본 논문은 지능형 교통 시스템에서 비디오 피드를 이용한 충돌 감지에 대한 최근 연구 동향을 조사한 논문입니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 비전-언어 모델(VLM)의 발전으로 다중 모드 정보 처리, 추론 및 요약 방식이 변화함에 따라, 본 논문은 비디오 데이터를 이용한 충돌 감지에 LLM을 활용하는 최신 방법들을 조사합니다. 구체적으로, 다양한 융합 전략의 체계적인 분류, 주요 데이터셋 요약, 모델 아키텍처 분석, 성능 벤치마크 비교, 그리고 현재의 과제와 기회에 대한 논의를 제시하며, 비디오 이해와 기초 모델의 빠르게 성장하는 교차 분야에 대한 미래 연구의 기반을 제공합니다.
