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AI 예측 기반의 미래형 자율주행 기술, 숭실대에서 개발

숭실대학교(총장 이윤재) 전자정보공학부 권민혜 교수 연구팀이 AI 강화학습을 통해 주변 차량의 운전 성향을 예측하고 도로 상황에 능동적으로 대처하는 획기적인 자율주행 판단 기술을 개발했습니다. 이 기술은 자율주행 시스템의 안전성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대됩니다.

강화학습, 예측 불가능한 상황에서도 유연한 판단 가능

기존 자율주행 기술은 정해진 알고리즘에 따라 움직이기 때문에 예측 불가능한 상황에 대한 대처 능력이 부족했습니다. 하지만 숭실대 연구팀이 개발한 기술은 AI 강화학습을 활용하여 자율주행차가 복잡하고 변화무쌍한 도로 환경에서도 마치 운전 전문가처럼 유연하게 판단하고 대응할 수 있도록 합니다. 강화학습은 시행착오를 통해 최적의 행동을 스스로 학습하는 방식으로, 자율주행차가 다양한 운전 패턴과 도로 상황을 경험하며 안전하고 효율적인 운전을 위한 노하우를 습득하게 됩니다.

주변 차량 운전 성향 예측과 선제적 대응

이 기술의 핵심은 주변 차량의 운전 성향을 정확하게 예측하는 능력입니다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서를 통해 주변 차량의 속도, 차간 거리, 차선 변경 패턴 등 운전 행동 데이터를 수집하고, AI 모델을 통해 이러한 데이터를 분석하여 운전자의 의도를 예측합니다. 예를 들어, 앞차의 급제동 가능성을 예측하여 미리 안전 거리를 확보하거나, 옆차의 차선 변경 의도를 파악하여 안전하게 대응하는 것이 가능합니다.

안전하고 효율적인 미래 자율주행 시대의 핵심 기술

숭실대 권민혜 교수팀의 연구는 자율주행 기술의 안전성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 중요한 기여를 할 것으로 평가받고 있습니다. 특히, 예측 불가능한 상황에 대한 자율주행차의 판단 능력을 개선함으로써 사고 발생 가능성을 줄이고, 더욱 안전하고 편리한 미래 자율주행 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 향후 연구팀은 이 기술을 실제 자율주행차에 적용하기 위한 연구를 진행할 예정이며, 다양한 도로 환경에서의 성능을 검증하고 개선하는 데 집중할 계획입니다.

숭실대학교는 앞으로도 미래 기술 발전에 기여할 수 있는 다양한 연구를 지원하고, 사회에 기여하는 인재 양성에 최선을 다할 것입니다.