발표 진행 문서
· 약 18분
교수님께 지금까지의 진행을 보고하고 "이 방향으로 계속 가도 되는지"를 컨펌받는 자리. 대본이 아니라 진행 순서·화면·발화 요지·질문지다. 화면은 docs/ 문서와 docs/figures/ 그림을 그대로 띄운다.
0. 이 미팅에서 받아야 할 것
발표가 끝날 때 아래 넷이 정해져 있어야 한다. 마지막 5분은 이걸 확인하는 데 쓴다.
| # | 결정 항목 | 지금 상태 | 왜 교수님이 정해야 하나 |
|---|---|---|---|
| D1 | 평가 틀(실 천장 대비 행동다양체 P/R) 자체의 타당성 | 내가 세우고 검증까지 함 | 논문 전체가 여기 얹혀 있어 여기서 갈리면 뒤가 다 바뀜 |
| D2 | sEMA 평활 개입 승인 | 실행·재빌드 완료 | 원 데이터에 손대는 개입이라 지도교수 승인이 필요 |
| D3 | 도심 레짐 경계 5.0 수용 여부 | 4~6 밴드의 대표값 | 유일 객관값이 아님을 내가 먼저 인정하는 지점 |
| D4 | 다음 arm 라인업 확정(persona / 조건부-BT) | 미정(01 미결 #4) | RQ2 사전등록 동결 전에 결정돼야 함 |
부수 요청: 시드 6 vs 3(비용 +72 run), RQ1 단독 방법 논문(B) 분리 여부.
1. 전체 흐름
| 순서 | 문서 | 주제 | 배분 |
|---|---|---|---|
| 0 | (문서 전) | 오프닝 — 읽는 원칙 선언 | 2분 |
| 1 | 01_study_design.md | 왜 이 지표인가 / 순환 차단 | 5분 |
| 2 | 02_preprocessing.md | 실데이터 → 참조 (핵심) | 8분 |
| 3 | 03_lead_and_interaction.md | free/lead 분리와 100m | 5분 |
| 4 | 04_reference_distributions.md | 레짐 경계 (정직성 하이라이트) | 7분 |
| 5 | 05_speed_bin_counts.md | 표본량 검증 | 2분 |
| 6 | 06_rq1_validation.md | 지표가 작동하나 (RQ1 증거) | 10분 |
| 7 | 07_carla_collection.md | CARLA 수집·밀도 | 4분 |
| 8 | 08_arm_results.md | 현재 결과(탐색적) | 6분 |
| — | — | 결정 확인 (D1~D4) | 5분 |
시간이 모자라면 5번과 7번을 줄인다. 2·4·6은 줄이지 않는다.
0단계 — 오프닝 (문서 열기 전, 구두)
말할 것
- 질문 둘: RQ1 = 지표가 유효한가(주 기여, 방법론), RQ2 = BT 배경교통 사례(응용).
- RQ1은 CARLA 없이 실측·위조본만으로 자족한다. 그래서 방법 논문으로 독립 가능하고, RQ2가 그 위에 얹힌다.
- 읽는 원칙을 먼저 박는다: "절대 점수는 안 믿습니다. k-NN P/R은 원래 절대값이 높고 에 크게 흔들립니다 (이면 , 이면 ). 실 데이터끼리 비교한 천장이 1.0이 아니라 0.95입니다. 그래서 모든 수치를 천장 대비로만 읽습니다."
왜 먼저 말하나: 뒤에 나오는 0.9x 숫자들을 교수님이 "높네"로 읽지 않게 만드는 프레임이다. 이걸 안 깔면 6단계에서 반드시 되돌아와야 한다.
1단계 — 01_study_design.md: 왜 이 지표인가
띄울 것
- 문서 상단 RQ1/RQ2 정의
- 「실험 지표」절 — precision/recall 정의식과 "왜 이 둘이 realism·diversity인가" 문단
- 「특성 역할(순환 차단)」 문단
- 「용어 사전」 표 (교수님이 뒤 문서 볼 때 계속 참조하실 것)
말할 것
- precision = arm이 실 다양체 안에 드는 비율 = 실제성, recall = 실이 arm 다양체에 덮이는 비율 = 다양성.
