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[IT뉴스]ETRI 'AI 교통영상 분석대회' 세계 1위

온카뱅크관리자

2026-09-22 16:37:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 전자통신연·미 워싱턴대 팀, 'ECCV 2026 AI City Challenge' 보행자 횡단의도 분석 PSI-VQA 부문 30여 년 축적 교통영상 기술과 비전언어 모델 결합, 교통관제·보행자 안전·자율주행 능력 실증 
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 <img alt="ETRI·미 워싱턴대 공동 연구팀이 'ECCV 2026 AI City Challenge' PSI-VQA 부문에서 종합 1위에 올랐다. NVIDIA 정탕, 워싱턴대학교 젠쉬 상관, ETRI 김광주 실장, 김상원 연구원, 이경오 선임연구원(왼쪽부터). 한국전자통신연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163445523xprw.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KhzNy6b0Dy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163445523xprw.jpg" width="658">
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 ETRI·미 워싱턴대 공동 연구팀이 'ECCV 2026 AI City Challenge' PSI-VQA 부문에서 종합 1위에 올랐다. NVIDIA 정탕, 워싱턴대학교 젠쉬 상관, ETRI 김광주 실장, 김상원 연구원, 이경오 선임연구원(왼쪽부터). 한국전자통신연구원 제공
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 인공지능(AI)이 폐회로텔레비전(CCTV), 교차로 어안렌즈, 차량 블랙박스 카메라가 녹화한 영상들을 분석해 위험 여부를 판단하고, 왜 위험한지도 설명하는 기술을 국내 연구진이 개발했다.
 한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 스웨덴 말뫼에서 열린 세계 컴퓨터비전 학술대회 'ECCV 2026'의 제10회 AI 시티 챌린지에서 미 워싱턴대와 공동으로 연구팀(UWIPL_ETRI)을 꾸려 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 공유한다.
 이 챌린지는 지능형 교통과 스마트시티 분야에서 AI의 실제 문제 해결 능력을 겨루는 국제 경진대회로, PSI-VQA 부문은 보행자 횡단 의도, FETV 부문은 교차로 교통법규 위반 상황을 각각 분석해 대응하는 능력으로 순위를 가린다.
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 <img alt="통합교통영상 이해 기술 개요도. 한국전자통신연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163446761ifhl.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="9km7dWIkmT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163446761ifhl.jpg" width="658">
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 통합교통영상 이해 기술 개요도. 한국전자통신연구원 제공
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 공동 연구진은 이 챌린지에서 통합 교통영상 이해 기술인 '유니트래픽(UniTraffic)'을 선보였다.
 연구진은 "이 기술은 형태와 관찰 시점이 다른 영상들을 하나의 비전언어모델(Vision-Language Model)로 처리하도록 설계됐다. 비전언어모델은 영상이나 이미지의 시각정보와 언어정보를 함께 이해하고 추론하는 AI"라고 설명했다.
 챌린지에서 비전언어모델은 먼저 전체 영상을 빠르게 분석한 뒤 보행자의 움직임이나 차량의 진로 변경처럼 보다 세밀한 판단이 필요한 부분만 집중 분석해 위험 상황을 빠르고 정밀하게 판단했다. 또 연구진은 서로 다른 계열의 비전언어모델을 '제안 모델'과 '검증 모델'로 활용하는 교차검증 방식을 적용해 오류를 최소화했다.
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 <img alt="교차로 교통상황 영상. 한국전자통신연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163448118xvyh.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="2Ss3QlwaEv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/daejonilbo/20260922163448118xvyh.jpg" width="658">
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 교차로 교통상황 영상. 한국전자통신연구원 제공
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 이번 성과는 ETRI가 30여 년간 축적해 온 지능형 교통관제와 영상분석 기술이 배경이 됐다.
 ETRI는 스마트시티와 지능형 교통체계 분야의 국가연구개발을 수행하면서 CCTV 영상분석, 객체인식 및 추적, 사람과 차량의 행동분석 등 관련 기술을 꾸준히 개발해 왔다.
 변우진 ETRI 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 "세계적인 대회를 통해 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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