이석원 기자MIT 인공지능연구소 CSAIL 연구팀이 자율주행 차량에 다른 운전자의 사회적 성격을 분류할 수 있는 방법을 연구하고 어느 정도까지는 움직임을 더 정확하게 예상할 수 있게 됐다고 발표했다.
구체적으론 사회적 가치 지향성 SVO((SocialValueOrientation)라는 매개변수를 이용한 것이다. 이는 인간 운전자가 자기 마음대로 혹은 이타적 내지 협력 정도를 정량화한 것이다. 이 시스템은 SVO를 바탕으로 해 자율주행 차량이 운전 계획을 실시간으로 만들게 해준다.
연구팀은 차선이 합류되는 좌회전 가능 장소에서 알고리즘을 테스트했다. 그 결과 25% 확률로 다른 차량 거동을 더 정확하게 예상할 수 있었다고 밝혔다. 예를 들어 다가오는 차량이 이기적 판단을 한 경우 신중하게 대기하는 유지 상태를 보이는 식이다.
지금 단계에선 자기중심적인 운전자를 감지해 접촉 사고를 피하는 정도로 보이지만 SVO가 고려하는 행동을 세밀화한다면 미래에는 난폭 운전에 대한 대응이나 난폭 운전을 유발하는 차량 움직임을 사전 방지하는 것으로 이어질 가능성도 있다.
이런 인간 행동에 대한 통찰력은 자율주행 차량과 인간 운전자가 같은 도로에서 달리는 상황에서 인명을 보호하기 위해 중요한 요소라고 할 수 있다. 도로를 횡단하던 보행자를 사망시키는 사고를 낸 우버 자율주행 테스트 차량은 시스템으로 횡단보도가 없는 장소를 횡단하는 사람을 상정하지 않았던 것으로 판명된 바 있다.
연구팀은 인간과 함께 일한다는 건 인간 행동을 더 잘 이해하기 위해 의도를 읽어야 한다는 것이며 협력적이거나 경쟁적인 경향은 운전자 행동에 영향을 주는 만큼 이를 정량화할 수 있는지 여부를 확인하려 했다고 밝히고 있다.
또 자율주행 차량이 인간과 같은 행동을 취하는 건 승객이나 주위 차량 안전을 위해 필수적이라며 예측 가능한 방식으로 행동하는 건 인간도 자율주행차의 동작을 이해하고 적절하게 대응할 수 있게 해주기 때문이라고 설명한다. 인간과 동떨어진 운전을 하면 주위 인간 운전자가 당황할 수 있다는 얘기다.
연구의 다음 단계는 보행자나 자전거 등 자율주행 차량 등이 예측 모델을 확대하는 것이다. 완전 자율주행 차량 뿐 아니라 인간 운전자가 탑승할 시스템에도 이를 탑재하면 위험 운전 차량을 재빨리 감지하고 경고하는데 도움이 될 수도 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
이원영 기자
정용환 기자