- 하나만 재면 뚫린다는 걸 명시적으로: precision만 재면 차를 다 세워두면 1.0(다양성 0), recall만 재면 조향·가속을 난수로 넣어 1.0(전부 비현실). 두 축이 두 실패 양상을 분리한다. — 이 한 문장이 "왜 P/R인가"의 답이다.
- baseline은 다른 arm이 아니라 **천장(실 vs 실)**이다. 척도가 선택이 아니라 데이터에서 나온다.
- 순환 차단을 내가 먼저 꺼낸다: 레짐 경계·zone 임계·100m 컷은 층화/게이팅 값이지 채점축이 아니다. 다만 100m 컷은 free/lead 배정을 바꿔 다양체 구성 자체를 바꾸므로 더 강한 방어가 필요하다고 문서에 명시해뒀고, 그 방어를 3단계에서 실측으로 보여드리겠다.
컨펌 질문 (D1)
"이 평가 틀 — 실 천장 대비 행동다양체 P/R — 이 타당한가요? 특히 층화 파라미터가 채점축과 겹치는 걸 순환 없이 방어했다고 보시는지요?"
예상 반문
- "신규성이 뭐냐. P/R은 남들도 쓰지 않나?" → 개별 요소는 전부 선례가 있다(Kynkäänniemi 2019, Sajjadi 2018, Naeem 2020, Thompson 2022, PHASE, Orbis). 없는 건 위조본 λ 스윕 → 표본잡음 밴드 대비 MDD → ODD·레짐 층별 유효성 지도의 결합과, 그걸 저차원 물리 좌표계에서 한 것. 개별 요소의 신규성은 주장하지 않는다.
- "WOSAC 같은 표준 벤치마크를 왜 안 쓰나?" → log-replay·per-scenario NLL은 대응 로그가 있어야 성립하는데 절차적 배경교통은 대응 로그가 없어 원리적 비적용. 게다가 realism과 diversity를 분리하지 않아 recall 축에 대응물이 없다.
2단계 — 02_preprocessing.md: 실데이터를 참조로 (여기가 제일 중요)
띄울 것
- 「데이터셋 형식 차이」 표 (NGSIM vs TGSIM 5개 항목)
- 「단계」 4번 sEMA 문단
- 「나온 데이터」 표 (ODD × 세트 × free/lead 건수)
말할 것 — 객관과 판단을 갈라서
- 객관(측정된 사실): NGSIM 위치가 5 ft(1.524 m) 격자에 양자화돼 있어 생 미분하면 가속도 노이즈가 지배한다. 실측으로 NGSIM의
acc_lonstd가 TGSIM의 2.3배, 3 m/s 주기 톱니가 보인다. 이건 판단이 아니라 결함이다. 선행연구도 같은 걸 지적한다(Coifman & Li 2017). - 판단(내 개입): 그래서 위치를 sEMA(Thiemann et al. 2008, Δ=0.5s — NGSIM 평활의 표준 처방)로 평활한 뒤 속도·가속을 재계산하고 참조를 전부 재빌드했다.
- 왜 정당한가, 두 가지:
- 다양체 경로도 서술 경로처럼 평활해야 내부 일관성이 선다.
- 실·sim에 같은 계측 스택을 태워야 계측 아티팩트가 결과로 둔갑하지 않는다. 깨끗한 데이터엔 영향이 미미하고, real·sim에 동일 적용이라 비교가 공정하다.
- 사전계산된
v_Vel·v_Acc필드는 자체 노이즈가 있어 안 쓴다. 같은 이유로 NGSIM의Preceding·Space_Headway도 파생 필드라 버리고 위치에서 재계산한다 → 3단계 원뿔로 연결. - AV/ACC 제외: TGSIM에 SAE L1~L3가 섞여 있고 차간유지가 사람과 달라 인간 기준을 오염시킨다. 다만 전체 상태의 0.90%(123,711 / 13,785,701)라 넣든 빼든 다양체는 거의 안 바뀐다. 근거가 깔끔하고 비용이 없어 제외했다.
