본 논문은 실제 하드웨어 상에서 지식 그래프 임베딩(KGEs)과 베이지안 추론을 기반으로 하는 차선 변경 예측 시스템을 선보임으로써, 알고리즘 발전과 도로 상황 적용 간의 격차를 해소하고자 한다. 시스템은 환경을 감지하고 입력 특징을 도출하여 언어적 범주로 변환하는 인식 모듈과, 사전 훈련된 KGE 및 베이지안 추론 모델을 실행하여 목표 차량의 조작을 예측하고 예측 결과를 종방향 제동 작용으로 변환하는 예측 모듈의 두 모듈로 구성된다. 실제 도로 환경에서의 실험을 통해, 본 시스템이 목표 차량의 차선 변경을 3~4초 전에 예측하여 자차 및 주변 차량의 안전을 확보하는 종방향 제동 작용을 가능하게 함을 보여준다.
