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저자정보
조지은 (건국대학교) 송하민 (건국대학교) 조기춘 (건국대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
475 - 476 (2page)

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최근 도심, 지하차도 및 터널 등 Global Navigation Satellite System (GNSS) 수신 상태가 취약한 지역에서 자율주행에 필수적인 위치추정 기술의 수요가 증가함에 따라 단안 카메라 기반 위치 추정 연구가 활발하게 진행하고 있다. 2D 이미지 기반 객체 인식 분야에서 Convolutional Neural Networks(CNN)을 활용한 딥러닝 네트워크인 YOLOv3, EfficientDet, Fater R-CNN 등 객체의 클래스 및 바운딩 박스 정보를 추출해내는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시맨틱 분할 방법인 DeepLab, ENet, FCN 등을 활용하여 픽셀 별 클래스 분류를 수행하는 연구 또한 활발히 진행중이다. 이러한 딥러닝 기반 인공지능 구현에서 가장 중요한 것은 컴퓨터를 충분히 학습시킬 수 있는 다양한 학습 데이터이다. 하지만 국내 자율주행 시스템 개발을 위한 오픈소스 데이터는 해외의 데이터셋과 비교하여 매우 부족한 편이며 특히 GNSS정보는 수신이 어려운 지역에 대한 자료는 턱없이 부족한 상황이다.
따라서 본 논문 ... 전체 초록 보기
#Autonomous Driving(자율주행) #Dataset(데이터셋) #Object Detection(객체 인식) #Semantic Segmentation(시맨틱 분할) #Deep Learning(딥러닝) #GNSS(위성 항법 시스템)

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