지금까지 AI가 보행자의 경로를 사전 예측하는 방법은 인간의 행동 역학을 수치 회귀 기법(주어진 데이터로부터 변수 간의 관계를 수학적으로 모델링하는 방법)에 적용, 보행 가능 경로와 최종 도착지를 예측하는 식이었다. 하지만 이 방식은 오직 숫자만을 이용해 가장 가능성 있는 위치를 예측하므로 인간의 사고를 대변하기엔 한계가 있다.
전 교수는 "LLM이 갖는 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 활용해 AI가 보행 방향 및 도착지 예상, 보행자들의 집단 형성, 충돌 가능성 회피, 선행-후행 정리 등 인간의 인지와 사회적 추론을 할 수 있게끔 개발했다"고 설명했다.
이번 연구 성과로 인해 동역학에 대한 AI의 이해 능력은 인간이 마주하는 매 상황에서의 순간적인 사회적 추론과 결합해 보다 더 인간처럼 사고해 인간의 결정과 유사하게 미래를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
(왼쪽부터) 전해곤 교수, 배인환 박사과정생/사진=GIST
GIST AI대학원 전해곤 교수가 지도하고 배인환 박사과정생이 수행한 이번 연구는 AI 분야 세계 최고권위의 국제 학술대회인 'CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition Conference)'에서 19일 발표될 예정이다.
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