컨펌 질문 (D2)
"원 데이터에 sEMA 평활을 넣은 개입이 타당한가요? 그리고 실·sim 동일 계측 스택 원칙에 동의하시는지요?"
예상 반문
- "Δ=0.5s는 어디서 왔나?" → Thiemann 2008의 NGSIM 처방값. 다만 Δ 자체에 임의성이 있음을 인정하고 민감도 축으로 뺐다.
- "재구성 데이터셋(Montanino & Punzo 2015)을 쓰면 되지 않나?" → 그건 NGSIM 일부 구간만 커버하고 TGSIM엔 대응물이 없다. 세 소스에 같은 계측 스택을 태우는 게 원칙이라 공통으로 적용 가능한 평활을 택했다.
- "AV를 왜 그냥 다 넣지 않나 / 왜 굳이 빼나?" → 0.90%라 결과는 안 바뀐다. 참조의 정의가 "인간 배경교통"이라 정의에 맞춰 뺐을 뿐이고, 민감도로 확인 가능하다.
3단계 — 03_lead_and_interaction.md: free/lead 나누기
띄울 것
- 「원뿔 파라미터 근거」 표 (2m / 2m / 100m)
- 「원뿔 타당성」 일치율 표 +
figures/cone_validation_all_highway.png,..._urban.png - 「종 최대 100m」 감쇠 표 +
figures/interaction_range_highway.png(빨간 세로선이 100m 컷)
말할 것
- free/lead 분리는 판단이 아니라 구조가 강제한다: 앞차가 없으면 간격과 가 정의 자체가 안 된다. free 3축, lead 5축으로 차원이 달라 한 특징공간에 못 넣는다. 여기는 튜닝 여지가 없다.
- 판단인 건 어느 프레임이 어느 쪽이냐를 가르는 경계, 즉 원뿔 컷이다. 그래서 이걸 방어한다.
- 횡 2m / 종 하한 2m는 기하에서 바로 나온다(차로폭 3.66m의 반폭 1.83m 근사 / 자기 bounding box 배제).
- 종 상한 100m만 실측으로 방어했다: 추종 가속 가 접근속도 에 반응하는 정도를 간격 구간별로 재고, 를 셔플한 순열 null 밴드(그림의 회색 점선)와 대조했다. 고속에서 이 감쇠해 78~92m에서 null로 붕괴한다 (15-20m에서 -0.240 → 95-100m에서 -0.011). 즉 100m는 살아있는 상호작용을 자르지 않는 넉넉한 컷이다.
- 1단계에서 "100m는 더 강한 방어가 필요하다"고 한 그 방어가 이거다. 추가로 컷 값 80/100/120m를 민감도 축 7에서 스윕한다.
정직성 — 반드시 먼저 꺼낼 것
- 도심에서는 원뿔도 차선기반도 둘 다 무너진다(차량 일치 56.40%, 유무 일치 70.02%). 이건 원뿔이 나쁜 게 아니라 교차로는 어떤 lead 방법으로도 깨끗이 못 잰다는 뜻이다.
- 그래서 원뿔의 이점은 정확도가 아니라 균일 적용성이다 — 차선 라벨 없이 세 소스(NGSIM·TGSIM·CARLA)에 같은 규칙. 차선기반은 버리지 않고 민감도 변형(
_v1무제한,_v2100컷)으로 함께 빌드해 대조한다. - 고속은 원뿔이 유효하다(94.36% / 97.03%).
컨펌 질문
"선행차 판정을 원뿔로, 종범위를 100m로 잡은 근거가 충분한가요? 1단계에서 100m는 더 강한 방어가 필요하다고 했는데, 이 상관 붕괴 실측으로 방어됐다고 보시는지요?"
