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AI로 차량 대화형서비스 과몰입 사고 막는다

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AI로 차량 대화형서비스 과몰입 사고 막는다

2019.11.11 12:22
실제 차량 내에서 데이터를 수집하는 장비로 연구원이 실험하고 있다. KAIST 제공.
실제 차량 내에서 데이터를 수집하는 장비로 연구원이 실험하고 있다. KAIST 제공.

인공지능(AI)을 이용해 날씨나 뉴스를 제공하는 ‘차량 대화형 서비스’는 편의와 안전이 핵심이다. 운전중에 대화형 서비스에 집중하면 전방 주시를 소홀히 하거나 주변 상황에 주의를 기울이지 못할 수 있기 때문이다. 

 

KAIST는 이의진 산업및시스템공학과 교수 연구팀이 차량용 AI가 운전자에게 어느 시점에 대화형 서비스를 제공해야 하는지를 스스로 판단하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 대화형 서비스로 인한 운전자 주의분산 문제를 해결해 대화형 서비스중 발생할 수 있는 교통사고를 미연에 방지하는 기술이다. 

 

연구팀은 차량에서 수집되는 다양한 센서 데이터와 주변 환경 정보를 통합 분석했다. 대화형 서비스가 운전자에게 말을 거는 데 적합한 시점 판단을 위해 현재 운전상황의 안전도와 대화 서비스 수행의 성공률, 운전중 대화 수행시 운전자가 느끼는 주관적 어려움을 통합적으로 고려한 인지 모델을 제시했다. 

 

연구팀이 개발한 인지 모델은 일기예보 같은 단순 정보만을 전달하는 경우 운전상황의 안전도만 고려해 시점을 판단한다. ‘그래’, ‘아니’와 같은 간단한 대답을 해야 하는 질문에는 현재 운전상황의 안전도와 대화 서비스 수행 성공률을 함께 고려한다. AI와 운전자가 여러 차례 상호 작용을 통해 의사결정을 할 때 연구팀의 인지 모델이 활용된다. 

 

연구팀은 정확도 높은 자동판단 AI 기술을 개발하고 운전자와 AI의 상호작용 데이터를 확보하기 위해 반복적으로 테스트를 수행했다. 대화형 서비스 시스템과 차량을 연동해 운전대 조작, 브레이크 페달 조작 상태 등 차량 내 센서 데이터와 차간거리, 차량흐름 등 주변 환경 정보를 통합 수집했다. 이를 통해 실제 차량 주행환경에서 사용 가능한 내비게이션 앱을 기반으로 모의 대화형 서비스를 개발했다. 

 

연구팀은 모의 대화형 서비스를 활용해 29명의 운전자가 실제 운전중에 음성 AI와 수행한 1388회의 상호작용 및 센서 데이터를 구축했고 이를 활용해 기계학습 훈련 및 테스트를 수행한 결과 대화 적절 시점 정확도가 최대 87%에 달했다. 

 

이의진 교수는 “앞으로 차량 서비스는 더욱 능동적으로 서비스를 제공하는 형태로 발전할 것”이라며 “자동차에서 생성되는 기본 센서 데이터만을 활용해 최적 개입 시점을 정확히 찾을 수 있어 안전한 대화형 서비스 제공이 가능할 것”이라고 밝혔다. 

 

연구 결과는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제학회인 ACM유비콤(UbiComp)에서 9월 13일 발표됐다. 연구에는 김계윤 현대자동차 연구원과 삼성리서치 박정미 연구원 등이 참여했다. 

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