광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 전해곤 인공지능(AI)대학원 교수팀이 AI기술을 이용한 정확한 보행자 경로 예측 알고리즘을 개발했다고 17일 밝혔다.
전 교수팀은 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)를 이용해 보행자의 위치, 속도, 변위 등 다양한 정보를 모델링할 수 있는 새로운 형태의 딥러닝 구조를 개발했다. GCN는 객체와 객체간 관계로 표현되는 그래프 형태의 데이터를 학습할 수 있는 딥러닝 네트워크다. 장면내 모든 보행자를 시공간 그래프(STG)로 형상화해 사회적 상호작용을 표현했으며 보행자 꼭짓점 간 강한 결속을 풀어 부분 그래프 집합을 만드는 방법을 도입해 효율성과 정확성을 높였다.
또 기존 예측 방법과는 다르게 누적 오류를 보상하는 벡터를 통해 오버슈팅을 방지하고 본래 목적지 방향으로 경로가 복구될 수 있도록 하는 새로운 방법론도 제시했다. 이를 통해 보행자의 집단합류, 집단 움직임, 급격한 회전 등 복잡하고 다양한 형태의 경로예측이 가능해졌다. 네트워크 용량이 가벼워 실용화 측면에서도 우수하다.
연구팀은 보행자의 움직임을 중요하게 사용하는 자율주행 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 접목할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
전해곤 교수는 “그래프 기반 네트워크 구조를 통해 보행자 움직임을 다양한 관점에서 모델링 했다는데 학술적 의미가 있다”며 “딥러닝 기반 방법론 특유의 빠른 추론 속도와 제안한 알고리즘의 강인한 성능이 맞물려 보행자 경로 예측 기술의 실용화를 앞당길 것으로 예상한다”고 말했다.
이번 연구는 전해곤 교수(교신저자)와 배인환 전기전자컴퓨터공학부 석사과정성(제1저자)의 주도로 수행했으며 세계인공지능학회의 최고 권위 국제학술대회인 'AAAI 컨퍼런스'에서 발표했다. AAAI 학회 논문집에 수록될 예정이다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
