이번 화요일에는 탁동혁 연구원이 자율주행 차량의 궤적을 예측하기 위해 Graph Neural Network (GNN)을 사용한 논문을 세미나 시간에 발표하였습니다. 이전에는 차량의 궤적 예측을 위해 보통 LSTM, GRU 같은 시계열 모델이나 Transformer가 자주 사용되었으나 이 논문에서는 GNN을 통해 시간별로 차량의 위치를 예측하기 위해 사용했습니다. 특정 차량과 주변 차량들간의 관계를 그래프의 정점과 엣지 및 엣지의 가중치로 나타내고 이 출력을 MLP와 GRU에 순차적으로 넣어 차량의 궤적을 높은 정확도로 예측한 점이 흥미로웠습니다. 하지만 GNN에서의 그래프 토폴로지 변화에 따라 실제 장비에서는 신경망의 계산 복잡도가 높아질 것 같은데 이에 대한 further analysis가 있었으면 더 좋은 논문이 될 수 있었을 것 같다는 생각이 들었습니다.