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한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
526 - 532 (7page)

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Global Automobile Manufacturers have been trying to reach their ADAS phase mount up to Lv5. Taking advantage of Deep Neural Network(DNN) for Autonomous Driving is the state of the art trend in this field. Retaining data, with diverse and enormous volumes, is an overriding factor in developing a self-driving algorithm. Not only acquiring numerous data but also conducting tests in diverse circumstances also a crucial factor for driverless vehicle logic. The actual verification test has been executed in some constrained conditions which lead to the lack of driving performance warranty. Because none of the evaluations satisfy all kinds of each functional requirement. Additionally, some even safety evaluations, along with the possibility of crash accident or unexpected driving situations need to be proved in the autonomous driving test, might have the victims or serious damages to the driver. Also, it is laborious to get the repeatability of assessment surroundings in some particular evaluations conducted ever before. A Virtual driving procedure might be one of the solutions that dealt with these faults. Without any hazardous or arduous efforts to realize similar to real driving environments, artificial methods can cope with the functional requirements. Image recognition is a dominant element in judging the overall outcome of an autonomous driving algorithm as well, the feasibility of exploiting synthetic image is explored in this study.
#Autonomous Driving(자율주행) #Synthetic Image(합성영상) #Object Detection(객체인식) #Verification(검증) #Feasibility(실행가능성) #Virtual Simulation(가상 시뮬레이션)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

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