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[IT뉴스]‘마이너리티 리포트’처럼 보행자의 이동 경로까지 예측하는 AI

온카뱅크관리자

2024-06-18 11:01:01

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="yiMdk8vaSE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="2002년 SF영화 ‘마이너리티 리포트’ 중 한 장면.  20세기 폭스사 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/18/seoul/20240618110106292dkuf.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="PayU4ZLKlr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/18/seoul/20240618110106292dkuf.jpg" width="658"></p>
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            2002년 SF영화 ‘마이너리티 리포트’ 중 한 장면. 20세기 폭스사 제공
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          <p dmcf-pid="WSOh5DbYSk" dmcf-ptype="general">SF 영화 ‘마이너리티 리포트’에는 범죄 발생 가능성을 예측해 범죄를 예방하는 내용이 나온다. 영화에서는 인공지능 대신 세 명의 예언자가 범죄를 예측한다. 최근 과학기술의 발전이 빠르게 이뤄지면서 예언자를 대신해 인공지능이 많은 일을 한다. 이런 상황에서 국내 연구진이 마이너리티 리포트에서처럼 복잡한 거리에서 보행자의 움직임을 사전에 예측하는 기술을 개발해 눈길을 끈다.</p>
          <p dmcf-pid="YvIl1wKGSc" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST) AI대학원 연구팀은 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 인간의 사고를 모방한 프로세스로 보행자 경로를 정확히 예측하는 알고리즘을 개발했다고 18일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="GTCStr9HvA" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 미국 시애틀에서 열리는 컴퓨터 공학 분야 국제 학술대회인 ‘컴퓨터비전 및 패턴인식 학회’(CVPR)서 6월 19일 발표될 예정이다.</p>
          <p dmcf-pid="HwAEvo3Iyj" dmcf-ptype="general">자율주행차나 배달 로봇 등 서비스 로보틱스 분야에서 교통 법규 준수와 시민 안전 보장을 위해 보행자 동선을 미리 파악하고 예측하는 것은 중요하다. 이 때문에 최근에는 비디오 영상을 통해 보행 가능 경로와 최종 도착 위치를 추정하는 연구가 활발하다.</p>
          <p dmcf-pid="XrcDTg0ChN" dmcf-ptype="general">그러나 지금까지 인공지능(AI)을 활용해 보행자 경로를 예측하는 방법은 인간 행동 역학을 수치 회귀 기법이라는 수학적 방법론으로 모델링하는 것이었다. 문제는 숫자만 이용해 가능성 있는 위치를 예측하기 때문에 인간의 사고를 대신하거나 유추한다고 보기는 어렵다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Zmkwyaphla" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구의 접근 방법과 기존 방법의 비교 - 숫자로 구성된 위치 좌표만을 사용하는 기존 예측기술과 달리, 이번에 개발된 기술은 거대언어모델의 지식을 활용해 인간과 같은 추론 방식을 모사하여 설명할 수 있고 정확한 미래를 예측할 수 있다.  GIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/18/seoul/20240618110107845kndw.png" data-org-width="500" dmcf-mid="Q70u85o9lw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/18/seoul/20240618110107845kndw.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구의 접근 방법과 기존 방법의 비교 - 숫자로 구성된 위치 좌표만을 사용하는 기존 예측기술과 달리, 이번에 개발된 기술은 거대언어모델의 지식을 활용해 인간과 같은 추론 방식을 모사하여 설명할 수 있고 정확한 미래를 예측할 수 있다. GIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="5YSy0Of5lg" dmcf-ptype="general">연구팀은 챗GPT로 알려진 거대언어모델이 가진 방대한 지식을 접목해 보행자의 현재 상태와 주변 사람과의 사회적 관계를 인간처럼 분석하는 기술을 개발했다. 연구팀은 LLM의 고차원 언어 이해와 생성 능력을 활용해 AI가 보행 방향 및 도착지 예상, 보행자들의 집단 형성, 충돌 가능성 회피, 선행-후행 정리 등 인간의 인지와 사회적 추론이 가능하게 했다. 또 기존의 수치 회귀 기법은 결과를 숫자로 제시했지만, 이번 기술은 추론 결과를 대화 형식으로 알려줄 수 있다는 장점까지 갖고 있다. 이번 기술은 보행자 안전을 확보해야 하는 자율주행 시스템의 보행자 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <p dmcf-pid="1GvWpI41Wo" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 전해곤 GIST 교수는 “이번 연구 성과는 거대언어모델이 인간 사고방식을 모사해 사회적 관계성을 추론하고, 인간의 행동 역학을 배워 미래 행동을 예측했다는 데 의미가 크다”라면서 “LLM이 문자를 넘어 물리 역학적 추론까지 가능하게 될 경우 흔히 강인공지능이라고 부르는 인공 일반지능(AGI)으로 기술 확장과 실용화를 앞당길 수 있을 것”이라고 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="tHTYUC8thL" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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