예상 반문
- "거리가 아니라 시간(THW)으로 잘라야 하지 않나?" → 확인했다(
interaction_by_speed.png). 피크가 THW 2s로 더 잘 모이는 건 맞다. 그래도 고정 거리를 쓰는 이유 셋: ① 결합 피크가 관측된 전 속도대에서 100m 안쪽(최대 ~48m), ② THW 컷은 저속 정체의 넓은 결합(THW 9s까지 살아있음)을 오히려 자르고 거리 하한을 더하면 파라미터만 셋으로 늘어남, ③ 속도 의존은 다양체가 이미 표현한다 — speed·gap·가 전부 축이라 8 m/s의 30m 추종과 30 m/s의 30m 추종이 다양체 안 다른 점이다. 원뿔은 후보를 넉넉히 잡는 그물이면 충분하다. - "100m 직후 상관이 다시 튀던데?" → 표본이 적은 구간의 노이즈다. 도심의 늦은 붕괴점(>200m)도 같은 성격이고, 교차로 때문에 100m 넘는 동일차선 앞차 자체가 드물어 컷이 사실상 안 걸린다.
4단계 — 04_reference_distributions.md: 레짐 경계 (정직성 하이라이트)
띄울 것 — 그림을 꼭 띄운다
figures/behavior_highway.png(먼저)figures/behavior_urban.png- 「per-ODD 경계」 표 (0.5 / 18.0 / 5.0과 각 근거)
- 시간 남으면
reference_speed_{urban,highway}.png
말할 것 — 고속으로 규칙을 세우고 도심에 적용하는 순서로
- 레짐 경계를 속도의 임의 컷으로 잡지 않았다. 거동이 객관적으로 갈리는 지점, 곧 가속 변동 std(acc_lon)의 최대점에 뒀다. 이건 stop-and-go 불안정이 최대인 지점 = 교통류의 임계 전환이다 (fundamental diagram의 정체 branch와 자유류 branch 사이; Treiber & Kesting 2013).
- 왜 선행차 보유율로 안 잡았나: 같은 차로면 원뿔 안 아무 차나 앞차로 쳐서 레짐 기준으로 신뢰하기 어렵다. 직접 측정되고 신뢰 가능한 가속 변동을 썼다.
- 고속(객관): combined 가속 변동이 18 m/s에서 뚜렷한 최대이고, 같은 지점에서 선행차 보유율이 정체 ~90%대 → 자유류 ~56%로 급락한다. 두 신호가 같은 자리를 가리키는 선명한 임계 전환이다. 곡선 최대점에서 그대로 읽은 값이라 임의성이 없다.
- 도심(같은 규칙 적용): 전역 최대가 5.2 m/s(std 1.75), ngsim·tgsim 단독도 각각 5.2·6.2로 같은 자리를 가리킨다.
정직성 — 여기가 이 발표의 핵심 장면. 반드시 내가 먼저 꺼낸다
- 도심은 고속만큼 날카롭지 않다. 교차로·회전으로 전 속도대가 maneuvering-heavy라 전역 최대가 3.8~5.2의 거의 평평한 고원이고, 희소한 고속 꼬리에 약한 2차 봉우리까지 있어 쌍봉에 가깝다.
- 그래서 5.0은 유일 객관값이 아니라 근거 밴드(약 4~6 m/s) 안의 대표값이다.
- 이력도 그대로 보여드린다: 처음엔 속도 분포 쌍봉의 골(3.5)로 잡았다가 규칙을 통일했고, 그 최대점을 눈대중으로 8.0이라 적었는데 실측상 그 자리는 최대가 아니라 최대에서 내려온 내리막(std 1.38)이라 sEMA 재빌드 데이터로 5.0으로 바로잡았다.
- 방어는 민감도다: 경계를 4~6 밴드에서 흔들어도 RQ1 결론(가름/못 가름)이 안 뒤집힘을 확인한다(민감도 축 6).
이 대목의 요지는 임의값을 객관인 척하지 않는 것이다. 먼저 인정하면 뒤의 숫자 신뢰도가 올라간다.
컨펌 질문 (D3)
"레짐 경계를 속도 임의 컷이 아니라 거동 전환(가속 변동 최대)으로 잡았습니다. 고속 18은 뚜렷한데 도심 5.0은 4~6 밴드로 덜 선명합니다. 이 규칙 통일 + 민감도 방어가 수용 가능한가요?"
5단계 — 05_speed_bin_counts.md: 표본량 검증 (짧게)
띄울 것: 도심·고속 0.5 m/s 빈별 건수 표 (스크롤만, 읽지 않는다)
말할 것
- 히스토그램 그림이 실제 데이터와 맞는지 수치로 확인하는 표다. 보간·가짜 점이 없다는 근거.
