ETRI, AI 교통영상 분석 국제대회 석권

한국전자통신연구원(ETRI)이 인공지능(AI) 영상추론 기술로 AI 교통 영상 분석 국제대회를 석권했다.

ETRI는 미국 워싱턴대(UW)와 구성한 공동연구팀(UWIPL_ETRI)이 최근 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터비전 학술대회 'ECCV 2026'에 참여해 '제10회 인공지능(AI) 시티 챌린지'에서 교통 이상상황 이해 분야 'PSI-VQA' 부문 종합 1위, 'FETV' 부문 종합 2위를 나란히 차지했다고 22일 밝혔다.

ECCV는 세계 각국 대학, 연구기관, 글로벌 기업 연구진이 연구 성과를 발표·공유하는 컴퓨터비전 및 AI 분야의 대표적인 국제학술대회다.

(좌측부터) 변우진 본부장, 김광주 실장, 김상원 연구원, 김병근 책임연구원. 한국전자통신연구원

'AI 시티 챌린지'는 지능형 교통과 스마트시티 분야에서 AI의 실제 문제해결 능력을 겨루는 국제 경진대회로 2017년부터 시작돼 올해로 10회째를 맞이했다.

올해 대회에선 학습 과정에서 접하지 못했던 새로운 환경에서도 AI가 얼마나 안정적으로 작동하는지와 서로 다른 카메라·센서 및 촬영 시점에서 확보한 영상을 얼마나 정확하게 이해·추론하는지를 중점적으로 평가했다.

'PSI-VQA' 부문은 보행자의 횡단 의도를 분석하는 게 핵심이다. 단순히 영상 안에서 사람 또는 자동차를 찾아내는 객체 인식을 넘어, 행동 의도(보행자가 도로를 건널지 여부)와 위험상황이 발생하는 시점(위험한 상황은 언제 발생할 수 있는가) 그리고 판단의 근거를 AI가 종합적으로 이해해야 한다는 점에서 고난도 영상추론 능력이 요구된다.

FETV 부문은 교차로에 설치된 어안렌즈 카메라 영상을 분석해 신호위반, 역주행, 무단횡단 등 교통법규 위반행위를 찾아내 AI가 상황을 이해한 후 설명하는 과제다. 일반 CCTV와 달리 어안렌즈 카메라는 넓은 교차로 전체를 한 화면에 담을 수 있다. 하지만 영상의 가장자리로 갈수록 사물과 사람이 휘어져 보이는 등 영상 왜곡이 생긴다. 따라서 AI가 차량과 보행자의 위치와 움직임, 상호관계를 정확하게 판단하기가 상대적으로 어렵다.

UWIPL_ETRI는 서로 다른 영상 환경을 다루는 2개 부문에서 각각 1·2위를 차지해 교통상황을 안정적으로 이해하고, 추론할 수 있는 AI 기술력을 입증했다.

통합 교통영상 이해 기술(UniTraffic) 기술 개요도. 한국전자통신연구원

성과의 핵심은 통합 교통영상 이해 기술 'UniTraffic'다. UniTraffic은 천장형 CCTV, 교차로 어안렌즈 카메라, 차량 탑재 카메라 등 영상의 형태와 관찰 시점이 다른 환경을 하나의 비전언어모델(Vision-Language Model·VLM) 기반의 시스템으로 처리할 수 있도록 설계됐다.

VLM은 영상과 이미지 등 시각정보와 언어정보를 동시에 이해·추론하는 AI다. 이를 통해 UniTraffic은 전체 영상을 분석한 후 보행자의 움직임과 차량의 진로 변경처럼 보다 세밀한 판단이 필요한 부분만 다시 집중적으로 분석한다. 긴 교통영상을 보다 효율적으로 분석하면서, 중요한 위험상황을 정밀하게 판단할 수 있게 한 것이다.

UWIPL_ETRI는 영상에서 확인한 장면·객체·행동·발생 시점 등을 서로 연결한 '교통 증거 그래프(Traffic Evidence Graph)'도 구성했다. 이를 통해 AI가 영상에 존재하지 않는 내용을 사실처럼 만들어내는 오류를 줄이고, 판단 결과의 신뢰성과 설명 가능성을 높였다.

변우진 ETRI 대경권연구본부장은 "ETRI는 교통영상 AI 기술을 고도화해 지능형 교통관제와 스마트시티, 자율주행 등 다양한 분야로 적용 범위를 확대해 나가겠다"고 말했다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr