학교·사내 — 얼굴로 기록되는 출결과 근태 | 캠퍼스·사업장 솔루션

Q: 출결 기록은 어디에 남습니까? 학사 시스템을 바꿔야 합니까?

바꾸지 않습니다. 저희는 누구인지라는 확인 결과를 돌려드리고, 그 결과로 출결을 기록하는 것은 지금 쓰시는 학사·인사 시스템입니다. 연동 규격 문서를 드리면 고객 개발팀이나 SI 파트너가 붙입니다.

Q: 사진이나 화면에 띄운 영상으로 대리 출석이 되지 않습니까?

라이브니스가 인쇄 사진·화면에 재생한 영상·마스크 같은 대표적인 위조 시도를 걸러냅니다. 일반 컬러 카메라만으로 동작하고, 눈을 깜빡이거나 고개를 돌리는 동작도 필요 없습니다. 현장 성능은 카메라 화질과 조명 조건을 타기 때문에, 설치 환경과 카메라 사양을 주시면 그 조건에 맞춰 판정 기준을 조정하고 검증 방법까지 정리해 회신드립니다.

Q: 사건이 생겼을 때 캠퍼스 안 동선 확인도 됩니까?

그 자리가 VCA입니다. 캠퍼스와 사업장에 이미 설치된 일반 카메라 위에 얹혀, 얼굴·몸통·옷 색상·소지품 조건을 조합해 후보를 좁히고 동선과 동행을 보여 드립니다. 카메라는 교체하지 않습니다. 다만 후보를 좁혀 드리는 방식이며 최종 확인은 담당자가 하십니다.

교실과 사업장에서 실제로 벌어지는 일What actually happens in classrooms and workplaces

시장 규모로 시작하지 않겠습니다. 담당자가 매일 겪는 세 장면입니다.We will not open with market size. Here are the three scenes your staff live through every day.

장면 1 / 출석 확인SCENE 1 / TAKING THE ROLL

확인하는 데 수업 시간이 깎입니다Checking who is here eats into class time

인원이 많은 강의일수록 이름을 부르는 데만 수업 초반이 지나갑니다. 그렇게 확인해도 대신 대답하는 대리 출석은 그 자리에서 걸러지지 않습니다.The larger the class, the more of the opening minutes go into calling names. And even then, someone answering on another student's behalf is not caught in the room.

원인: 이름 부르기는 목소리를 확인하는 일이지 사람을 확인하는 일이 아닙니다.Cause: calling a name verifies a voice, not a person.

장면 2 / 카드 근태SCENE 2 / CARD-BASED ATTENDANCE

카드는 빌려줄 수 있습니다A card can be handed to someone else

사원증이나 출입 카드로 찍은 근태 기록은 정확히 말하면 카드가 그 시각 그 자리에 있었다는 기록입니다. 대여 출근이 한 번 통하면 그 뒤의 근태 데이터 전체가 근거를 잃습니다.A time record tapped with a badge is, strictly speaking, a record that the card was there at that moment. Once a lent badge works even once, every time record after it loses its footing.

원인: 확인 대상이 사람이 아니라 사람이 들고 있는 물건입니다.Cause: what is being verified is not the person but the object the person is holding.

장면 3 / 식수 집계SCENE 3 / CANTEEN HEADCOUNT

식수 인원이 실제 이용자와 어긋납니다The meal count does not match who actually ate

사내식당과 기숙사 식당은 명단과 카드로 이용 자격을 확인합니다. 그렇게 집계된 식수 인원이 실제 이용자와 매달 어긋나, 정산과 발주가 추정 위에서 이루어집니다.Company and dormitory canteens check eligibility against a roster and a card. The resulting meal count drifts from actual usage month after month, so settlement and ordering rest on estimates.

원인: 자격 확인이 사람 단위가 아니라 명단 · 카드 단위라, 이용 기록에 실제 이용자가 남지 않습니다.Cause: eligibility is checked per roster entry and per card, not per person — so the usage log never records who actually came.

세 장면은 다른 문제처럼 보이지만 결함은 하나입니다 — 확인 대상이 사람이 아니라 사람이 내는 목소리이거나 사람이 들고 있는 물건입니다. 확인 대상을 얼굴로 바꾸면 출결 · 근태 · 식수 세 기록이 같은 근거 위에 올라섭니다. The three scenes look like separate problems, but there is only one defect — what gets verified is not the person, but the voice they produce or the object they carry. Change the thing being verified to the face, and attendance, time records and meal counts all stand on the same footing.