- 분포가 심하게 치우쳐 있다는 걸 숨기지 않는다:
- 도심: 정지 57.45% / 저속 15.49% / 순항 27.06%
- 고속: 정지 3.90% / 저속(정체) 92.34% / 순항(자유류) 3.76%
- 그래서 고속의 주 비교 레짐은 정체이고, 진짜 자유류 고속 참조는 향후 highD가 담당한다.
컨펌 질문
"셀별 표본이 P/R에 충분한가요? 고속 자유류가 타겟 상태의 3.76%뿐이라 이 셀만 조심스럽습니다."
6단계 — 06_rq1_validation.md: 지표가 진짜 작동하나 (RQ1 증거)
띄울 것 — 순서대로
validate_metric출력 블록 (combined highway/urban, k=3)- k 민감도 요약 표
recall_mdd출력 (combined urban cruise)precision_mdd출력 +01_study_design.md의 precision 유효성 지도 표mdd_normalized출력
말할 것 — (a)/(b)/(c) 구조를 명시하고 순서대로
(a) 진짜를 통과한다 — 천장
- lead 5축 천장 0.94~0.96, free 3축 0.96~0.98(저차원이라 자기비교가 쉬워 더 높음).
- 레짐·ODD·operator 무관하게 안정 → 지표가 실 데이터를 헛되이 깎지 않는다.
(b) 알려진 실패를 잡는다 — 바닥(위조본)
- recall: mode-collapse(λ=0.5, 축별 평균으로 수축) 위조본에서 gapR 0.55~0.87 전 셀. 저다양성을 강하게 잡는다.
- precision: lead-scramble — 선행 기하쌍(간격, )만 같은 행순열로 셔플해 각 축 marginal은 보존하고 ego-lead 결합만 깬 위조본. urban에서 뚜렷(gapP 0.14
0.18), highway는 작다(0.030.08). - 여기서 위조본을 고친 이력을 정직하게 말한다: 구 lead-blind(추종 가속을 free에서 재표집)는 5축 중 speed·간격· 3축을 실측 그대로 둬서 주 셀 gapP가 ~0이었다. 강한 축을 못 건드린 게 원인이고, 결합을 직접 깨는 lead-scramble로 바꾸니 precision이 반응했다. 위조본 설계가 문제였지 지표 결함이 아니었다.
- 결론: 주 변별력은 recall(H1), precision은 보조.
(c) 임의 선택에 강건하다 — 민감도
- 스윕에서 gapR 0.40~0.85로 어떤 k에서도 안 무너진다. k=1은 천장이 0.67로 붕괴해 노이지, k=10은 천장이 1.0이라 gap이 압축된다. k=3이 판별폭 최대점이자 문헌 기본값이라 헤드라인, 나머지는 민감도로 병기.
- 핵심은 천장 절대값이 아니라 판별폭 gap이 k를 넘어 유지되는가다.
MDD — 이 연구의 고유 기여
- precision이 알아챌 수 있는 최소 가속 차이를 물리 단위(m/s²)로 잰다. lead 가속을 δ=0.02~0.8만큼 인위로 밀어 precision이 표본잡음 위로 처음 반응하는 최소 δ가 MDD. 위조본은 참조를 서로소 두 반쪽으로 갈라 한쪽에만 δ를 얹어 자기짝 오염을 막았다(δ=0이 천장과 일치하는 걸로 확인).
- 그 MDD를 각 셀의 실제 free-vs-lead 가속 차이와 같은 단위로 대조한 게 유효성 지도다.
- 주 셀(combined urban cruise): 종가속은 실제 차이 0.17 < MDD 0.50 → 못 가름, 횡가속은 0.18 ≥ 0.15 → 가름.
- 결정적 논점: 실제 차이가 MDD 위인데도 못 가르는 셀은 하나도 없다. 즉 precision이 조용한 곳은 잴 게 너무 작은 경우지 지표 결함이 아니다. 반대로 횡가속처럼 실제 차이가 MDD를 넘으면 실제로 가른다(positive control).
