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광주과기원 연구진 발표…거대언어모델 활용
타인과 충돌 회피·동료와 집단 유지 등 예측
언어 패턴 파악 기술로 행동 패턴도 예상

인간의 생각이 녹아 있는‘언어 모델’에 따른 보행자 이동 경로 예측 결과가 실제 경로와 가장 유사하다.반면 수치 분석에 의존하는‘확산 모델’과‘행동 모델’은 실제 보행자 경로와 적지 않은 격차가 있다.광주과학기술원(GIST) 제공

(왼쪽부터) 전해곤 광주과학기술원(GIST) 교수와 배인환 박사과정생.GIST 제공

국내 연구진이 자율주행차가 보행자를 피해 안전하게 달릴 수 있도록 돕는 새로운 기술을 개발했다.인간처럼 생각하고 말하는 챗GPT 속 인공지능(AI) 기술을 활용했다.보행자들이 길거리에서 타인과의 충돌을 피하고,한화이글스 선수 응원가동료와 보조를 맞추기 위해 어떤 경로로 걸을지를 사람 입장에서 예측할 수 있도록 한 것이다.

광주과학기술원(GIST) AI대학원 소속의 전해곤 교수와 배인환 박사과정생 등이 구성한 연구진은 챗GPT에 들어가는 AI 기술인 거대언어모델(LLM)을 활용해 길거리에 나선 보행자의 이동 경로를 예측하는 방법을 개발했다고 18일 밝혔다.연구 결과는 미국 시애틀에서 열리는 AI 분야 국제학술대회인‘CVPR’에서 19일 발표된다.

LLM은 인공 신경망으로 구성돼 있는데,한화이글스 선수 응원가사람이 평소 언어 습관대로 물어보면 역시 사람처럼 답을 준다.LLM으로 작동하는 챗GPT에 “1960년대 미국 대통령의 가장 인상적인 연설은 뭐야?”라고 물으면 챗GPT는 “존 F.케네디 대통령의 1961년 취임 연설”이라는 답을 내놓으며 그 이유까지 깔끔한 어법으로 설명한다.

연구진은 인간의 언어가 가진‘패턴’을 알아내는 LLM을 길거리에 나선 보행자가 어느 경로로 움직일지를 예측하는 데 사용했다.보행 경로 또한 사람이 가진 또 다른 패턴으로 LLM이 인식하도록 한 것이다.

배인환 박사과정생은 “보행자가 자신의 정면에서 다가오는 타인을 적당한 간격을 두고 피하거나 동료와 보조를 맞춰 가까이에서 걷는 행위 등을 파악해 미래 이동 경로를 예상하도록 고안했다”며 “인간의 사회적 관계를 고려해 보행자의 움직임을 예측했다”고 설명했다.

현재도 보행자의 이동 경로를 예측하는 기술은 존재하지만 한계가 있다.인간의 행동을‘수치 회귀 기법,한화이글스 선수 응원가즉 숫자에만 의존해 분석하기 때문이다.사람이 아닌 컴퓨터의 논리에 따르기 때문에 보행자의 이동 경로를 정확히 가늠하기 어렵다.

연구진은 이번에 개발한 기술이 자율주행차를 안전하게 운행하는 데 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.주행 도중 차 앞에 등장하는 보행자가 어느 방향으로 움직일지를 정확히 예측해야 사고를 예방할 수 있다.또 각종 화물을 싣고 사람 사이를 피해서 움직일 배달 로봇 상용화에도 기여할 것으로 기대했다.

전 교수는 “LLM 활용 범위가 문자나 언어에서 물리 역학적인 추론까지 넓어지게 된다면 다양한 분야에서 사람처럼 생각할 능력을 지닌‘범용인공지능(AGI)’실용화도 앞당겨질 것으로 기대된다”고 밝혔다.