GATE + VCA — 얼굴로 확인하고, 필요할 때 되짚습니다GATE + VCA — verify by face, retrace when you need to

출결 · 근태 · 식수 기록은 GATE가 만든 확인 결과를 고객 시스템이 기록합니다. 사건이 생긴 뒤 캠퍼스와 사업장 안을 되짚는 일은 VCA가 맡습니다.Your systems record attendance, time and meals from the verification result GATE produces. Retracing movement on campus or on site after an incident is VCA's job.

새로 들어가는 것은 가운데 한 칸입니다. 단말도, 학사 · 인사 · 식수 시스템도 그대로 두고 그 사이에서 본인 확인만 바꿉니다.Only the middle stage is new. Your terminals and your academic, HR and canteen systems stay as they are — only the identity check between them changes.

구성Component	맡는 일What it does	왜 필요한가Why it is needed
GATE	단말이 보낸 이미지를 고객 서버 안에서 위조 여부 판정(라이브니스)하고, 등록된 인원 명단과 1:N으로 대조해 “누구인지”를 돌려줍니다.Inside your own servers it runs a spoof check (liveness) on the image the terminal sent, matches it 1:N against your enrolled population, and returns who the person is.	카드도 앱도 빌려줄 수 있지만 얼굴은 빌려줄 수 없습니다. 출결과 근태 기록이 사람 단위로 남습니다.A card or an app can be lent; a face cannot. Attendance and time records are kept per person.
VCA	캠퍼스와 사업장 안의 기존 카메라 위에 얹혀, 얼굴 · 몸통 · 옷 색상 · 소지품 조건을 조합해 사후 확인을 돕습니다.Layered onto the cameras already installed across the campus or site, it combines face, body, clothing colour and carried-item conditions to support after-the-fact review.	출결은 찍은 그 순간까지만 남깁니다. 그 뒤에 벌어진 일을 되짚는 것은 별도의 일입니다.Attendance only records the moment of the check. Retracing what happened afterwards is a separate job.
함께 쓸 때Used together	출입구에서는 사람 단위로 기록되고, 그 안에서 벌어진 일은 조건 몇 개로 되짚어집니다.At the door everything is recorded per person; inside, what happened can be retraced with a few conditions.	기록은 정확한데 확인은 못 하는 상태를 없앱니다.It removes the state where the records are accurate but nothing can be checked.

“출결은 찍은 순간까지, 그 뒤의 확인은 VCA입니다.” “Attendance covers the moment of the check. Everything after that is VCA.”

학교Schools

교실 출입구The classroom door

교실 출입구에서 얼굴로 출결을 자동 기록합니다. 효과는 현장 조건에 따라 산정합니다 — 교실 수 · 인원 · 출결 운영 방식을 주시면 계산해 회신드립니다.Attendance is recorded automatically by face at the classroom door. Outcomes are calculated per site — send us classroom count, headcount and how attendance is currently run, and we will calculate and reply.

사업장Workplaces

사무실 · 사업장 출입구The office and site entrance

출입과 근태가 같은 확인 위에 올라갑니다. 다수 사업장을 통합해 관리하시는 경우 등록 인원이 많아져 1:N 규모 자체가 요건이 됩니다.Access and time records rest on the same check. When several sites are managed together, the enrolled population grows until 1:N scale is itself the requirement.

식당Canteens

사내 · 기숙사 식당Company and dormitory canteens

이용 자격 확인이 명단이 아니라 사람 단위가 됩니다. 식수 집계가 실제 이용자와 맞아떨어져 정산과 발주가 더는 추정 위에서 이루어지지 않습니다.Eligibility is checked per person instead of per roster line. The meal count lines up with actual usage, so settlement and ordering come down off estimates.

도입은 네 걸음입니다Adoption takes four steps

운영 조건 확인부터 연동까지, 각 걸음에서 무엇이 오가는지 미리 밝혀 둡니다.From confirming operating conditions to integration — here is exactly what is exchanged at each step.

