SQC-D SSM Large Language Model Algorithm for 4D IoT Traffic Context Data Autonomous Vehicle Trajectory Prediction
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710103175
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교세종캠퍼스
조민호
5명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2031.02.28
9,339만원
9,339만원
기초연구
대학
세종특별자치시 세종특별자치시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
4D IoT 교통상황 데이터 활용 최고 수준의 정확도와 실시간성을 달성하는 자율주행차 궤적 예측을 위한 새로운 SQC-D SSM 거대언어모델 알고리즘 개발
① 4D IoT 교통상황 데이터셋 구축: 4D(공간, 시간, 행동, 관계) 속성 기반 데이터 구조화 및 교통상황 시나리오 모델링을 통한 고품질 데이터셋 구축② SQC-D 알고리즘 개발: 기존 SSM 모델의 이산화 방법의 한계를 극복하기 위한 SQC-D 알고리즘 개발③ SQC-D SSM 거대언어모델 아키텍처 개발: 자율주행 차량 궤적 예측에 특화된 정확도와 ...
■ 4D IoT 교통상황 데이터를 활용한 최초의 SQC-D SSM 거대언어모델 개발을 통해 실시간성과 정확성을 동시에 달성하여 자율주행 궤적 예측 분야 연구 선도■ 자율주행 차량 분야뿐만 아니라 IoT 교통 관제 인프라의 새로운 글로벌 표준화 선도■ 대규모 IoT 교통상황 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 SQC-D SSM 거대언어모델 기반 시스템을 구축...