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NTIS 바로가기Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.20 no.5, 2019년, pp.105 - 111
전효진 (Department of Computer Science and Information Engineering, Korea National University of Transportation) , 조수선 (Department of Computer Science and Information Engineering, Korea National University of Transportation)
Core technologies that lead the Fourth Industrial Revolution era, such as artificial intelligence, big data, and autonomous driving, are implemented and serviced through the rapid development of computing power and hyper-connected networks based on the Internet of Things. In this paper, we implement...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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자율주행의 핵심 기술은 무엇으로 구성되는가? | 자율주행의 핵심 기술은 크게 3가지로, 인식, 판단, 제어로 구성된다. 감지기 등을 통해서 자신의 위치 및 주변장애물을 검출, 인식 등을 수행하는 인식 기술과 인식된 결과를 기본으로 다음 행동을 결정하는 판단기술, 그리고 판단한 것을 토대로 빠르고 정확하게 수행하는 제어기술이다[1]. | |
자율주행의 핵심 기술인 인식, 판단, 제어 기술의 각 역할은 무엇인가? | 자율주행의 핵심 기술은 크게 3가지로, 인식, 판단, 제어로 구성된다. 감지기 등을 통해서 자신의 위치 및 주변장애물을 검출, 인식 등을 수행하는 인식 기술과 인식된 결과를 기본으로 다음 행동을 결정하는 판단기술, 그리고 판단한 것을 토대로 빠르고 정확하게 수행하는 제어기술이다[1]. 하지만 이러한 기술은 감지기의 고장 혹은 시계나 악천후로 인한 도로 인식이 불가능한 상황에서 오작동으로 인한 사고가 발생할 위험성이 크다. | |
DeepLab V3+에서 모델 훈련 정확도를 평가한 결과는? | BDD 데이터셋을 활용한 모델의 훈련 정확도를 검사하기 위해 IoU를 기준으로 각 모델의 정확도를 평가하였다. DeepLab V3+에서는 기존 데이터셋인 PASCAL VOC2012로 훈련한 경우보다 BDD 데이터셋을 사용했을 때 정확도가 많이 떨어졌으며, Mask R-CNN에서는 기존 데이터셋인 MS COCO로 훈련한 경우보다 정확도가 올라간 것을 확인할 수 있었다. |
G. B. Seeong, G. W. Min, J. D. Choi, "Autonomous car technology trends and key technologies", KICS Information & Communication Magazine - Open Lecture Series 35, 2018.5, 3-13(11 pages), 2018. http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeIdNOD E07456307
Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroff, and Hartwig Adam, "Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation", arXiv: 1802.02611, 2018. https://arxiv.org/abs/1802.02611
K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R. B. Girshick, "Mask R-CNN", IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017, pages 2980-2988, 2017. https://arxiv.org/abs/1703.06870
F. Yu, W. Xian, Y. Chen, F. Liu, M. Liao, V. Madhavan, and T. Darrell, "BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling", arXiv:1805.04687, 2018. https://arxiv.org/abs/1805.04687
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab
https://bdd-data.berkeley.edu/
Mark Everingham, S. M. Ali Eslami, Luc Van Gool, Christopher K. I. Williams, John Winn, and Andrew Zisserma, "The Pascal Visual Object Classes Challenge -A Retrospective", IJCV, January 2015, Volume 111, Issue 1, pp 98-136, 2014. http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/
Tsung-Yi Lin, Michael Maire, Serge Belongie, Lubomir Bourdev, Ross Girshick, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, C. Lawrence Zitnick, Piotr Dollar, "Microsoft COCO: Common Objects in Context", arXiv:1405.0312, 2014. http://cocodataset.org/
Intersection over Union (IoU) for object detection https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
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