지스트, 인공지능으로 보행자 경로 예측..시스템 개발

자율주행·서비스 로보틱스 분야 접목 기대

[광주=뉴시스] 구용희 기자 = 광주과학기술원(지스트) AI대학원 전해곤 교수(교신저자)와 전기전자컴퓨터공학부 석사과정 배인환(제1저자)씨가 인공지능 기법을 이용한 정확한 보행자 경로 예측 알고리즘을 개발했다고 17일 밝혔다.

보행자의 움직임이 중요하게 사용되는 자율주행의 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 접목될 것으로 기대된다.

기존 방법론들은 일정한 구조의 딥러닝 네트워크를 통해 보행자간의 위치를 모델링, 보행가능 경로와 최종 도착지를 추론하는 반면, 이 연구는 그래프 컨볼루션 네트워크를 이용해 보행자의 위치·속도·변위 등 다양한 정보를 모델링할 수 있는 새로운 형태의 딥러닝 구조를 제안했다.

그래프 컨볼루션 네트워크는 객체들과 그 객체들 간의 관계로 표현되는 그래프 형태의 데이터를 학습할 수 있는 딥러닝 네트워크다.

장면 내 모든 보행자를 시공간 그래프로 형상화해 사회적 상호작용을 표현했으며, 보행자 꼭짓점 간 강한 결속을 풀어 부분 그래프 집합을 만드는 방법을 도입해 효율성과 정확성을 높였다.

종래 예측 방법과 달리 누적 오류를 보상하는 벡터를 통해 오버슈팅을 방지하고, 본래의 목적지 방향으로 경로가 복구될 수 있도록 하는 새로운 방법론을 제시했다.

제안된 방법을 통해 기존의 방법론들이 해결하지 못하는 보행자의 집단합류, 집단 움직임, 급격한 회전 등 복잡하고 다양한 형태의 경로 예측이 가능해졌다.

전해곤 교수는 "연구 그래프 기반의 네트워크 구조를 통해 보행자의 움직임을 다양한 관점에서 모델링했다는데 학술적 의미가 있다"며 "딥러닝 기반 방법론 특유의 빠른 추론 속도와 제안한 알고리즘의 강인한 성능이 맞물려 보행자 경로 예측 기술의 실용화를 앞당길 것으로 기대된다"고 전했다.

이번 연구는 인공지능 분야 국제학술대회에 지난 5일 발표됐으며, 관련 학회 논문집에 수록될 예정이다.

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