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자율주행 대응 기계학습 데이터를 관리하고 분석하는 소프트웨어의 개발
Development of Data Management and Analysis Software for Autonomous Vehicle Driving Environment 원문보기

한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회, 2019 Nov. 29, 2019년, pp.87 - 88  

박종빈 (전자부품연구원) ,  이한덕 (전자부품연구원) ,  김경원 (전자부품연구원) ,  정종진 (전자부품연구원)

초록
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최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 자율주행을 위한 학습 데이터의 관리/분석을 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 구현한 기능 중에서 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들이 서로 유기적으로 연결되도록 하여 실제 메타정보 추가 및 분석에 유용하게 쓰이도록 하였다.
  • 일례로 우리나라에만 존재하는 도로정보 표지판, 속도제한 표지판, 신호등, 차량 번호판, 차종, 도로 주변 객체 등은 해외 데이터에서 당연히 제공하지 않는다. 이런 문제를 해결하고자 본 논문에서는 수집된 데이터의 관리, 화질 처리, 메타정보 태깅, 태깅 정보의 분석을 통합적으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다.
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