운영 조건 확인Confirm operating conditions

교실 수 · 인원 · 지금 출결을 운영하시는 방식. 사업장이면 출입문 수 · 등록 인원 · 근태와 식수 운영 방식. 여기에 인증 서버를 올릴 환경, 얼굴을 촬영할 단말, 연동을 맡을 개발 주체 세 가지를 함께 확인합니다.Classroom count, headcount and how attendance is run today. For a workplace: number of doors, enrolled population, and how time records and meals are handled. Alongside these we confirm three things — the environment to host the authentication server, the terminals that capture the face, and who will do the integration.

라이브 데모Live demo

등록부터 인증까지 실제로 돌려 보여 드립니다. 인쇄 사진이나 화면에 재생한 영상으로 대신 찍으려는 시도를 라이브니스가 어떻게 걸러내는지 그 자리에서 확인하십니다.We run the full path from enrolment to authentication live. You see for yourself how liveness screens attempts to check in with a printed photo or a video replayed on a screen.

파일럿 검증Pilot verification

실제 교실과 출입구 조건에서 확인합니다. 등록 사진 품질과 조명이 결과를 좌우하므로, 검증도 실제와 같은 조건에서 합니다. 범위와 기간은 협의 사항입니다.Verification under the real classroom and doorway conditions. Enrolment image quality and lighting drive the result, so the verification runs under the same conditions as live operation. Scope and duration are agreed case by case.

연동과 전개Integration and rollout

연동 규격 문서를 드리고, 고객 개발팀이나 SI 파트너가 학사 · 인사 · 식수 시스템에 붙입니다. 확장은 교실과 출입구를 더하는 방식이며 서버를 다시 세우지 않습니다.We hand over the integration specification, and your development team or SI partner connects it to the academic, HR and canteen systems. Expansion means adding classrooms and doors — the server is not rebuilt.

저희 범위는 어디까지입니까
단말이 보낸 이미지를 받아 위조 여부를 판정하고 1:N으로 대조해 결과를 돌려드리는 데까지가 저희 자리입니다. 그 결과로 출결을 기록하고, 문을 열고, 식수를 정산하는 것은 고객 시스템이 합니다. 이 경계가 분명해야 연동 범위와 책임 소재가 처음부터 정리됩니다. Where our scope ends
Our part is to receive the image the terminal sends, run the spoof check, match it 1:N, and return the result. Recording attendance, opening the door and settling meal counts from that result belong to your systems. Drawing this boundary clearly is what keeps integration scope and accountability settled from day one.

무엇을 근거로 말씀드립니까What we base these claims on

측정된 것과 실제로 계약된 것만 적습니다. 그 뒤에 범위도 같은 자리에 적습니다.Only what has been measured and what has actually been contracted — followed by the scope, stated in the same place.

99.97%

KISA 인증 기준 얼굴인식률Face recognition rate under KISA certification testing

1초 미만Under 1 sec

1:N 매칭 응답 기준1:N matching response target

400M+

얼굴 DB 규모Face database scale

국립대학교National university

얼굴인식 출결 서비스 계약Face recognition attendance service contract

저장 방식과 설치 형태Storage method and deployment

고객 서버에 설치하는 온프레미스 구성이며, 얼굴 사진 원본이 아니라 대조용 특징 데이터만 저장합니다(template-only). 생체정보를 기관 밖으로 낼 수 없는 환경에서도 도입할 수 있습니다.An on-premises installation on your own servers, storing feature data for matching rather than original face images (template-only). It can be adopted even where biometric data may not leave the institution.

인증과 원산지Certifications and origin

KISA · iBeta · GS 1등급 · ISO 인증을 보유한, 국내에서 개발한 비중국 벤더입니다. 학교와 기관에서 요구하시는 서류 형식이 있으면 그 형식에 맞춰 준비합니다.A Korea-developed, non-Chinese vendor holding KISA, iBeta, GS Grade 1 and ISO certifications. If your school or institution requires a specific document format, we prepare the documents in that format.

먼저 말씀드립니다

저희는 본인 확인 결과를 돌려드리고, 출결 기록 · 문 제어 · 식수 정산은 고객 시스템이 합니다. 학사 시스템을 대체하는 제품이 아닙니다.
라이브니스가 인쇄 사진 · 화면 재생 영상 · 마스크 같은 대표적인 위조 시도를 걸러냅니다. 현장 성능은 카메라 화질과 조명 조건을 타기 때문에, 설치 환경에 맞춰 판정 기준을 조정해 드립니다.
KISA 인증 기준 99.97%는 공인 시험 조건에서 측정된 값입니다. 현장 수치는 카메라 사양 · 조명 · 등록 사진 품질에 따라 달라지므로, 실제 환경 검증을 먼저 권해 드립니다.
이런 요건이면 저희가 맞습니다 — 인증 서버를 올릴 환경이 있고, 등록 인원이 커서 1:N 대조가 필요하며, 생체정보를 밖으로 낼 수 없는 곳입니다. 규모와 환경을 주시면 그 조건으로 검토해 회신드립니다.
VCA 사후 확인은 후보를 좁혀 드리는 것이고 최종 확인은 담당자가 하십니다. 사진 한 장으로 사람을 자동 특정해 드리는 기능이 아닙니다.

