본 논문은 다중 에이전트 협력 주행에서 기존의 센서 데이터, 신경망 특징, 인식 결과 등의 통신 매체가 대역폭 효율성, 정보 완전성, 에이전트 상호 운용성 측면에서 한계를 지닌다는 점을 지적합니다. 또한 기존 접근 방식은 의사 결정 수준의 융합을 크게 고려하지 않았다는 점을 언급하며, 이러한 문제 해결을 위해 자연어를 사용한 의도와 추론의 명시적인 의사소통으로 전환할 것을 주장합니다. 자연어는 의미 밀도와 통신 대역폭 간의 균형을 이루고, 실시간 상황에 유연하게 적응하며, 이기종 에이전트 플랫폼 간의 연결을 용이하게 합니다. 자연어를 통해 의도, 근거, 결정을 직접적으로 전달함으로써, 반응적인 인식 데이터 공유에서 사전 예방적인 조정으로 협력 주행을 변화시켜 지능형 교통 시스템의 안전성, 효율성 및 투명성을 향상시킬 수 있다고 주장합니다.
