숭실대, AI 강화학습 기반 '미래 예측형 자율주행 판단 기술' 개발

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 숭실대는 전자정보공학부 권민혜 교수 연구팀이 AI 강화학습을 활용해 주변 차량의 운전 성향을 예측하고 도로 상황에 선제적으로 대응할 수 있는 자율주행 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

강화학습은 자율주행차가 예측 불가능한 상황에서도 사람처럼 판단하고 대처할 수 있도록 하는 물리AI의 핵심 기술이다. 현재 테슬라, 모빙아이 등 글로벌 자율주행 기업에서 차량의 경로 계획과 의사결정 계획 수립에 활발히 적용되고 있다.

이번 연구는 해당 기술에 인간의 사고방식을 본뜬 '에피소드 기반 미래 예측(Episodic Future Thinking, EFT)' 기법을 접목했다.

EFT는 향후 발생할 수 있는 상황을 사전에 예측하고 대응 전략을 세우는 AI 기술 방식으로, 권 교수팀이 2024년 세계적 AI 학술대회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS)'에서 최초로 제안한 방식이다.

EFT 기반 자율주행 기술은 단순히 눈앞의 상황에 반응하는 기존 자율주행 방식과 달리, 앞 차선의 차선 변경 가능성 등을 예측해 선제적으로 속도를 조절하거나 차로를 변경하는 등의 행동이 가능하다.

또한 연구팀은 실제 도로 데이터를 기반으로 한 '오프라인 강화학습'을 도입해 시뮬레이터 없이도 자율주행차가 다양한 주행 전략을 학습할 수 있도록 했다.

기존의 온라인 강화학습 방식은 실제 환경과의 반복적인 상호작용을 전제로 해 예측 실패 시 사고로 이어질 수 있는 위험성이 존재했다.

반면 오프라인 강화학습은 사전 수집된 도로 주행 데이터를 기반으로 학습이 이뤄진다. 따라서 실제 주행 없이도 복잡한 상황 대응 전략을 안전하고 효율적으로 익힐 수 있다.

연구팀이 수행한 모의실험 결과, 본 기술은 고속도로 주행, 차선 병합 등 다양한 주행 시나리오에서 기존 자율주행 기술보다 뛰어난 성능을 나타냈다.

권 교수는 "자율주행차가 주변 차량의 행동을 예측하고 전략적으로 판단할 수 있는 AI 기술을 구현한 것이 핵심"이라며 "현실 데이터를 기반으로 학습한 만큼 산업적 활용 가능성도 크다"고 밝혔다.

한편 이번 연구는 컴퓨터 과학 분야 세계적 권위 학술지 '전기전자공학자협회 사물인터넷 저널(IEEE Internet of Things Journal)'에 6월 게재됐다.


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