베트남 청년 엔지니어, 2년 연속 세계 AI 챔피언십 우승

최근 미국 하와이에서 열린 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스(ICCV 2025)의 일환으로 AI City Challenge 2025(스마트 시티의 AI) 결과 발표식이 진행되었습니다.

2024년 우승에 이어, 올해 VNPT 의 AI 엔지니어링 팀은 '에지 디바이스에서 초광각 카메라 이미지 데이터를 이용한 객체 처리 및 인식(Edge AI)' 부문에서 1위를 차지했습니다. 이 과제는 소형 하드웨어 장치에서 실시간 처리 속도를 제공하는 인공지능(AI) 시스템을 필요로 하며, 고도로 왜곡된 이미지 데이터에서 객체를 인식하는 데 있어 높은 정확도를 보장하여 실질적인 요구를 충족해야 합니다.

AI 시티 챌린지는 스마트 시티에 적용되는 AI를 주제로 한 세계에서 가장 권위 있는 연례 대회 중 하나입니다. 올해 대회는 이전 시즌보다 난이도가 높아진 4개 부문으로 구성되었으며, 미국, 중국, 한국, 대만 등 AI 개발이 활발한 국가에서 3만 개 이상의 팀이 참가했습니다.

VNPT 엔지니어링 팀은 엣지 AI의 정확성과 처리 속도 덕분에 앞장서고 있습니다. (사진: VNPT)

가장 힘든 시험 시즌

초광각 카메라 이미지 데이터에서 객체를 처리하고 인식하는 문제는 현재 교통 모니터링 시스템에 컴퓨터 비전을 적용하는 추세를 반영합니다. 높은 실용성을 갖춘 이 분야는 가장 많은 경쟁 팀이 참여하는 경주 트랙과 같습니다. 이 분야의 어려움은 왜곡되고 변형된 이미지를 빠르고 정확하게 처리하고, 엣지 디바이스에서 효과적으로 작동해야 한다는 점입니다.

각 팀은 데이터 수집 지점(엣지 장치라고 함)에 위치하는 소형 장치인 Jetson Orin에서 실행되도록 모델을 최적화해야 했습니다. 이 장치의 전력 제한은 30W로 중앙 서버보다 훨씬 낮습니다. 즉, 팀은 지나치게 큰 모델을 사용할 수 없었지만, 프로그램이 빠르게 실행되고 리소스 소모가 적으면서도 차량을 정확하게 인식할 수 있도록 모델을 간소화하고 최적화해야 했습니다.

VNPT 엔지니어들은 차량을 빠르고 정확하게 식별하기 위해 다양한 기술을 적용합니다. (사진: VNPT)

이러한 변화로 인해 AI City Challenge 2025는 지금까지 가장 힘든 시즌 중 하나가 되었는데, 특히 팀들이 작년의 경험에서 교훈을 얻었고 경쟁 수준이 크게 높아졌기 때문입니다.

실제 모델 최적화 경험의 이점을 누리세요

교통 모니터링 분야에서는 컴퓨팅 인프라와 네트워크 연결이 제한적인 경우가 많아 정확하고 효율적인 AI 모델을 개발하기가 어렵습니다. 이러한 이유로 Edge AI가 트렌드로 자리 잡았습니다. 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리하는 대신, 모델을 카메라와 같은 수집 장치에 직접 배치하여 응답 속도를 높이고 지연 시간을 줄이며 대역폭을 절약하고 데이터 보안을 보장하는 데 도움을 줍니다. 특히 대규모 모니터링 시스템에서 이러한 이점이 두드러집니다.

VNPT의 엔지니어링 팀은 이미지 처리 AI 모델을 개발하고 배포하는 데 7년 이상의 경험을 바탕으로 정확성, 속도, 운영 비용의 균형을 맞추는 능력을 축적했습니다.

현재 VNPT는 차량 번호판 인식, 교통 흐름 측정, 헬멧 감지 등 이미지 처리를 위한 40개 이상의 AI 모델을 보유하고 있으며, 베트남 특화 모델로는 3인승 차량 감지, 대형 화물 운송 감지, 보안 감시 시 화재 및 무기 감지 등이 있습니다. 이러한 모델들은 GPU, CPU, NPU 등 다양한 하드웨어에서 작동하도록 최적화되어 시스템의 다양한 요구 사항을 충족합니다.

VNPT 엔지니어들은 특히 온프레미스 모델과 수백 대의 카메라가 동시에 작동하는 엣지 환경에서 대규모로 효과적으로 구축하기 위해 수백 개의 비디오 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있는 최적의 처리 방식을 구축했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 솔루션은 확장성이 뛰어나고 리소스가 절약되며 여러 지역의 인프라 조건에 적합하게 됩니다.

이러한 경험을 AI City Challenge 2025에 적용하여, 연구팀은 여러 기술을 조합하여 최고의 성능을 달성하는 전체 처리 체인을 구축했습니다. 이러한 접근 방식은 모델의 정확도를 유지하는 동시에 구성이 제한된 엣지 디바이스에서의 추론 속도와 배포 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다.

VNPT 팀은 40개 이상의 이미지 처리 AI 모델을 개발하고 완성했습니다. (사진: PV/Vietnam+)

VNPT의 AI City Challenge 2025 결과는 초광각 카메라가 점차 광범위하게 배치되고 있는 국가의 교통 모니터링 및 도시 보안을 위한 AI 생태계를 강화하는 데 기여합니다.

VNPT는 스마트 도시 및 교통 시스템 외에도 이미지 처리 분야의 AI 응용 분야를 의료 분야 연구 응용 분야로 확대하고 있습니다. 2025년 9월, VNPT는 의학 분야 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 학회인 MICCAI 2025에서 관련 연구를 발표했습니다. 이 연구는 4년간 베트남 3개 지역의 약 1만 명의 환자 데이터를 기반으로 갑상선암 진단 분야의 AI 응용 분야에 중점을 두었습니다. 이 프로젝트는 베트남 인구 및 의료 환경의 특성에 적합한 자동 진단 지원 시스템 개발에 핵심적인 역할을 수행하여 정확도 향상, 진단 시간 단축, 의사 업무량 감소, 그리고 양질의 의료 서비스 접근성 확대에 기여할 것입니다.

(베트남+)

출처: https://www.vietnamplus.vn/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-vo-dich-san-choi-ai-toan-cau-post1073042.vnp