AI가 사람처럼 생각해 보행자 경로를 예측한다

GIST, LLM 기술 활용한 AI 알고리즘 개발
인간 사고방식과 유사한 사회적 추론 능력 갖춰

[파이낸셜뉴스] 광주과학기술원(GIST) AI대학원 전해곤 교수팀이 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 인간의 사고를 모방한 프로세스로 보행자 경로를 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다. 이는 보행자의 안전을 확보해야 하는 자율주행 시스템의 보행자 회피 기술과 서비스 로봇 분야에 활용될 수 있다.

전해곤 교수는 "이번 연구 성과는 거대언어모델이 인간의 사고방식을 모사해 사회적 관계성을 추론하며, 인간의 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.

지금까지 AI로 보행자의 미래 경로를 예측하는 방법론에서는 인간의 행동 역학을 수학적·통계적 방법으로 보행자의 위치를 모델링해 보행 가능 경로와 최종 도착지를 예측했다. 이 방식은 숫자만을 이용해 가장 가능성 있는 위치를 예측하므로 인간의 사고를 대변하기에는 한계가 있다.

연구진은 이보다 훨씬 더 인간의 사고와 유사하게 미래 보행 계획을 예측하는 기술을 개발했다. LLM이 가진 방대한 양의 지식을 접목해 보행자의 현재 상태와 주변 사람과의 사회적 관계를 인간처럼 분석한 것이다.

챗 GPT로 잘 알려진 LLM은 AI의 한 종류로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 딥러닝 기반의 모델이다.

연구진은 이번 연구에서 LLM이 갖는 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 활용했다. 이를통해 AI가 보행 방향 및 도착지 예상, 보행자들의 집단 형성, 충돌 가능성 회피, 선행-후행 정리 등 인간의 인지와 사회적 추론을 할 수 있게끔 개발했다.

특히, 숫자만으로 AI가 어떠한 사유로 행동을 예측했는지 판단하는 기존 방법론과 달리 언어모델이 직접적으로 사회적 추론 결과를 대화로 알려줄 수 있다는 점이 이번 연구의 가장 큰 장점이다.

또한 이번 연구 성과로 거대언어모델이 문자라는 한계에서 벗어나 인간의 물리적인 행동 역학을 직접적으로 예측할 수 있게 되었는데 글의 문법과 흐름을 패턴으로 인식하는 언어모델은 보행자의 한 걸음 한 걸음을 일종의 패턴으로 인지하여 다음에 발 디딜 위치를 예측한다.

이번 연구 성과로 인해 동역학에 대한 인공지능의 이해 능력은 인간이 마주하는 매 상황에서의 순간적인 사회적 추론과 결합하여 보다 더 인간처럼 사고해 인간의 결정과 유사하게 미래를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

한편, GIST AI대학원 전해곤 교수가 지도하고 배인환 박사과정생이 수행한 이번 연구는 AI 분야 세계 최고권위의 국제 학술대회인 'CVPR'에서 19일 발표될 예정이다.

[e-mail] 김만기 기자