자율주행 및 ADAS 기술이 발전함에 따라 딥러닝을 접목한 연구가 활발히 수행되고 있다.
그러나 자율주행에서 딥러닝 모델은 실제 주행환경에서 수집된 다양한 학습데이터를 요구하며 …

요 약자율주행 상황 인지를 위한 영상 기반 딥러닝 인식 모델의 성능 향상을 위해서는 다양한
교통 환경과상황에 따른 많은 양의 영상 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실 교통 환경에서는 …

최근 실세계에서 수집되는 영상 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 자율주행 성능을 개선하기
위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 딥러닝 모델을 생성하기 위해 요구되는 많은 양의 …

최근 COVID19 와 같은 사회적 재난 환경에서 타인과의 접촉 없이 서비스가 가능한 로봇과 이를
위한 자율 주행 시스템의 필요성이 대두되었다. 인공지능 분야의 비약적인 발전으로 인해 …

기술이 적용된고 있다. 하지시나리오를 구행환경 인식터의 부족함을본 논문은 가기 위한
학습자율주행 시뮬 LiDAR, IMU, 에서의 적용을스펙과 동일하양한 형식의 데고 센서들의 …

자율주행 기법은 차량 플랫폼을 기반으로 연구 및 개발이 진행되며, 이에 알고리듬 개발 및
검증에는기술적인 측면 이외에도 비용과 안전의 문제가 중요한 요소로 부각된다. 이와 같은 …

자율주행 분야의 연구는 하드웨어 성능 및 딥러닝 기술의 발전과 더불어 발전을 거듭해 왔으며,
레벨 3 에 해당하는 자율주행 기능이 탑재된 제품이 출시되고 있다. 자율주행 시장은 2035 년에 …

Recently, several studies have been conducted in the automotive industry to apply the lv3
autonomous driving function to commercial vehicles. More than 30 years of research have …

Deep learning technologies that use road images to recognize autonomous driving
environments have been actively developed. Such deep-learning-based autonomous …

요 약 카메라 센서는 동일 사양의 타 센서 대비 단가가 낮고 사람의 눈으로 획득하는 정보와
근사한 형태의 데이터수집이 가능하다는 장점이 있어 인지를 위한 센서로 폭넓게 활용되고 …