자동차 인공지능과 대화, 더욱 안전하게 나눌 수 있게 됐다
  • 세종취재본부 김상현 기자 (sisa411@sisajournal.com)
  • 승인 2019.11.11 16:05
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KAIST, 차량 대화형서비스 안전성 향상 기술 개발
실제 운전 데이터를 이용한 인공지능 기계학습으로 정확도 높여
대화형 서비스 제공 차량 인포테인먼트 시스템에 바로 적용 가능

주행 중 자동차 인공지능의 대화형 서비스를 더욱 안전하게 사용할 수 있는 방법을 국내 연구진이 개발했다.

미래형 자동차들이 도로 위를 점령하기 위해 선결해야 하는 가장 큰 과제는 바로 안전성이다. 자율주행자동차는 물론이고 ‘애플 카플레이’나 ‘구글 안드로이드 오토’ 등 차량 속 인공지능과 운전자 간의 다양한 대화 서비스 역시 아무 때나 사용하다가는 자칫 주의력 분산으로 사고를 불러올 수 있다.

KAIST 산업및시스템공학과 이의진 교수 연구팀은 차량용 인공지능이 어느 시점에 운전자에게 대화 서비스를 제공해야 하는지 자동으로 판단할 수 있는 기술을 개발했다. 차량에서 수집하는 다양한 센서 데이터와 주변 환경 정보를 통합 분석해서 운전자에게 말을 걸어야 하는 시점을 인공지능이 자동 판단하도록 했다.

이를 통해 운전자가 인공지능 대화 서비스 이용하면서 주의를 분산하는 문제를 해결하는 기반기술이 될 것으로 기대한다.

연구진은 인공지능이 운전자에게 말을 걸기 적절한 시점 판단을 위해 ▲현재 운전 상황의 안전도 ▲대화 서비스 수행 성공률 ▲운전 중 대화 수행 중 운전자가 느끼는 주관적 어려움을 통합적으로 고려한 인지 모델을 제시했다. 이 인지 모델은 개별 척도를 다양하게 조합해 대화형 서비스의 유형에 맞춰 개입 시점 판단 기준을 설정할 수 있다.

예를 들어 일기예보 같은 단순 정보만을 전달하는 경우 현재 운전 상황의 안전도만 고려해 개입 시점을 판단한다. 또한 ‘그래’, ‘아니’ 같은 간단한 대답을 해야 하는 질문에는 현재 운전 상황의 안전도와 대화 서비스 수행 성공률을 함께 계산한다. 그냥 위의 세 가지 척도를 종합적으로 고려해 판단하는 것도 가능하다. 이러한 방식은 인공지능과 운전자 간 여러 차례의 상호작용을 거치면서 맞춰간다.

차량 대화형서비스의 안전성 증진 기술 개념도. ©KAIST
차량 대화형서비스의 안전성 증진 기술 개념도. ©KAIST

실제 운전 데이터를 이용한 인공지능 기계학습으로 정확도 높여

더욱 높은 정확도의 자동판단 인공지능 기술 개발을 위해서는 실제 도로 위에서 운전자와 인공지능 간 상호작용 데이터가 많이 필요하다.

이 문제의 해결을 위해 반복적인 시제품 제작 및 테스트 수행과 함께 실제 차량 주행 환경에서 사용 가능한 내비게이션 앱 기반 모의 대화형 서비스를 추가 개발했다. 이 시스템과 차량을 연동해 운전대 조작, 브레이크 페달 조작 상태 등 차량 내 센서 데이터와 차간 거리, 차량 흐름 등 주변 환경 정보를 통합 수집했다.

연구팀은 모의 대화형 서비스를 사용해 29명의 운전자가 실제 운전 중에 음성 인공지능과 수행한 1388회의 상호작용 및 센서 데이터를 구축했다. 이 데이터를 활용해 기계학습 훈련 및 테스트를 수행하자 적절 시점 검출 정확도가 최대 87%에 달했다.

이 기술은 대화형 서비스를 제공하는 차량 인포테인먼트 시스템에 바로 적용 가능하다. 앞으로 운전 부주의 실시간 진단 및 중재에도 사용할 수 있을 것으로 기대한다. 이번 연구에 현대자동차 연구원이 직접 함께 참여해 실제 차량에 적용할 가능성을 더욱 높게 평가하고 있다.

차량 대화형서비스의 안전성 증진 기술 실험영상. ©KAIST

이의진 교수는 “앞으로의 차량 서비스는 더욱더 능동적으로 서비스를 제공하는 형태로 거듭나게 될 것이다”라며 “자동차에서 생성되는 기본 센서 데이터만을 활용해 최적 개입 시점을 정확히 찾을 수가 있어 앞으로는 안전한 대화 서비스 제공이 가능할 것이다”라고 밝혔다.

이번 연구결과는 김아욱 박사과정이 1저자로 참여하고 최우혁 박사과정, 삼성리서치 박정미 연구원, 현대자동차 김계윤 연구원과의 공동 연구로 이뤄졌다. 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 현대엔지비의 지원을 통해 수행했다.

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