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GIST AI대학원 전해곤 교수연구팀,보행자 경로 예측 알고리즘 개발…자율주행·로봇에 활용 
광주과학기술원(GIST)은 AI(인공지능) 대학원 전해곤 교수 연구팀이 거대언어모델((Large Language Model,풀스4LLM)을 토대로 '보행자 경로 예측 알고리즘'을 개발했다고 18일 밝혔다.이는 보행자 안전을 확보해야 하는 자율주행차나 서비스 로보틱스 분야에서 활용될 것으로 보인다.
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.
이를 해결하기 위해 연구팀은 LLM이 가진 방대한 양의 지식을 접목,보행자의 현재 상태와 주변 사람과의 사회적 관계를 인간처럼 분석해 훨씬 더 인간의 사고와 유사하게 미래 보행 계획을 예측하는 기술을 개발했다.
전 교수는 "LLM이 갖는 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 활용해 AI가 보행 방향 및 도착지 예상,풀스4보행자들의 집단 형성,충돌 가능성 회피,선행-후행 정리 등 인간의 인지와 사회적 추론을 할 수 있게끔 개발했다"고 설명했다.
이어 "이번 연구성과로 거대언어모델이 문자라는 한계에서 벗어나 인간의 물리적인 행동 역학을 직접적으로 예측할 수 있게 됐다"며 "글의 문법과 흐름을 패턴으로 인식하는 언어모델은 보행자의 한 걸음 한 걸음을 일종의 패턴으로 인지해 다음에 발 디딜 위치를 예측한다"고 덧붙였다.
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=GIST전 교수는 "거대언어모델이 문자에서 더 나아가 물리 역학적 추론까지 가능하게 되면 인공 일반 지능(AGI)으로의 기술 확장과 실용화를 앞당길 것으로 기대된다"고 말했다. 
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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