• Helm Chart Version: 1.7.1
• Alembic Version: 5e1303b49061

Features

• 멀티 이미지를 활용한 시나리오 탐지: 여러 장의 이미지를 기반으로 시나리오 탐지를 수행할 수 있도록 기능이 확장되었습니다. 단일 프레임 기반 탐지 대비 더 다양한 상황을 반영할 수 있으며, 그 결과 전반적인 탐지 정확도가 향상됩니다.
• VM Only 탐지 프로세스 기능 추가: VLM을 거치지 않고 VM만으로 탐지 알림을 생성하는 VM Only 탐지 프로세스가 추가되었습니다. 이를 통해 경량화된 탐지 흐름을 구성할 수 있으며, 특정 시나리오에서는 더 빠른 알림 처리가 가능합니다.
• 시나리오 중요도 설정 기능: 긴급 대응이 필요한 시나리오에 대해 중요도를 텍스트로 정의할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 중요도로 설정된 시나리오에서 발생한 탐지 알림은 긴급 알림으로 표기되어 우선적으로 인지할 수 있습니다.
• 오탐/정탐 피드백 기능 확장 및 채팅창 표시: 기존 오탐 피드백에 더해 정탐에 대해서도 피드백을 입력할 수 있도록 기능이 확장되었습니다. 입력된 피드백은 채팅창에서 오탐/정탐 여부가 표시된 형태로 확인할 수 있으며, 해당 정보는 실시간 반영이 아닌 새로고침 또는 화면 재진입 시 업데이트됩니다.
• Main 카메라 리스트 컬럼 구성 변경: Main 화면 카메라 리스트에서 모델명 및 Target 정보 컬럼을 제거하고, 알림 심각도, 최근 알림 요약, 시나리오 요약, 웹훅 설정 여부를 확인할 수 있는 컬럼을 새롭게 추가하여 운영 관점의 가독성을 개선했습니다.
• Vision Model 정보 다국어 지원: 언어 설정(한국어/영어)에 따라 Vision Model의 이름과 설명이 자동으로 해당 언어로 표시되도록 개선되었습니다.
• GUI 개선 사항:
  • Annotation Box의 색상이 회색 톤으로 변경되었습니다.
  • 위험구역(Area) 사각형 Draw 방식을 개선하였으며, 관련 로직을 Backend에서 Frontend로 이동하여 UI 반응성과 전반적인 성능을 향상시켰습니다.

Performance Enhancements

• License 동작 성능 개선: 서버와의 통신을 필요한 경우에만 수행하도록 개선하고, 불필요한 서버 동기화 및 중복 코드 실행을 제거했습니다. 또한 API 인터페이스 재정리를 통해 웹 인터페이스 전반의 응답성을 최적화했습니다.
• Notification List 조회 성능 향상: Lazy Loading 기법을 적용하여 사용자가 Notification 아이콘을 클릭할 때 발생하던 지연 현상을 개선했습니다.
• Backend DB 조회 성능 최적화: Device Data Caching 기법을 적용하여, 매 Camera Frame 처리 시마다 DB를 조회하던 기존 방식 대신 메모리 내 캐시 데이터를 활용하도록 개선했습니다. 이를 통해 DB I/O 부하를 줄이고 전반적인 처리 성능을 향상시켰습니다.
• Frontend 스트리밍 처리 성능 최적화: 브라우저 GPU 가속을 활용한 Canvas 및 Bitmap 기반 렌더링을 적용하고, Web Worker 및 OffScreenCanvas(Chrome, Edge)를 통해 스트림 처리와 렌더링을 백그라운드 스레드로 분리했습니다. 이를 통해 메인 스레드 부하를 줄이고 스트리밍 UI 응답성을 개선했습니다. 또한 위험구역 Area 렌더링을 Backend에서 Frontend로 이동하여 프레임 처리 오버헤드를 감소시켰습니다.
• Frontend LLM 채팅 처리 성능 최적화: Web Worker를 적용해 WebSocket 기반 메시지(이미지 포함)를 백그라운드에서 처리하도록 개선했습니다. 또한 가상화 컴포넌트를 도입하여 채팅 DOM 렌더링 수를 최소화함으로써 메모리 사용량과 스크롤 성능을 최적화했습니다.

Bug Fixes

• 웹훅 유효성 체크 로직 수정: 추가 웹훅 등록 시 이번에 등록된 웹훅에 대해서도 유효성 체크를 필수적으로 수정해야하는 버그를 수정하였습니다.
• App 실행 이후 첫 번째 Alert 발생 지연 문제 수정: 앱 실행 후 첫 번째 Alert 발생 시 얼굴 모자이크 처리를 위해 InsightFace 모델을 다운로드하던 과정으로 인해 지연이 발생하던 문제를 수정했습니다. InsightFace 모델을 앱 Docker 이미지에 미리 빌드하여 포함함으로써 초기 Alert 발생 지연을 해소했습니다.
• 동일 타겟에 대한 객체 탐지 민감도 적용 불일치 문제 수정: 공통 시나리오와 맞춤형 시나리오에 동일한 타겟이 동시에 등록된 경우에도, 해당 타겟에 대해 동일한 객체 탐지 민감도가 일관되게 적용되도록 수정했습니다.