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[IT뉴스]"가상서 배운 AI 현실서 그대로 작동"...씨이랩, 엔비디아 글로벌 대회서 1위

온카뱅크관리자

2026-07-15 17:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">'AI 시티 챌린지 2026' 리더보드 1위...트랙4서 mAP 99.30%로 최고</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3iNNhImjgp">
          <p contents-hash="1901a8e4b3d62b2f06a7b316c4befc54d195fd8cf2103b9604f1f2498e09a757" dmcf-pid="0njjlCsAA0" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=방은주 기자)씨이랩(대표 윤세혁·채정환)이 글로벌 컴퓨터 비전 경진대회 '2026 AI 시티 챌린지(AI City Challenge)'의 트랙4(Track 4, 텍스트 기반 인물 이상 탐색, Sim2Real)에서 공개 리더보드 기준 1위를 기록했다.</p>
          <p contents-hash="45d058c5ebf2c973002af9f435a4836c3bad1bc6edbe7a7d8cc8e5ac8881bcce" dmcf-pid="pLAAShOcj3" dmcf-ptype="general">'AI 시티 챌린지'는 엔비디아(NVIDIA)가 주관하는 글로벌 대회다. 올해 10회째를 맞았다. 유럽 컴퓨터 비전 학회 'ECCV 2026' 워크숍과 연계해 열렸다. 씨이랩은 AI 영상분석 및 디지털 트윈 전문기업이다.</p>
          <p contents-hash="f89f1a691ed3356adc59b1d13e9fde398dedfd66a3de6ceda48ac7822abee8dd" dmcf-pid="UoccvlIkNF" dmcf-ptype="general">씨이랩 팀 'Xiilab.Alpex'는 mAP(평균 정밀도) 99.30%로 전체 28개 참가 팀 중 선두를 기록다. 검색 결과 상위 10개 안에 정답 인물이 포함되는 비율(Recall@10)이 100%, 첫 번째 결과가 곧바로 정답인 비율(Recall@1)은 98.74%를 달성했다.</p>
          <p contents-hash="e747f5577465182c666d91f2ec2341429b498816a7a8c7e64b6833849eca939a" dmcf-pid="ugkkTSCEAt" dmcf-ptype="general">'트랙4'의 과제는 "노란 셔츠를 입고 길에 쓰러진 사람"과 같은 자연어 문장 하나로 카메라 네트워크 전체에서 해당 인물을 찾아내는 텍스트 기반 인물 이상 탐색(Text-Based Person Anomaly Search)이다. 기존 인물 검색 기술은 걷기·서 있기 같은 일반 행동에 편향, 낙상·폭행 등 실제 관제 현장에서 가장 중요한 이상 상황을 제대로 식별하지 못한다는 한계가 있었다. 평가에는 'ICCV 2025'에서 공개된 PAB(Pedestrian Anomaly behavior) 벤치마크가 사용됐다. 모델은 쿼리 문장 1978개 각각에 대해 방해 이미지 3만4795장이 섞인 약 3만 7천 장의 실제 이미지에서 정확한 인물을 찾아내야 했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5c51c57dfcd3ca81b5529f5feb5626ed8ec6d56b12517cd9eed5acfce6c42f30" dmcf-pid="7aEEyvhDk1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="송유진 씨이랩 CTO." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/ZDNetKorea/20260715172552614vvls.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FPDDWTlwgU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/ZDNetKorea/20260715172552614vvls.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            송유진 씨이랩 CTO.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="07987dca3f9e8f179e74256bec6f64d53f7fdeb807a3ee7e8fdfed504ab0fac7" dmcf-pid="ziNNhImjg5" dmcf-ptype="general">이번 트랙의 핵심 난제는 'Sim2Real(Simulation-to-Real)'이다. 참가 팀은 실제 사진이 아닌 약 101만 장의 합성(synthetic) 이미지만으로 모델을 학습시킨 뒤 실제 이미지로 평가받는다. 합성 데이터와 실제 환경 사이의 도메인 격차(domain gap)를 극복하는 것이 관건이다. 이는 씨이랩이 사업으로 수행해 온 영역과 정확히 일치한다. 씨이랩은 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반 디지털 트윈으로 공장·물류센터·도시 공간을 가상 환경에 복제하고, 그 안에서 물리적으로 정밀한 합성 데이터를 생성해 비전AI를 학습시키는 파이프라인을 구축해 왔다.</p>
          <p contents-hash="3d939f5f27de650629b869dbbca1c22b0be88878d8d9c0bfb20ff28993f7d863" dmcf-pid="qnjjlCsAoZ" dmcf-ptype="general">낙상·폭행 등 이상 행동 데이터는 현실에서 대량 수집이 사실상 불가능하고 개인정보 이슈도 커, 가상 공간에서 위험 상황 데이터를 제한 없이 생성하는 디지털 트윈 방식이 대안으로 주목받고 있다. 대회는 최종 규정 검증 절차를 진행 중이다. 최종 순위 발표 및 시상은 오는 9월 8~9일 'ECCV 2026' 현장에서 진행된다.</p>
          <p contents-hash="ef58239cfa745fad6fddfed25e9f5836f8f3a6e0754fa1e2201a330253151513" dmcf-pid="BLAAShOcgX" dmcf-ptype="general">씨이랩은 이번 성과를 자사 비전AI 제품과 디지털 트윈 사업에 직접 연계할 계획이다. 고객 현장을 디지털 트윈으로 복제하고 수집이 어려운 위험 상황 데이터를 합성으로 생성, 실제 환경에서 검증한 수준의 비전AI를 공급하는 것이 목표다. 관제 요원이 "쓰러진 사람"이라고 입력하는 것만으로 수백 대의 카메라 영상을 검색할 수 있다. 낙상·폭력·응급 상황 대응 속도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="7c2a6027361764d111f1a86cbd1a8c9bd86e8fba5ac9c5accce958cebbb3f97a" dmcf-pid="boccvlIkoH" dmcf-ptype="general">송유진 씨이랩 CTO는 "Sim2Real의 핵심은 가상에서 배운 AI가 현실에서 그대로 작동하느냐는 것"이라며 "합성 데이터만으로 학습한 모델이 실제 이미지 검증에서 1위를 기록한 것은, 씨이랩의 데이터 생성기술이 바로 현장에 적용가능한 실전 수준임을 수치로 확인한 결과"라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="53a0e467dadb6c123935009003e0a9e0875049e637d3281aabbdb63f519119a7" dmcf-pid="KgkkTSCEgG" dmcf-ptype="general">방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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