AI 핵심 요약
beta- 씨이랩이 15일 엔비디아 주관 글로벌 대회 AI City Challenge 텍스트 기반 인물 이상 탐색 부문 1위를 했다
- 씨이랩 팀은 합성 데이터로만 학습한 모델로 실제 이미지 평가에서 mAP 99.30% 등 최고 성능을 기록했다
- 씨이랩은 이번 성과를 영상 AI·디지털 트윈 사업에 적용해 자연어 기반 이상행동 탐지 기능을 강화할 계획이다
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최종 순위·시상은 9월 ECCV 현장서 진행
[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 씨이랩이 글로벌 컴퓨터 비전 경진대회 '2026 AI City Challenge'의 Track 4인 텍스트 기반 인물 이상 탐색(Sim2Real) 부문에서 공개 리더보드 기준 1위를 기록했다고 15일 밝혔다.
씨이랩 팀 'Xiilab.Alpex'는 평균 정밀도(mAP) 99.30%를 기록해 참가팀 28곳 가운데 선두에 올랐다. 검색 결과 상위 10개 안에 정답 인물이 포함된 비율인 Recall@10은 100%, 첫 번째 검색 결과가 정답인 비율인 Recall@1은 98.74%를 기록했다.
AI City Challenge는 엔비디아(NVIDIA)가 주관하는 글로벌 컴퓨터 비전 대회다. 올해 10회째로 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV) 2026 워크숍과 연계해 개최된다.
Track 4의 과제는 "노란 셔츠를 입고 길에 쓰러진 사람"과 같은 자연어 문장을 입력해 카메라 네트워크 전체에서 조건에 맞는 인물을 찾는 텍스트 기반 인물 이상 탐색이다.
평가에는 국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV) 2025에서 공개된 보행자 이상행동(PAB) 벤치마크가 사용됐다. 참가 모델은 질의 문장 1978개마다 방해 이미지 3만4795장을 포함한 약 3만7000장의 실제 이미지에서 조건에 맞는 인물을 검색했다.
이번 트랙은 실제 이미지가 아닌 약 101만장의 합성 이미지로만 모델을 학습한 뒤 실제 이미지로 성능을 평가하는 시뮬레이션-현실 전환(Sim2Real) 방식으로 진행됐다. 합성 데이터와 실제 환경 간 차이를 줄이는 것이 주요 평가 요소다.
씨이랩은 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 기반 디지털 트윈을 활용해 공장과 물류센터, 도시 공간을 가상 환경으로 구현하고 합성 데이터를 생성해 영상 인공지능(Vision AI) 모델을 학습하는 사업을 진행하고 있다.
회사 측은 낙상과 폭행 등 이상 행동 데이터는 실제 환경에서 대규모로 확보하기 어렵고 개인정보 문제도 있어 디지털 트윈 기반 합성 데이터 활용이 대안이 될 수 있다고 설명했다.
대회는 현재 최종 규정 검증 절차를 진행하고 있다. 최종 순위 발표와 시상은 오는 9월 8~9일 ECCV 2026 현장에서 진행될 예정이다.
씨이랩은 이번 대회에서 활용한 기술을 자사 영상 AI 제품과 디지털 트윈 사업에 적용할 계획이다. 고객 현장을 디지털 트윈으로 구현하고 실제 수집이 어려운 위험 상황 데이터를 합성한 뒤 영상 AI 학습에 활용하는 방식이다.
회사는 관제 요원이 자연어로 이상 상황을 입력해 여러 카메라 영상을 검색하는 기능을 낙상·폭력·응급 상황 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
송유진 씨이랩 최고기술책임자(CTO)는 "Sim2Real의 핵심은 가상 환경에서 학습한 AI가 실제 환경에서도 작동하는지 확인하는 것"이라며 "합성 데이터만으로 학습한 모델이 실제 이미지 평가에서 공개 리더보드 1위를 기록한 것은 데이터 생성 기술의 적용 가능성을 수치로 확인한 결과"라고 말했다.
dconnect@newspim.com
