∘ 특히 이번 학술대회에서는 BMW, 폭스바겐, 벤츠, 아우디, 제너럴모터
스, 도요타, 혼다, 현대자동차 등 글로벌 자동차 제조회사뿐만 아니라
미국의 스탠포드대, MIT, 카네기멜론대, 독일의 뮌헨공대, 영국 옥스퍼
드대, 캠브릿지대, 일본 도쿄대, 프랑스 파리공대 및 국내 서울대, 한양
대 등의 세계 유수 대학의 자율주행 지능형 기술 분야의 최고 권위자
들이 참여하여 각각 자신들의 최신 연구 결과를 선보였다.
∘ 올해는 총 275개의 논문이 메인 학회와 21개의 워크숍으로 발표되었으
며, 이 중 3개의 논문이 최우수학생논문상(Best Student Paper Award)
으로 선정되었다. 독일의 칼스루에공대(Karlsruhe Institute of
Technology) 연구팀, 스웨덴의 샬머스공과대학(Chalmers University of
Technology)과 볼보(Volvo)의 합작 연구팀, 그리고 지스트 전문구 교수
님 연구팀이 함께 수상하였다.
□ 전문구 교수(교신저자)가 주도하고 석박통합과정 이윤관 학생(제1저자)
이 수행한 “Context-Aware Multi-Task Learning for Traffic Scene
Recognition in Autonomous Vehicles(자율주행의 주행 장면 인식을 위
한 컨텍스트 인식 멀티태스크 학습방법)”은 주행상황 인식을 자율주
행 차량에 적용할 때 발생하는 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터비전 및
인공지능 기반의 방법론을 제시했다.
∘ 전문구 교수팀이 개발한 컨텍스트 인식(Context-Aware)을 활용한 인공
지능 기술은 그러한 잘못된 정보를 효과적으로 배제하고 오히려 각 정
보별로 꼭 중요한 특징만을 포착할 수 있는 방법이다. 여러 예측 난이
도를 갖고 있는 태스크들이 혼재돼 있는 상황에서도 인공지능 모델이
적절하게 연관성 높은 특징만을 추출해 보다 정확한 주행상황 인식 결
과를 도출해낼 수 있게 된다.
∘ 이번 연구를 통해 단기적으로는 자율주행의 레벨 3 수준의 첨단 운전
자 보조장치(ADAS)의 적용뿐만 아니라 레벨4 수준의 완전자율주행을