한양대 연구팀, CVPR 자율주행 챌린지 세계 2위

왼쪽부터 한양대 김동욱 미래자동차공학과 석·박사통합과정생, 조재현 석·박사통합과정생, 송예원 석사과정생, 황순민 교수.

한양대학교 Beyond-G 글로벌 혁신센터(센터장 김선우 교수)와 공과대학 미래자동차공학과 황순민 교수 연구팀이 국제 컴퓨터 비전 학회 ‘CVPR 2026’ 자율주행 챌린지에서 세계 2위를 차지했다.

연구팀은 CVPR 2026 DriveX Workshop에서 개최된 ‘DriveX Grand Challenge’의 V2I(차량-인프라 협력) Cooperative Perception 부문에 전 세계 대학·연구기관·기업 등 77개 참가 팀 가운데 준우승을 차지했다.

이번 대회의 주요 과제(Track 1)는 독일 뮌헨의 실제 도심 교차로에서 수집된 ‘TUMTraf-V2X 데이터셋’을 기반으로 차량 센서와 도로변 인프라 센서 정보를 결합해 주변 사물을 인식하는 것이다. 시야 가림, 원거리 인식 한계, 센서 간 정합 오차 등 실제 도로에서 발생하는 문제를 다뤘다.

일반적으로 자율주행차와 도로 인프라 센서는 서로 다른 위치에서 같은 장면을 보기 때문에 정보를 통합할 때 오차가 생긴다. 센서 보정 오차, 기록 시점 차이, 센서 성능 차이가 대표적인 원인이다. 한양대 연구팀은 이를 보정하기 위해 ‘양방향 변형 가능 교차 어텐션(Bidirectional Deformable Cross-Attention)’ 기술을 설계했다. 도로 지도를 격자 형태로 나누고 각 칸이 상대 센서의 어느 위치를 참조해야 하는지 인공지능(AI)이 학습하도록 한 방식이다.

연구팀은 인식 범위와 해상도를 넓히고 다방향 카메라 정보를 결합해 검출 정확도를 높였다. 데이터셋 안 보행자의 약 35.8%가 라이다(LiDAR) 센서에 잡히지 않는다는 점을 고려해 카메라 영상에서 포착한 보행자 정보를 3차원 공간으로 변환해 결과에 반영했다.

그 결과 연구팀이 개발한 AI 모델은 기준 모델보다 평균 인식 정확도(mAP)를 약 9.5%포인트 높였다. 차량 센서만으로는 포착하기 어려운 사각지대와 원거리 물체 인식 성능을 개선하며 실도로 자율주행 시스템의 안전성을 끌어올렸다.

황순민 교수는 “한양대의 자율주행 AI 기술력을 국제 무대에서 인정받은 결과”라며 “이번 기술은 차량-인프라 협력 자율주행, 디지털 트윈 기반 교통 인지 시스템, 6G 기반 지능형 모빌리티 연구로 확장될 수 있다”고 말했다.

한편 이번 챌린지를 주관한 CVPR 2026은 6월 3일(현지시간)부터 미국 덴버 콜로라도 컨벤션센터에서 개최 중이다. 한양대 연구팀은 개막일인 3일 ‘DriveX Workshop’에 초청돼 연구 성과를 발표했다.