• 딥러닝 기술 적용 운전자 주행 성향 추론 시스템 구축, 기존 기술 대비 신속성 향상

<숭실대 전자정보공학부 권민혜 교수(사진=숭실대)>

숭실대학교(총장 장범식)는 전자정보공학부 권민혜 교수 연구팀이 자율주행차의 실시간 주행 성향 추론 기술을 개발했다고 밝혔다.

주행 성향 추론 기술은 자율주행차의 핵심 기술로서 크게 두 가지로 활용될 수 있는데, 먼저 주변 차량의 운전 성향을 신속하게 파악하고 돌발 상황에 능동적으로 대응할 수 있도록 해 안전한 주행을 가능하게 한다. 또한, 차량 소유자의 운전 성향을 분석해 맞춤형 주행 스타일을 제공함으로써 승차 만족도를 높이는 데 기여한다.

권 교수팀은 딥러닝 기술을 적용한 Instant Inference Network(IIN)를 개발해 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하고 즉각적으로 운전 성향을 추론할 수 있는 시스템을 구축했다. 연구팀은 행동 인식 메타 에이전트에게 보편적인 주행기술을 내재화한 후, 성향별 주행 데이터를 이용해 IIN을 훈련시켰다.

실험 결과, 연구팀에 의해 제안된 기술은 다양한 주행 성향의 차량이 혼재하는 도로 상황에서 짧은 추론 시간에도 불구하고 기존 벤치마킹 알고리즘보다 뛰어난 정확도를 기록했다. 또한, 연구팀은 기술의 해석 가능성, 확장성, 견고성, 안정성에 대한 심층 분석을 통해 이론적 및 실험적 검증을 완료하고 기술의 신뢰성을 입증했다.

권민혜 교수는 “도로는 다양한 성향을 가진 차량들이 공존하며 협력과 경쟁을 이루는 작은 사회와 같고, 신속한 개체 성향 파악은 구성원의 만족도와 안전을 모두 향상시킬 수 있는 중요한 기술이다”라고 강조하며, “본 기술이 자율주행차와 인간 운전자가 공존하는 미래에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 숭실대학교 이동수 석박통합과정생이 제1 저자로, 권민혜 교수가 교신저자로 참여하여 SCIE급 저널인 에 ‘Instant Inverse Modeling of Stochastic Driving Behavior with Deep Reinforcement Learning’이라는 제목으로 게재 승인됐다. 는 1952년부터 발행된 동 분야 Q1 그룹의 최상위 저널이다.

홍보팀(pr@ssu.ac.kr)