ETRI, AI 교통영상 분석 국제대회 2개 부문 1·2위

기사입력2026.09.22 09:43

ECCV 2026 ‘AI City Challenge’ PSI-VQA 1위·FETV 2위

한국전자통신연구원(ETRI)이 미국 워싱턴대학교와 공동으로 세계적 컴퓨터비전 학술대회에서 개최한 AI 교통영상 분석 경진대회에 참가해 2개 부문에서 각각 1위와 2위를 차지했다. 30여 년간 축적한 교통영상 분석 기술에 최신 비전언어모델(VLM, Vision-Language Model)을 결합한 통합 교통영상 이해 기술 ‘UniTraffic’이 핵심 기술로 활용됐다.

ETRI는 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터비전 국제학술대회 ‘ECCV 2026’ 부대행사 ‘제10회 AI City Challenge’에서 공동연구팀 ‘UWIPL_ETRI’가 보행자 횡단의도 분석 PSI-VQA 부문 종합 1위, 교차로 교통법규 위반상황 분석 FETV 부문 종합 2위를 기록했다고 22일 밝혔다.

PSI-VQA 부문에는 7개 팀, FETV 부문에는 8개 팀이 참가했으며 NVIDIA 연구진을 포함한 세계 각국 대학·연구기관·기업팀이 이름을 올렸다.

ECCV ‘AI City Challenge’는 2017년부터 시작된 지능형 교통·스마트시티 분야 AI 경진대회로 올해로 10회째를 맞았다.

이번 대회는 학습 과정에서 접하지 못한 새로운 환경에서의 AI 안정성과 서로 다른 카메라·촬영 시점 영상에 대한 추론 정확도를 중점 평가했다.

PSI-VQA 부문은 차량 전방 카메라 영상에서 보행자의 횡단 의도와 위험 발생 시점, 판단 근거를 질의응답 방식으로 추론하는 과제다.

단순 객체 인식을 넘어 행동 의도와 상황 원인까지 AI가 종합 판단해야 한다.

FETV 부문은 교차로 어안렌즈 카메라 영상에서 신호위반·역주행·무단횡단 등 교통법규 위반행위를 탐지하고 설명하는 과제다.

어안렌즈 영상 특성상 가장자리로 갈수록 왜곡이 커 차량·보행자 위치와 움직임을 정확히 판단하기 어렵다는 점에서 높은 기술 수준이 요구된다.

이번 성과의 핵심 기술인 UniTraffic은 △천장형 CCTV △교차로 어안렌즈 카메라 △차량 탑재 카메라 등 형태와 시점이 다른 영상을 단일 VLM 기반 시스템으로 처리하도록 설계됐다.

전체 영상을 먼저 빠르게 분석한 뒤 세밀한 판단이 필요한 구간을 집중 재분석하는 방식으로 효율성을 높였다.

또한 영상 속 장면·객체·행동·발생 시점을 서로 연결한 ‘교통 증거 그래프(Traffic Evidence Graph)’를 구성해 AI가 존재하지 않는 내용을 사실처럼 생성하는 오류를 줄이고 판단 신뢰성을 높였다고 연구진은 설명했다.

이번 연구에는 ETRI 대경권연구본부 AI인프라연구실 김상원 연구원, 김병근 책임연구원, 김광주 선임연구원과 워싱턴대학교 Jianxu Shangguan 연구원, Jenq-Neng Hwang 교수가 참여했다.

ETRI 변우진 대경권연구본부장은 “선배 연구진이 오랜 기간 축적해 온 지능형 교통관제·영상분석 기술을 계승하고 국제공동연구를 통해 최신 AI 기술로 발전시킨 결과”라며 “실제 교통현장 실증과 국내 기업과의 협력을 확대해 국민이 체감할 수 있는 교통·안전 서비스로 발전시키겠다”고 밝혔다.

ETRI는 이번 성과를 토대로 지능형 교통관제·스마트시티·자율주행 분야로 기술 적용 범위를 확대하고 국내 기업과의 실증·사업화 협력도 추진할 계획이라고 전했다.