실시간 분석으로 학생·교직원 캠퍼스 안전 강화

센서 데이터, 감시 비디오, 지속적 분석으로 대학은 물리적 캠퍼스 보안을 개선하기 위한 조치를 취할 시간 임계 정보를 얻습니다.

실시간 분석은 대학이 보안 프로토콜과 학생, 교수진, 직원에게 발생하는 위험을 알리는 방식을 개선하는 데 도움이 되는 지속적 인텔리전스를 제공합니다.

대학 캠퍼스는 활동의 온상입니다. 홍수, 화재, 화학 사고, 더 나쁜 상황 등 비상사태에서의 대응 조율은 스트리밍 데이터의 실시간 분석으로 개선될 수 있습니다. 이러한 데이터는 센서(건물 침입 경보, 지능형 연기 감지기, 홍수 감지 프로브 등), 감시 비디오 카메라, 학생 소셜 미디어 스트림에서 올 수 있습니다.

참고: 지속적 인텔리전스, 스트리밍 분석 붐으로 혜택

전통적으로 대학은 과거 데이터 분석을 사용하여 반복 패턴을 발견했습니다. 예를 들어, 분석은 치열한 폭우 시 학생 기숙사가 홍수 날 가능성이 높음을 발견할 수 있습니다. 또는 경기 당일 교통으로 인해 응급 차량이 부상당한 축구 선수를 데리러 오는 데 10분 더 걸릴 수 있습니다.

이러한 정보는 캠퍼스 내 비상사태 중에 필요한 빠른 커뮤니케이션을 제공하는 데 도움이 되지 않습니다. 실시간 데이터 분석을 사용하면 대학은 비상 대응 계획을 더 빠르게 준비하고 실행할 수 있습니다.

많은 관심을 받는 영역 중 하나는 비디오 스트림의 실시간 분석입니다. 많은 대학이 비디오 감시를 광범위하게 사용한다고 EdTech는 전합니다. 비디오 스트림에 실시간으로 적용되는 AI와 머신러닝(ML) 이미징 모델은 피드를 모니터링하여 특정 행동 패턴이나 의심스러운 활동을 식별하고, 관련 세부사항을 식별하며, 보안 부대에 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.

비디오 카메라 외에도 대학은 지리정보시스템(GIS)과 실내 포지셔닝 시스템(IPS)을 사용하여 비상 대응 계획을 준비하고 실행합니다. 두 솔루션 모두 IoT를 사용하여 데이터를 수집하고 중앙 위치로 전송하여 분석합니다. 예를 들어, IPS를 사용하면 대학이 실시간 데이터를 사용하여 라이브 맵을 생성하여 비상사태가 발생하는 동안 대응을 조정해야 하는 장교들에게 가장 업데이트된 정보를 제공할 수 있습니다.

많은 상황에서 몇 초가 생명을 구할 수 있습니다. 센서와 비디오 데이터의 지속적 스트림에 실시간 분석을 적용하면 자연재해, 의료 응급상황, 총격 사건 등 어떤 상황이든 대학이 더 빠르게 대응할 수 있습니다.