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전해곤교수연구팀 거대언어모델 기술 활용
인간 사고 모방 보행자 경로 알고리즘 개발 전해곤 GIST교수와 배인환 박사과정학생.광주과학기술원(GIST)은 AI대학원 전해곤 교수 연구팀이 LLM(거대언어모델) 기술을 활용해 인간의 사고를 모방한 프로세스로 정확한 보행자 경로를 예측하는 알고리즘을 개발했다고 18일 밝혔다. 
이번 연구 성과는 보행자의 안전을 확보해야 하는 자율주행 시스템의 보행자 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지 인공지능을 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 있다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 거대언어모델이 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
숫자만으로 인공지능이 어떠한 사유로 행동을 예측했는지 판단하는 기존 방법론과 달리 언어모델이 직접적으로 사회적 추론 결과를 대화로 알려줄 수 있다는 점이 이번 연구의 가장 큰 장점이다.
전해곤 교수는 “이번 연구 성과는 거대언어모델이 인간의 사고방식을 모사해 사회적 관계성을 추론하며,건 슬링거 걸인간의 행동 역학을 배워 미래 동작을 예측했다는 데 학술적 의의가 크다”며 “거대언어모델이 문자에서 더 나아가 물리 역학적 추론까지 가능하게 되면 인공 일반 지능(AGI)으로의 기술 확장과 실용화를 앞당길 것으로 기대된다”고 말했다.
전해곤 교수가 지도하고 배인환 박사과정생이 수행한 이번 연구는 인공지능 분야 세계 최고권위의 국제 학술대회인‘CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition Conference)’에 19일 발표될 예정이다.