- 물리와도 맞는다: 순항 추종은 lane-keeping(횡거동)을 눈에 띄게 바꾸지만 종가속 차이는 작다.
- MDD는 층마다 재야 한다: raw로 25배 갈리고(urban cruise 0.50 vs urban low 0.02), 축 std로 정규화해도 0.016~0.42로 26배라 안 걷힌다. 구동 요인이 미확인이라 규칙화하지 않고 층별 실측으로 둔다. 이 편차가 유효성 지도를 층별로 만들어야 하는 근거다.
컨펌 질문
"위조본(mode-collapse·lead-scramble)으로 지표의 판별력을 positive/negative control로 증명했습니다. k=3 기본값 + k 민감도 방어, 절대값 대신 판별폭으로만 읽는 원칙 — 타당한가요?"
예상 반문
- "MDD가 크다는 건 지표가 둔하다는 뜻 아닌가?" → 둔한 채널이 어디인지를 알고 쓰는 것이 요점이다. 그래서 RQ2 주 종점을 비대칭으로 설계했다: recall만 확정 검정(H1), precision은 검정에서 빼고 블록수준 차의 효과크기+CI로 기술 보고. 겨우 재거나 못 재는 채널에 확정 부등호를 걸지 않는다.
- "위조본을 바꾼 건 결과를 보고 고친 것 아닌가?" — 가장 날카로운 질문. 준비해 둘 것 → 바꾼 건 arm 결과가 아니라 참조 내부 진단을 보고서다. RQ2 확정 주장은 arm 실행 전 커밋 해시로 동결하고, 동결 후 수집분만 주 결과로 쓴다. 그리고 lead-blind를 버린 게 아니라, 왜 못 잡았는지(3축 실측 보존)를 문서에 남겼다.
7단계 — 07_carla_collection.md: CARLA 수집·밀도
띄울 것: 「밀도 기준: lead 비율」 문단, 「맵별 수집 N」 표
말할 것
- 밀도를 차량 수가 아니라 실제 상호작용 비율(lead 비율)로 잡았다. CARLA 맵은 도로량이 10배 넘게 차이 나(Town01 vs Town04) 같은 N이 맵마다 전혀 다른 밀도가 된다.
- 앵커는 실데이터다: 실 urban lead 비율 ≈ 0.49, 실 highway ≈ 0.91. (근거는
02의 free/lead 건수 표에서 바로 나온다 — urban combined 1,304,964/2,665,738 = 0.489, highway 12,032,633/13,177,683 = 0.913.) - 그래서 타겟을 0.3 / 0.5 / 0.7로 뒀다. 0.5가 실 urban에 가깝고, 상단을 0.7로 막은 건 lead 비율이 1에 가까우면 free 프레임이 사라져 free 다양체를 못 채우기 때문(0.9는 gridlock 위험).
- lead 비율은 분석 예측이 어려워 측정했다:
map_capacity.py로 맵별 spawn 상한·차로길이를 쿼리하고,calibrate_density.py로 실제 다양체 lead 비율을 재서 선형보간으로 N을 추천. - 스폰은 arm 간 공유한다 → arm 차이가 제어 때문임을 보장(교란 통제).
- 재수집 없이 바꿀 수 있는 것: 수집기가 프레임별 원값(제한속도·차로수·신호등)을 저장하고 zone·레짐은 채점 때 적용한다. 그래서 zone 임계나 레짐 경계를 나중에 바꿔도 재채점만 하면 된다.
정직성: lead 비율 실 앵커는 객관, 타겟 0.3/0.5/0.7은 판단. Town07은 spawn 상한(~120) 때문에 0.7을 물리적으로 못 만든다(최대 ~0.66) — ceiling을 명시 기록했다. 초기에 descriptive proxy로 밀도를 쟀다가 정지·회전을 분모에서 빼 과소평가한 걸 state_matrix 전 프레임 기준으로 바로잡은 이력도 있다.
컨펌 질문
"밀도를 차량 수가 아니라 실제 상호작용 비율로 잡고 스폰을 arm 간 공유해 교란을 제거했습니다. 타겟 0.3/0.5/0.7이 적절한가요?"
