KAIST(총장 신성철)는 이의진 산업및시스템공학과 교수팀이 대화 서비스 시점을 자동으로 판단하는 차량용 인공지능 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 

차량 대화형서비스는 편의와 안전을 동시에 제공해야 한다. 운전자가 운전 중 대화형서비스에만 집중하면 전방과 주변을 살피기 어렵다. 

연구진은 말을 걸기 적절한 시점을 판단하기 위해 ▲운전 상황의 안전도 ▲대화 서비스 수행의 성공률 ▲운전 중 대화 수행 중 운전자가 느끼는 주관적 어려움을 통합적으로 고려한 인지 모델을 제시했다. 이 모델은 개별 척도를 조합해 인공지능 에이전트가 제공하는 대화형서비스의 유형에 따라 개입 시점 기준을 설정한다. 

예를 들어, 일기예보 같은 단순 정보만을 전달하는 경우 운전 상황의 안전도만 고려해 개입 시점을 판단한다. '그래', '아니' 등과 같은 간단한 대답이 필요한 질문에는 대화 서비스 수행의 성공률도 예측해 결정한다. 에이전트와 운전자가 여러 차례의 상호작용을 통해 의사결정을 할 때는 인지 모델이 매우 보수적으로 세 가지 척도를 고려한다. 

연구팀은 실제 차량 주행 환경에서 사용 가능한 내비게이션 앱 기반 모의 대화형서비스를 개발했다. 정확도 높은 자동판단 인공지능 기술 개발을 위해서는 실제 도로 운전 중 에이전트와의 상호작용 데이터가 필요하기 때문이다.

자동판단을 위해서는 대화형서비스 시스템과 차량을 연동해 운전대와 브레이크 등 센서의 데이터, 차간거리, 차량흐름 등 환경 정보를 통합·수집했다.

연구팀은 모의 대화형서비스를 사용해 29명의 운전자가 실제 운전 중에 음성 에이전트와 수행한 1388회 상호작용과 센서 데이터를 구축했다. 데이터로 기계학습을 한 결과 적절한 시점을 검출하는 정확도는 최대 87%를 기록했다.

연구팀의 기술은 대화형서비스를 제공하는 차량 인포테인먼트 시스템에 바로 적용될 수 있다. 운전 부주의 실시간 진단, 중재에도 활용될 전망이다.

이의진 교수는 "자동차에서 생성되는 기본 센서 데이터만을 활용해 최적 개입 시점을 정확히 찾을 수 있어 안전한 대화 서비스 제공이 가능할 것"이라며 "앞으로 차량 서비스는 더 능동적인 형태로 거듭날 것"이라고 말했다. 연구팀은 지난 9월 13일 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 학회인 ACM 유비콤(UbiComp)에서 결과를 발표됐다.