광주과학기술원(GIST)은 김승준 융합기술학제학부 교수팀이 다니엘라 러스 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 교수팀과 공동으로 발표한 자율주행 차량의 의사결정에서 시각적 설명을 평가한 연구가 국제컴퓨터학회(ACM) 편집위원회가 선정한 논문상인 '대화형, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 우수논문상(IMWUT)'을 수상했다고 22일 밝혔다.
김승준 교수팀은 증강현실(AR)과 머신러닝을 통합해 도로에서 실제 차량이 다른 차량을 어떻게 인식하고 주의를 기울이는지 시뮬레이션하는 프레임워크를 구현했다. 안전 시각화에 대한 사용자 연구를 다양하게 수행함으로써 차량이 주변 환경을 인식하고 교통 위험을 평가하는 방식을 적시에 관련성 있게 표시하는 것이 사용자 신뢰를 높인다는 사실을 발견했다.
자율주행 상황에서 라이다, 스테레오 비전, 위치정보시스템(GPS), 차량 자체 진단 장치(OBD), 관성자이로센서(IMU), 탑승객 생체신호 데이터 등을 수집하고 독서 또는 휴대전화 사용 등 운전을 하지 않는 탑승객의 설명 요구 시점과 내용을 바탕으로 자율주행 차량 탑승객의 설명 요구에 관한 데이터셋을 구축했다.
주행 및 탑승자 맥락 데이터를 바탕으로 연구팀이 개발한 인공지능 모델은 운전 상황 중 탑승객의 긴장감이 높아지는 최적 설명 시점을 높은 정확도로 판별해 자율주행 차량 탑승객에게 적시에 적절한 설명을 제공할 수 있어 불안감 완화와 신뢰도 제고를 기대한다.
김승준 교수는 “기존 연구들이 핸들, 페달 등 주행 작업의 정확한 생성에만 몰두해 온 것과 달리, 실제 상용 차량 내 서비스에 적용되어 탑승객 이해를 돕고 불안을 완화할 수 있도록 탑승객 요구와의 일치, 설명 제공 시점 등을 정확히 판별하는 것에 중점을 뒀다”며 “이 프레임워크를 확장해 설명 가능한 인공지능 방법과 실제 주행 시나리오에서 승객 경험에 미치는 영향을 안전하게 평가할 수 있다”고 말했다.
광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
