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전해곤 GIST 교수팀이 개발한 인간처럼 사고하는 보행자 경로 예측 AI 기술. 
광주과학기술원(GIST)은 전해곤 인공지능(AI)대학원 교수팀이 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 인간의 사고를 모방한 프로세스로 정확한 보행자 경로를 예측하는 알고리즘을 개발했다고 18일 밝혔다.
보행자 안전을 확보해야 하는 자율주행 시스템의 보행자 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지 AI를 활용해 보행자의 미래 경로를 예측하는 방법론에서는 인간의 행동 역학을 수치 회귀 기법을 통해 보행자의 위치를 모델링해 보행 가능 경로와 최종 도착지를 예측했다.이 방식은 오직 숫자만을 이용해 가장 가능성 있는 위치를 예측하므로 인간의 사고를 대변하기에는 한계가 있었다.
연구팀은 LLM이 가진 방대한 양의 지식을 접목해 보행자의 현재 상태와 주변 사람과의 사회적 관계를 인간처럼 분석함으로써 훨씬 더 인간의 사고와 유사하게 미래 보행 계획을 예측하는 기술을 개발했다.
이번 연구에서는 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 있도록 고안했다.숫자만으로 AI가 어떠한 사유로 행동을 예측했는지 판단하는 기존 방법론과 달리 언어모델이 직접적으로 사회적 추론 결과를 대화로 알려줄 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 전해곤 GIST 교수팀이 개발한 인간처럼 사고하는 보행자 경로 예측 AI 기술. 
글의 문법과 흐름을 패턴으로 인식하는 언어모델은 보행자의 한 걸음 한 걸음을 일종의 패턴으로 인지해 다음에 발 디딜 위치를 예측한다.동역학에 대한 AI의 이해 능력은 인간이 마주하는 매 상황에서의 순간적인 사회적 추론과 결합해 보다 더 인간처럼 사고해 인간의 결정과 유사하게 미래를 예측할 수 있을 전망이다.
전해곤 교수는 “LLM이 인간의 사고방식을 모사해 사회적 관계성을 추론하며,ts 월드컵인간의 행동 역학을 배워 미래 동작을 예측했다는 데 학술적 의의가 크다”며 “LLM이 문자에서 더 나아가 물리 역학적 추론까지 가능하게 되면 인공 일반 지능(AGI)으로의 기술 확장과 실용화를 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.
전 교수가 지도하고 배인환 박사과정생이 수행한 이번 연구는 AI 분야 세계 최고권위의 국제 학술대회인 '컴퓨터 비전 및 패턴 인식 콘퍼런스(CVPR)'에서 19일 발표할 예정이다.CVPR는 올해로 42회째 미국 워싱턴주 시애틀에서 열린다.다양한 분야의 글로벌 석학과 최고 권위자들이 한자리에 모여 기계학습,ts 월드컵딥러닝 등 최신 AI 기술과 연구 동향을 공유한다. 전해곤 교수(왼쪽)와 배인환 박사과정생. 
