합성 이미지 101만장 씨이랩, 엔비디아 AI 대회 1위

씨이랩이 엔비디아가 주관한 글로벌 컴퓨터 비전 경진대회에서 최종 1위를 차지했다. 합성 이미지로 학습한 인공지능(AI) 모델을 실제 이미지 갤러리에 적용해 평균 정밀도(mAP) 99.3020%를 기록한 결과다.

씨이랩은 9일 ‘2026 AI 시티 챌린지’ 트랙4 우승팀으로 확정돼 유럽 컴퓨터 비전 학회 ECCV 2026에서 수상했다고 밝혔다. 공식 결과에서 씨이랩 팀 ‘Xiilab.AIpex’는 트랙4 최종 1위에 올랐다.

트랙4의 과제는 텍스트 기반 인물 재식별이다. 자연어 설명을 입력해 실제 이미지 갤러리에서 조건에 맞는 인물을 찾는 방식으로, 질의에는 달리기나 넘어짐 등 인물의 행동과 상태가 포함된다.

주최 측이 공개한 합성 이미지 101만3605장으로 모델을 학습한 뒤 실제 이미지 3만6773장으로 구성된 갤러리에서 성능을 평가했다. 가상 환경에서 만든 데이터가 실제 이미지 분석에 얼마나 활용될 수 있는지를 확인하는 구조다.

이번 대회의 핵심은 ‘심투리얼(Sim2Real)’ 성능 검증이다. 심투리얼은 시뮬레이션이나 가상 환경에서 학습한 AI가 실제 환경에서도 성능을 유지하는지를 뜻한다.

합성 데이터는 대규모 학습에 활용하기 쉽지만 실제 공간의 조명과 배경, 인물 움직임을 모두 재현하기 어렵다. 가상 데이터와 실제 환경 사이의 성능 격차를 줄이는 일이 상용화 과정의 주요 과제로 꼽히는 이유다.

AI 시티 챌린지는 지능형 교통과 스마트시티, 피지컬 AI를 대상으로 한 벤치마크 대회다. 이번 트랙은 합성 데이터로 학습한 모델을 실제 이미지에 적용하는 전이 성능에 초점을 맞췄다.

피지컬 AI는 공장과 물류센터, 도시 같은 물리적 공간을 인식하고 실제 장비의 동작으로 연결하는 AI를 말한다. 로봇과 자율주행, 산업 자동화 설비가 대표적인 적용 분야다.

이 기술은 영상 속 인물과 행동을 파악하는 감시·분석 시스템뿐 아니라 로봇과 자동화 설비의 주변 환경 인식에도 활용될 수 있다. 다만 경진대회 성능이 곧바로 산업 현장의 도입 성과를 의미하는 것은 아니다.

씨이랩은 이번 기술을 비전 AI와 디지털 트윈 사업에 연계할 계획이다. 디지털 트윈으로 구축한 가상 공간을 비전 AI 학습 데이터 생성에 활용하고, 합성 데이터 생성과 모델 학습, 현장 적용을 하나의 흐름으로 제공한다는 구상이다.

디지털 트윈은 실제 공간이나 설비를 가상 환경에 구현하는 기술이다. 가상 공간에서 다양한 조건의 데이터를 만들 수 있어 실제 현장에서 수집하기 어려운 상황을 학습시키는 데 활용할 수 있다.

엔비디아가 데이터센터용 AI 반도체를 넘어 로봇·자동차·드론으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히고 있는 흐름과도 맞닿아 있다. 씨이랩의 이번 성과는 엔비디아 생태계에서 비전 AI와 합성 데이터 기술이 연결되는 사례로 볼 수 있다.

송유진 씨이랩 최고기술책임자(CTO)는 “가상데이터를 현장에 적용할 수 있는 씨이랩의 AI 기술이 확인된 것”이라며 “향후에도 가상데이터와 현장 데이터를 융합한 기술로 피지컬 AI 현장 적용을 선도하겠다”고 말했다.

이번 발언은 회사가 대회 성과를 단순 수상에 그치지 않고 가상 데이터와 현장 데이터를 결합한 사업 모델로 확장하려는 방향을 보여준다. 실제 고객 도입과 사업 실적에 미치는 영향은 후속 적용 사례를 통해 확인될 사안이다.

씨이랩은 이번 수상을 통해 합성 데이터 기반 모델의 실제 환경 적용 결과를 제시했다. 다만 대회 트랙에서의 성과와 산업 현장의 도입 확대 사이에는 추가 검증이 필요하다.