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보행자 이동 경로 예측은 자율주행과 소셜 로보틱스 분야의 핵심 기능 중 하나로써 각광을 받고 있다. 보행자 이동 경로 예측은 일정 시간 동안 보행자의 이동 경로를 바탕으로 미래의 이동 경로를 예측하는 것으로써, 자율주행 자동차와 모바일 로봇이 보행자에게 심리적으로 허용가능한 회피/주행을 구현하는 데 필요한 기능으로 기대를 모으고 있다. 2015년 인공지능 기법이 컴퓨터비전 분야에 활발히 적용되기 시작하면서, Stanford University, UC Berkeley, Carnegie Mellon University 등 해외의 주요 연구 그룹에서는 보행자의 이동 경로 예측 기법을 고도화 시키고 그 실용적 가능성을 높이고 있다.

본 세미나에서 보행자 이동 경로 예측의 세계적 기술 동향을 소개하고, 본 연사의 최근 관련 연구 실적을 소개한다. 특히, 본 연사의 연구팀은 세계 최고 수준의 예측 정확도를 갖는 그래프 뉴럴 네트워크 기반의 보행자 이동 경로 추정 방법을 세계 최고의 인공지능학회인 AAAI2021에 발표하였다. 영상 속 보행자들 간의 다관계성을 그래프 형식으로 모델링하고, 이에 대한 최적 학습기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 약 30%의 성능 향상을 보였고, 그 우수성을 인정받아 2021 휴먼테크 논문대상 컴퓨터과학분과 동상을 수상하였다.

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