본 논문은 자율주행 인공지능의 수준을 평가할 포괄적인 방법이 부족하다는 점을 지적하며, 복잡한 교통 환경에서의 주행 행동 지능 평가 프레임워크를 제안한다. 자연스러운 주행 실험과 사후 면접을 통해 전문 운전자와 탑승객의 자연어 평가 데이터셋을 구축하고, 이를 바탕으로 LLM 기반의 주행 평가 프레임워크를 개발하였다. CARLA 시뮬레이터를 이용한 시뮬레이션 실험과 인간 평가를 통해 프레임워크의 효과를 검증하였다. 본 연구는 더욱 지능적이고 인간과 유사한 자율주행 에이전트를 평가하고 설계하는 데 귀중한 통찰력을 제공한다. 프레임워크의 구현 세부 정보와 데이터셋에 대한 자세한 정보는 Github에서 확인할 수 있다.
시사점, 한계점
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시사점:
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복잡한 교통 환경에서 자율주행 인공지능의 주행 행동 지능을 평가하는 새로운 프레임워크 제시