8단계 — 08_arm_results.md: 지금까지 결과 (탐색적)
띄울 것: 「Baseline = 천장」 표, 「arm traffic_manager: 천장 대비」 표
말할 것 — 먼저 "탐색적"이라고 박고 시작한다
- 시드 3개, 확정 RQ2(사전등록·전체 라인업)와는 별개다. 파이프라인·밀도·per-run 비용·시드 노이즈를 먼저 보는 단계.
- traffic_manager는 baseline이 아니라 채점 대상 arm 하나다. metric baseline은 어디까지나 천장이다.
- 결과 한 줄 요약: 순정 TM은 realistic하지만 narrow.
- precision은 천장에 붙는다(TM 0.93
0.98 vs 천장 0.950.98) → 실 거동의 좁고 사실적인 부분집합. - recall은 천장에 크게 못 미친다 → 다양성 결손. 결손이 free는 작고(0.06
0.39) lead는 크다(0.270.50, urban stopped lead 0.50이 최대). 즉 순정 TM은 특히 추종 거동의 다양성을 못 덮는다. - 밀도가 오를수록 결손이 준다(highway low lead recall 0.19→0.46→0.61).
- precision은 천장에 붙는다(TM 0.93
- 이 recall 결손이 RQ2에서 조건부-BT가 천장까지 얼마나 좁히는지로 평가할 목표다. 여기서 RQ2로 넘어간다.
한계 — 먼저 꺼낼 것
- highway 정지·순항이 빈 셀이다. TM 기본 속도가 낮아 고속 자유류(>18 m/s)를 못 낸다. 실 자유류가 타겟의 3.76%인데 대응 프레임이 없어 채점 불가. 대응은 둘 중 하나 — TM 속도 설정을 올리거나, 고속은 정체 위주로 해석.
- CARLA 물리가 시드 고정에도 완전 결정적이지 않아 P/R에 노이즈가 있다(3시드 편차 ±0.01~0.09).
컨펌 질문 (D4) — 이 미팅의 실질 목적
"traffic_manager를 baseline이 아니라 채점 arm으로 다루고 결손을 천장 대비로 읽습니다. 다음 arm(상수-페르소나, 조건부-BT)을 어떻게 확정할지 조언 부탁드립니다."
이어서 붙일 것:
"RQ2는 arm 실행 전에 가설·엔드포인트를 커밋 해시로 동결할 계획입니다. 주 종점은 combined urban cruise, 확정 주장은 recall 단독(H1), precision은 검정에서 빼고 CI로 기술 보고합니다. 이 비대칭을 승인해 주시겠습니까?"
"시드를 6으로 잡으면 시드 3 대비 +72 run입니다. 3으로 갔다가 inconclusive가 나오면 동결 후엔 회복이 안 되고, 6이 과했으면 CARLA 시간만 손해입니다. 6으로 가도 될까요?"
부록 A — 손에 쥐고 있을 숫자
질문이 나오면 문서를 뒤지지 않고 바로 답할 수치.
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 천장 (lead 5축 / free 3축) | 0.94 |
| gapR (mode-collapse λ=0.5) | 0.55~0.87 전 셀 |
| gapP (lead-scramble) | urban 0.14 |
| recall 표본잡음 밴드 2SD | ≈ 0.007 (주 셀 0.0068) |
| precision MDD 범위 | raw 0.02 |
| 주 셀 판정 | 종가속 0.17 < 0.50 못 가름 / 횡가속 0.18 ≥ 0.15 가름 |
| 원뿔 일치율 | 고속 94.36% / 도심 56.40% |
| 상호작용 붕괴점 | 고속 78~102m (NGSIM 저속 92 · 순항 78, TGSIM 순항 102) |
| 레짐 경계 | 0.5 / 도심 5.0(밴드 4~6) / 고속 18.0 m/s |
| 참조 총 상태 수 | urban 2,665,738 / highway 13,177,683 |
| 고속 자유류 비율 | 3.76% |
| 도심 정지 비율 | 57.45% |
| TGSIM AV/ACC 제외 비율 | 0.90% (123,711 / 13,785,701) |
| 실 lead 비율 앵커 | urban 0.49 / highway 0.91 |
| 셀당 표본 | 6,000행 (시드 고정) |
| TM recall 결손 | free 0.06 |
부록 B — 발표 전에 정리할 문서 불일치
교수님이 화면에서 바로 볼 수 있는 자리라 미팅 전에 고쳐두는 게 낫다. 못 고치면 최소한 알고 있어야 한다.
