐야 해요. 촬영부터 결과물 확인까지 걸리는 시간이 짧고 일정할수록 대기 행렬이 줄고, 다음 관람객의 참여도 자연스럽게 이어질 수 있어요.

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