Stated up front

We return the identity result; your systems record attendance, control the door and settle meal counts. This is not a product that replaces your academic system.
Liveness screens the common spoof attempts — printed photos, video replayed on a screen, masks. Field performance tracks camera quality and lighting, so we tune the decision thresholds to your installation environment.
The 99.97% figure under KISA certification was measured under accredited test conditions. Field numbers move with camera specification, lighting and enrolment image quality, so we recommend verifying in your real environment first.
If this describes you, we are the right fit — you have an environment to host the authentication server, an enrolled population large enough to require 1:N matching, and a rule that biometric data cannot leave the premises. Send us the scale and the environment and we will review against those conditions and reply.
VCA's after-the-fact review narrows the candidates; your officer makes the final determination. It is not a feature that automatically identifies a person from a single photograph.

자주 묻는 질문Frequently asked questions

학교와 사업장 담당자분들이 실제로 가장 먼저 물으시는 아홉 가지입니다.The nine questions school and workplace staff actually ask first.

카드나 앱 없이 얼굴만으로 출결이 됩니까?Can attendance work by face alone, without a card or an app?

됩니다. 등록된 얼굴과 1:N으로 대조해 누구인지를 확인하는 방식이라 소지품이 필요 없습니다. 다만 얼굴을 촬영할 단말이나 앱은 필요하고, 그 단말은 이미 쓰고 계신 것을 그대로 활용하는 경우가 많습니다. 지금 쓰시는 단말 종류를 알려주시면 연동 가능 여부를 확인해 회신드립니다.Yes. Identity is established by matching 1:N against enrolled faces, so nothing has to be carried. A terminal or app that captures the face is still required, and in most cases that is the equipment you already use. Tell us what terminals you have and we will confirm whether they integrate, and reply.

출결 기록은 어디에 남습니까? 학사 시스템을 바꿔야 합니까?Where is the attendance record kept? Do we have to change our academic system?

바꾸지 않습니다. 저희는 “누구인지”라는 확인 결과를 돌려드리고, 그 결과로 출결을 기록하는 것은 지금 쓰시는 학사 · 인사 시스템입니다. 연동 규격 문서를 드리면 고객 개발팀이나 SI 파트너가 붙입니다.No. We return the identity result, and the system that records attendance from it is the academic or HR system you already run. We hand over the integration specification and your development team or SI partner connects it.

사진이나 화면에 띄운 영상으로 대리 출석이 되지 않습니까?Could someone check in for another person using a photo or a video on a screen?

라이브니스가 인쇄 사진 · 화면에 재생한 영상 · 마스크 같은 대표적인 위조 시도를 걸러냅니다. 일반 컬러 카메라만으로 동작하고, 눈을 깜빡이거나 고개를 돌리는 동작도 필요 없습니다. 현장 성능은 카메라 화질과 조명 조건을 타기 때문에, 설치 환경과 카메라 사양을 주시면 그 조건에 맞춰 판정 기준을 조정하고 검증 방법까지 정리해 회신드립니다.Liveness screens the common spoof attempts: printed photos, video replayed on a screen, and masks. It runs on ordinary colour cameras, and the user does not have to blink or turn their head. Field performance tracks camera quality and lighting, so send us the installation environment and camera specification and we will tune the decision thresholds to those conditions and set out a verification method.

학생과 직원 얼굴 사진이 저장됩니까? 개인정보가 걱정됩니다.Are student and staff face images stored? We are concerned about personal data.

