본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 컴퓨터 비전의 통합이 이미지 분할과 같은 지각 작업에 미치는 영향을 체계적으로 검토한 설문 조사 논문입니다. 특히 지능형 교통 시스템(ITS)에 초점을 맞춰, 정확한 장면 이해가 안전과 효율성에 중요한 ITS 분야에서 LLM 기반 이미지 분할의 응용, 과제 및 미래 방향을 제시합니다. LLM 기반 이미지 분할의 다양한 접근 방식을 프롬프팅 메커니즘과 핵심 아키텍처를 기반으로 분류하고, 자율 주행, 교통 감시, 인프라 유지 보수를 위한 도로 장면 이해 향상에 대한 혁신을 강조합니다. 마지막으로 실시간 성능 및 안전 중요도 신뢰성과 같은 주요 과제를 파악하고, 차세대 교통 시스템에 이 기술을 성공적으로 배포하기 위한 필수 요소로 설명 가능하고 인간 중심의 AI에 대한 관점을 제시합니다.
