본 연구는 기존 자율주행 시스템이 개인의 운전 습관이나 자연어 기반 의도를 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위해, 개인 맞춤형 운전 스타일을 학습하고 실시간 자연어 지시를 따르는 Vision-Language-Action (VLA) 프레임워크인 'Drive My Way (DMW)'를 제안합니다. DMW는 다수의 실제 운전자 데이터를 통해 사용자 임베딩을 학습하고, 이를 기반으로 운전 정책을 조정하며, 자연어 지시를 추가적인 단기 가이드로 활용합니다. 벤치마크 평가 및 사용자 연구를 통해 DMW가 스타일 지시 적응성을 높이고 각 운전자의 고유한 운전 스타일을 복제할 수 있음을 입증했습니다.
