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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.4, 2018년, pp.970 - 977
조든솔 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 정세열 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 김형수 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 이승기 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University) , 김원태 (Dept. of Computer Science and Engineering, Koreatech University)
The autonomous vehicle is based on an advanced driver assistance system (ADAS) consisting of a sensor that collects information about the surrounding environment and a control module that determines the measured data. As interest in autonomous navigation technology grows recently, an easy developmen...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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ADAS에는 어떠한 기술이 포함되는가? | 자율주행 자동차는 인간의 감각과 동일한 역할을 하는 운전 상황을 판단하고, 제어하는 기술들의 집합체인 ADAS(Advanced driver-assistance systems)가 요구된다[3]. ADAS의 기술은 전방의 차량 또는 보행자와의 거리를 조절하는 ASCC(Advanced Smart Cruise Control), AEB(Autonomous Emergency Brake)와 차선이탈에 대한 알람을 울려주는 LDW(Lane Departure Warning)과 차선을 유지하도록 주행을 도와주는 LKAS(Lane Keeping Assist System) 등차량의 전방, 측면, 후방을 인지하고, 운전자의 안전한 운전을 안내하는 목표를 가지는 시스템이 포함된다[4]. | |
자율 주행 차량의 기반은 무엇인가? | 자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. | |
차량 시뮬레이터를 사용하는 것이 효율적인 이유는 무엇인가? | 실제 차량 주행 환경에서 자율 주행의 정확성을 높이기 위해서는 다양하고 복합적인 센서들을 포함하는 ADAS를 필요로 한다. 다양한 내부 모듈들이 서로 상호작용 한다는 것은 복잡도가 증가한다는 의미를 갖고 있다. 실제 환경에서 복합적인 센서들의 상호작용을 검증하는 것은 상당한 노력과 비용이 발생한다. 따라서 차량 시뮬레이터를 사용하는 것은 시스템을 개발함에 있어서 매우 효율적인 방법이다[5]. |
M. Konig, and L. Neumayr, "Users' resistance towards radical innovations: The case of the self-driving car," Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, vol.44, pp. 42-52, 2017. DOI:10.1016/j.trf.2016.10.013
S. Shah, D. Dey, C. Lovett, and A. Kapoor, "Airsim : High-fidelity visual and physical simulation for autonomous vehicles," Field and service robotics, Springer, Cham, pp.621-635.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detectio," In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.779-788, 2016.
S. U. Park and J. C. Kim. "Open Source Based Vehicle Control Algorithm Competition Platform for Education," Korea Information Science Society, pp.1411-1413, 2014.
D. S. Choi, T. H. An, K. H. An, and J. D. Choi, "End-to-end learning using TORCS for autonomous driving," The Institute of Electronics and Information Engineers, pp.740-743, 2017.
C. W. Park, S. O. Kim, H. C. Lee, "A Study on Approaching Mode of Adaptive Cruise Control System," The Korean Society Of Automotive Engineers, pp.666-669, 2014. DOI:10.1109/ISAM.2013.6643472
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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