본 연구는 보행자 예측 경로 예측 시 사회적 상호작용을 고려하는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 Learn to Cluster라는 새로운 방법을 제안합니다. Learn to Cluster는 레이블 없이 순차적인 경로 관측 데이터를 기반으로 사회적 상호작용을 확률적 잠재 변수 생성 방식으로 학습합니다. 학습된 잠재 변수는 사회적 상호작용을 분류하는 '레이블'로 활용되어 보행자 경로 예측 성능을 향상시킵니다.