
AI를 이용한 워크스루(Walk-through) 개찰구
요약
얼굴 인식 AI 기술을 활용하여 IC 카드 태그 없이 통과하는 '워크스루(Walk-through) 개찰구' 시스템을 소개합니다. Panasonic, NEC 등 주요 기업들이 실증 실험을 진행 중이며, 고속 얼굴 인식과 사칭 방지 기술이 핵심입니다.
핵심 포인트
- 생체 인증을 통한 비접촉·무정차 통과로 편의성 및 위생 증대
- 고속 이동 중에도 정확한 탐지를 위한 고정밀 얼굴 인식 기술 적용
- 사진이나 영상을 이용한 부정 통과를 막는 Liveness Detection 기술
- 기존 개찰기에 카메라를 추가하는 애드온(Add-on) 방식의 비용 절감 모델
- 민감한 생체 정보 관리를 위한 프라이버시 보호 및 보안 메커니즘 필수
도부 토죠선의 이케부쿠로역(도쿄도 도시마구)과 카미이타바시역(도시마구)에 15일, 교통계 IC 카드를 태그할 필요가 없는 「워크스루(Walk-through) 개찰구」가 등장했다는 뉴스가 있었습니다.
제가 1년 전쯤 이용하던 노선이라 상세 내용이 궁금하여 조사해 보았습니다.
IC 카드나 스마트폰을 터치할 필요 없이, 걸어가면서 얼굴 인식 등의 AI 생체 인증(Biometric Authentication)을 통해 통과할 수 있는 차세대 역 개찰 시스템입니다.
현재 공공 교통기관과 전기 메이커에 의해 매우 활발한 개발 및 실증 실험이 진행되고 있으며, 바로 지금(2025년~2026년) 급속하게 사회 구현이 시작되고 있습니다.
・「빈손」의 편의성
양손에 큰 짐을 들고 있는 여행객, 유모차 이용자, 휠체어 승객이 멈추지 않고 원활하게 통과할 수 있습니다.
・혼잡(러시 시간대) 완화
「표를 찾지 못함」, 「IC 카드 잔액 부족으로 게이트가 닫힘」과 같은 개찰구 앞 정체의 요인을 근본적으로 제거합니다.
・감염병 대책·비접촉
완전히 노터치(No-touch)로 통과할 수 있기 때문에 더욱 위생적입니다.
일본 국내에서는 대형 철도 회사가 메이커와 협력하여 개발 및 도입을 추진하고 있습니다.
・Osaka Metro × Panasonic Connect
2025년 3월부터 Osaka Metro의 130개 역에 설치된 「워크스루형 얼굴 인증 개찰기」가 본격 운용을 시작했습니다. Panasonic의 고도화된 얼굴 인식 AI 기술이 사용되어, 멈추지 않고 자연스럽게 걷는 것만으로 인증됩니다.
・JR East × NEC・Panasonic Connect
JR East의 「Suica Renaissance (Suica의 당연함을 넘어서)」 프로젝트의 일환으로, 조에츠 신칸센의 니가타역·나가오카역에서 얼굴 인증 개찰기 실증 실험(2025년 11월~2026년 3월)이 진행되었습니다.
니가타역에는 기존 개찰기에 애드온(Add-on, 덧씌우는) 타입이, 나가오카역에는 통과하는 타입의 신형 기기가 시험 도입되었습니다.
・도부 철도 × 히타치 제작소·도시바·일본 신호 등
생체 인증 공통 플랫폼 「SAKULaLa」를 활용하여, 기존 개찰기에 얼굴 인증 카메라 등의 기능을 애드온하는 구조를 개발. 2026년 7월부터 도부 토죠선의 이케부쿠로역 등에서 순차적으로 가동이 시작되고 있으며, 개찰기를 통째로 교체할 필요가 없기 때문에 비용을 억제하며 스피디한 보급이 기대되고 있습니다.
이 시스템을 성립시키기 위해서는 단순히 카메라로 얼굴을 찍는 것뿐만 아니라, 배후에서 다음과 같은 고도의 AI 모델이 실시간으로 처리를 수행하고 있습니다.
・고속·고정밀 얼굴 인식 (Face Recognition)
보행 속도(초속 1.2~1.5m 정도)로 이동하는 인간의 얼굴을 순식간에 탐지하여, 사전에 등록된 특징량(Feature) 데이터와 대조합니다.
・사칭 방지 (Liveness Detection)
타인의 사진이나 스마트폰에 비친 영상, 3D 마스크 등을 제시하여 부정하게 통과하려는 행위를, AI가 입체감이나 질감, 미세한 움직임을 통해 간파합니다.
・멀티 카메라 연동과 동선 추적 (Multi-Object Tracking)
혼잡 시에 「어느 얼굴 정보」가 「어느 게이트(통로)」를 통과하려고 하는지를 연결하여, 보행자를 놓치지 않고 정확하게 게이트 개폐 판단을 합니다.
・환경 변화(빛·장애물)에 대한 적응
역 구내의 시간대에 따른 조명 변화, 마스크·모자·안경 착용 시에도 고정밀로 인식하는 딥러닝(Deep Learning) 모델이 내장되어 있습니다.
만약 이러한 시스템의 개발이나 비즈니스 도입을 검토하고 계신다면, 다음 3가지가 큰 장벽이 됩니다.
・개인정보와 프라이버시 보호
얼굴 데이터는 매우 민감한 생체 정보입니다. 취득한 이미지의 즉시 파기, 특징량 데이터화를 통한 엄중한 보안 관리, 그리고 이용자의 「동의 취득(Opt-in)」 메커니즘이 필수적입니다.
・기존 인프라(개찰기·발권 시스템)와의 통합
완전히 새로운 개찰기를 도입하면 막대한 비용이 들기 때문에, 도부 철도의 사례처럼 「기존 개찰기에 AI 카메라를 사후 장착하여 연동시키는」 API 연동이나 하드웨어 개발이 트렌드가 되고 있습니다.
・인증 에러 시의 UI/UX
얼굴이 인식되지 않았거나 등록되어 있지 않은 경우, 원활하게 옆으로 유도하는 디자인이나 음성·빛을 통한 내비게이션 설계가 필요합니다.
얼굴 인식률이나 개찰구를 나갈 때 인증되지 않았을 경우 어떻게 될지가 궁금한 부분이기도 합니다.
이하 사이트에서 도부선의 얼굴 개찰 인증에 대해 설명하고 등록 방법이 기재되어 있으므로, 나중에 등록해 보고 싶습니다.
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