원본 이미지가 아니라 대조용 특징 데이터만 저장하는 template-only 방식입니다. 설치도 고객 서버에 올리는 온프레미스 구성이라 데이터가 기관 안에 남습니다. 접근 권한 관리와 감사 기록을 제공하며, 적용받으시는 규정을 알려주시면 필요한 항목을 정리해 회신드립니다.It is template-only: feature data for matching is stored, original images are not. Deployment is on-premises on your own servers, so the data stays inside the institution. We provide access-rights management and audit logging — tell us which regulations apply to you and we will list the required items and respond.

교실이 많고 인원이 큰데 감당됩니까?We have many classrooms and a large population — can it handle that?

1:N은 등록된 대규모 명단 가운데 누구인지를 찾아내는 방식입니다. 400M+ 얼굴 DB 규모와 1:N 응답 1초 미만을 기준으로 설계했습니다. 다만 실제 구성은 등록 인원 · 하루 인증 건수 · 동시 처리량에 따라 달라지므로, 그 세 숫자를 주시면 검토해 회신드립니다. 그 자리에서 문제없다고 확답드리지 않습니다.1:N finds who a person is within a large enrolled population, and the system is built around a 400M+ face database with a 1:N response designed for under one second. The actual configuration still depends on enrolled population, daily authentication volume and concurrency, so send us those three numbers and we will review and reply. We do not confirm on the spot.

사내식당이나 기숙사 식당 이용 확인에도 쓸 수 있습니까?Can it also be used to check canteen or dormitory dining eligibility?

같은 구성입니다. 식당 출입구 단말이 보낸 이미지를 대조해 이용 자격이 있는 본인인지 확인하고, 그 결과를 식수 관리 시스템으로 돌려드립니다. 명단과 카드로 집계하던 식수 인원이 실제 이용자 단위로 남습니다. 식당 수와 일일 이용 인원을 주시면 구성을 검토해 회신드립니다.Same configuration. We match the image sent by the canteen door terminal to confirm the person is an eligible user, and return that result to your meal management system. The headcount that used to be tallied from rosters and cards is now kept per actual diner. Send us the number of canteens and daily covers and we will review the configuration and reply.

저희는 서버를 따로 두고 있지 않습니다. 그래도 도입할 수 있습니까?We do not run our own servers. Can we still adopt this?

이 구성은 인증 서버를 올릴 자체 데이터센터나 클라우드 환경이 있는 곳에 맞습니다. 그 환경이 어떤 형태인지 — 자체 서버실인지, 학내 전산실인지, 클라우드인지 — 알려주시면 그 조건에서 어떤 구성이 가능한지 검토해 회신드립니다.This configuration suits organisations that have a data centre or cloud environment to host the authentication server. Tell us what that environment looks like — an in-house server room, a campus IT centre, or cloud — and we will review what configuration is possible under those conditions and reply.

사건이 생겼을 때 캠퍼스 안 동선 확인도 됩니까?If an incident occurs, can we also trace movement across the campus?

그 자리가 VCA입니다. 캠퍼스와 사업장에 이미 설치된 일반 카메라 위에 얹혀, 얼굴 · 몸통 · 옷 색상 · 소지품 조건을 조합해 후보를 좁히고 동선과 동행을 보여 드립니다. 카메라는 교체하지 않습니다. 다만 후보를 좁혀 드리는 방식이며 최종 확인은 담당자가 하십니다.That is exactly where VCA sits. It layers onto the ordinary cameras already installed across the campus or site, narrowing candidates by combining face, body, clothing colour and carried-item conditions, then showing routes and companions. Cameras are not replaced. Note that it narrows candidates — your officer makes the final determination.

도입 비용은 어떻게 됩니까?What does adoption cost?

견적으로 회신드립니다. 산정에 필요한 것은 교실 수 또는 출입문 수, 등록 인원, 하루 인증 건수, 그리고 지금 쓰시는 단말 종류입니다. 이 네 가지를 주시면 구성과 함께 회신드립니다.We respond with a quotation. To prepare it we need the number of classrooms or doors, the enrolled population, daily authentication volume, and the type of terminals you use today. Send us those four and we will respond with a configuration.

학교·사내Campus & Workplace

교실과 사업장에서 실제로 벌어지는 일What actually happens in classrooms and workplaces

GATE + VCA — 얼굴로 확인하고, 필요할 때 되짚습니다GATE + VCA — verify by face, retrace when you need to

도입은 네 걸음입니다Adoption takes four steps

무엇을 근거로 말씀드립니까What we base these claims on

자주 묻는 질문Frequently asked questions

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출결 기록이 사람 단위로 남게So the record is kept per person