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연사: 신동훈 교수 (숙명여자대학교 기계시스템학부)
일시: 2021년 9월 13일 (월요일) 오후 5시
그동안 자율주행 기술은 센서 및 컴퓨팅 기술의 놀라운 발전으로 지난 10여 년간 눈부신 발전을 이루었다. 한편 운전자 혹은 운전자의 주행 성향을 반영하지 못한다는 점이 탑승자 수용성에 있어서 한계점으로 지적받아 왔으며, 이에 대해 단층의 머싱러닝 기술로도 운전자의 주행성향을 구현하고자 하는 노력들이 꾸준히 진행되어 오고 있다. 이와 더불어 안전 자율주행 실현을 위해 딥러닝을 통한 다양한 운전상황에 대처하는 방법을 찾는 일에 전세계 자동차 제조사들은 열을 올리고 있다. 이미 자율주행 테스트를 진행 중인 많은 자동차메이커들과 부품사들이 있지만 현저히 부족한 테스트 차량을 통해 수집하는 변수에는 아직까진 그 데이터양에 있어서 한계가 있기 마련이다. 이에 대한 새로운 방안으로 자율주행자동차가 해결할 수 없는 문제를 인간이 직접 개입해 해결하고 이때의 데이터를 축적하고 분석해 문제를 해결하는 방식을 차량 간 서로 공유하는 방식을 사용하기도 한다. 인공지능 모델의 안전성 검증 방법의 모호함 때문에, 인공지능이 만능은 아니므로 틀리는 순간이 발생할 수 있다. 이런 상황에서 인공지능 알고리즘에만 의존하게 된다면 자동차는 심각한 안전 사고를 일으킨다. 그래서 안정성을 보장하는 자율주행 알고리즘 개발이 필수적이다.
본 인공지능 응용 세미나에서는 앞서 설명한 자율주행 자동차의 실질적인 운전자 수용성을 극대화 하는 핵심기술인 구조학습기반의 딥러닝을 이용한 자율주행 자동차의 운전자 주행 패턴 모사에 관해 설명하고 소개된 기법의 운전자 모델 적용에 대한 결과를 소개하고자 한다. 또한  자율주행차 상용화의 필수 요건으로 안전 모델 확립이 중요한데 이를 위해 차량의 주행패턴을 인공지능 모델 기반의 학습과정을 통한 제어기법을 제시한다. 더불어 인공지능의 모호성을 없애며 안전성 보장을 극대화 하기 위해, 전통적인 제어기법과 인공지능 모델기반 학습을 통해 얻어진 자율주행 Agent를 함께 사용하여 차량제어를 수행하는 방법인 Hybrid Control 기법등을 제시 하고자 한다. 본 세미나의 특징은 인공지능 기술들을 실질적인 차량 제어 기술에 적용하고, 그 결과와 과정을 소개한다는 것이다.
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