ETRI 제공한국전자통신연구원(ETRI)은 스웨덴 말뫼에서 열린 세계적 권위의 컴퓨터비전 학술대회 'ECCV 2026'의 '제10회 AI 시티 챌린지'에서 교통 이상상황 이해 분야의 PSI-VQA 부문 종합 1위, FETV 부문 종합 2위를 차지했다고 22일 밝혔다.
ECCV는 컴퓨터비전과 인공지능 분야를 대표하는 세계적인 국제학술대회로, 세계 각국의 대학과 연구기관, 글로벌 기업 연구진이 최신 연구성과를 발표하고 공유하는 자리다.
ECCV에서 열리는 'AI 시티 챌린지'는 지능형 교통과 스마트시티 분야에서 AI의 실제 문제 해결능력을 겨루는 국제 경진대회다. 엔비디아 연구진을 비롯해 세계 각국의 대학·연구기관·기업 연구자들이 참여하고 있으며, 2017년 시작해 올해로 10회째를 맞았다.
ETRI와 미국 워싱턴대학교(UW) 공동연구팀 'UWIPL_ETRI'는 보행자 횡단의도를 분석하는 PSI-VQA 부문에서 종합 1위, 교차로 교통법규 위반상황을 이해하는 FETV 부문에서 종합 2위를 기록했다.
PSI-VQA 부문은 차량 전방 카메라 영상에서 보행자의 움직임을 분석하고 '보행자가 도로를 건너려고 하는가', '언제 위험한 상황이 발생하는가', '그렇게 판단한 근거는 무엇인가' 등을 질의응답 방식으로 추론하는 과제다.
FETV 부문은 교차로에 설치된 어안렌즈 카메라 영상을 분석해 신호위반, 역주행, 무단횡단 등 교통법규 위반행위를 찾아내고 해당 상황을 AI가 이해해 설명하는 과제다.
공동연구팀은 서로 다른 영상 환경을 다루는 2개 부문에서 모두 최상위권에 오르며 다양한 카메라와 촬영 시점에서도 안정적으로 교통상황을 이해하고 추론할 수 있는 AI 기술력을 입증했다.
이번 성과의 핵심은 연구진이 개발한 통합 교통영상 이해 기술 'UniTraffic'이다.
UniTraffic은 천장형 CCTV, 교차로 어안렌즈 카메라, 차량 탑재 카메라 등 영상의 형태와 관찰 시점이 크게 다른 환경을 하나의 비전언어모델(VLM) 기반 시스템으로 처리하도록 설계됐다.
기존 영상분석 AI가 '사람이 있다', '차량이 움직인다'와 같이 객체와 행동을 찾아내는 데 집중했다면, VLM은 영상 속 상황을 종합적으로 이해하고 '무슨 일이 벌어졌는지', '왜 위험한지' 등을 언어로 설명할 수 있다.
UniTraffic은 전체 영상을 빠르게 분석한 뒤 보행자의 움직임이나 차량의 진로 변경처럼 보다 세밀한 판단이 필요한 부분만 다시 집중적으로 분석하는 방식을 활용한다.
연구진은 영상에서 확인한 장면과 객체, 행동, 발생 시점 등을 서로 연결한 '교통 증거 그래프'도 구성했다.
AI가 '보행자가 횡단하려 한다'고 판단할 경우 보행자의 위치와 이동 방향, 주변 차량의 움직임, 해당 행동이 발생한 시점 등 실제 영상 속 근거를 서로 연결해 판단하도록 한 것이라고 연구진은 설명했다.
ETRI 변우진 대경권연구본부장은 "이번 성과는 선배 연구진이 오랜 기간 축적해 온 지능형 교통관제와 영상분석 기술을 계승하고, 국제공동연구를 통해 최신 AI 기술로 발전시킨 결과라는 점에서 의미가 크다"며 "기술력을 입증한 만큼 앞으로 실제 교통현장 실증과 국내 기업과의 협력을 확대해 국민이 체감할 수 있는 교통·안전 서비스로 발전시키겠다"고 말했다.
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