01용어 사전의 레짐 경계가 옛 값이다. 표에 도심 low가0.5-8, cruise가8 이상으로 남아 있는데,04에서 5.0으로 정정됐다.01본문의 민감도 축 6은 이미 "urban 5 밴드 4~6"으로 맞게 적혀 있어 같은 문서 안에서 8과 5가 충돌한다. → 용어 사전을 5.0으로 수정.- precision 바닥 위조본 서술이 문서마다 다르다.
01의 「천장·바닥」절과 「동결 시점 기지사항」은 아직 lead-blind 기준(gapP 0.0170.031)으로 서술돼 있는데,0.18)했다. →06은 lead-scramble로 교체(urban gapP 0.1401을 lead-scramble 기준으로 갱신하고, lead-blind는 "왜 버렸는지"의 이력으로 남긴다. 이걸 안 고치면 6단계에서 내가 말하는 내용과 화면의01이 어긋난다. 우선순위 최상. - cone vs lane gapR 수치가 다르다.
01은 0.662 vs 0.674,06은 0.662 vs 0.669. → 한쪽으로 통일. 08에speed_diff_0진단 arm이 없다. 발표에서 "고속 순항 커버리지 복원 but 다양성은 여전히 없음"을 말할 계획이면 문서에 절을 하나 추가하거나, 문서 밖 결과임을 구두로 명시.00_README의08설명이 "arm traffic_manager 특성화"에 머물러 있다. arm이 늘면 같이 갱신.
부록 C — 안 꺼내면 손해인 정직성 카드
교수님이 지적하기 전에 내가 먼저 말할 것들. 먼저 말하면 신뢰가 오르고, 지적당하면 방어가 된다.
| # | 카드 | 꺼낼 위치 |
|---|---|---|
| 1 | 100m 컷은 채점축과 상관을 공유해 더 강한 방어가 필요하다 (→ 실측 붕괴로 방어) | 1단계에 예고, 3단계에 회수 |
| 2 | 도심 5.0은 유일 객관값이 아니라 4~6 밴드의 대표값. 3.5 → 8.0 → 5.0 정정 이력 포함 | 4단계 |
| 3 | 도심에선 원뿔도 차선도 둘 다 무너진다(56%). 교차로는 어떤 방법으로도 못 잰다 | 3단계 |
| 4 | 구 위조본(lead-blind)은 주 셀 gapP가 ~0이었고, 위조본 설계를 고쳐서 해결했다 | 6단계 |
| 5 | precision은 보조 채널이다. 그래서 RQ2 확정 검정에서 뺐다 | 6·8단계 |
| 6 | highway 정지·순항은 TM 표본이 없어 채점 불가 | 8단계 |
| 7 | 지금 결과는 전부 탐색적(시드 3)이고 사전등록 RQ2와 별개다 | 8단계 도입 |
| 8 | combined urban 참조의 약 79%가 NGSIM이라 도심 다양체를 NGSIM이 지배한다 | 질문 나오면 |
| 9 | 선행 SIL 파일럿이 있었으나 파이프라인이 달라 그 수치는 안 쓴다 | 질문 나오면 |
마무리 (5분)
화면 닫고 구두로 정리한다.
- 한 문장 요약: "실 교통을 천장으로 삼는 행동다양체 P/R을 만들고, 위조본과 MDD로 어느 셀에서 이 지표를 믿어도 되는지까지 층별로 판정했습니다. 그 검증된 지표로 순정 TM을 재보니 realistic하지만 narrow하고, 특히 추종 거동의 다양성이 비어 있습니다. 이 결손을 조건부-BT가 얼마나 메우는지가 RQ2입니다."
- D1~D4를 하나씩 소리 내어 확인하고 답을 받아 적는다.
- 다음 마일스톤 합의: RQ2 사전등록 동결 시점, arm 라인업 확정 기한, per-run 비용 측정 1회.