[생활 속 알고리즘] 세이의 명령 집합 하나0_ 자율 주행 자동차 알고리즘

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7화-누군가가 당신의 페이스북을 제어합니다.http://blog.naver.com/todoskr/2208628236798이야기-기호 존중하세요?취향 분석 알고리즘 http://blog.naver.com/todoskr/2208685386139말-눈으로 잠금 해제 ☆ 생체 인식 알고리즘 http://blog.naver.com/todoskr/220875087669

만나서 반갑습니다세이입니다.어느새 마지막 회송 하나 0이야기네요(울음)도 20하나 6년의 마지막 하나 2월이면 매 썰매 타기가 술렁이네요.

마지막이니까 좀 핫한 주제로 가져왔어요.혹시 아이로봇과 같은 SF 영화에서 자율주행차를 본 적이 있습니까?

네,맞아요.제가항상내용하고싶은주제에요.영화 속 한 장면은 사용자가 위험해져서 자율주행 전체에서 사용자 주행 전체로 바뀌는 부분인데요.자율주행자동차는 언제 보편화될까요?또, 어떠한 방식으로 주행하는 것일까요?문재점은 없을까요?궁금하시죠? 그럼 최근부터 자율주행차량에 대해 확인해볼까요?

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자율주행자동차란

어떻게 '무인 제동차=자율주행자동차'라고 알고 있는데요.정확하게 내용하자면 두 사람은 같은 개념이 아닙니다! 자율주행차는 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 형세를 판단해 차를 제어함으로써 도착지까지 스스로 주행하는 차이고 무인차는 사람이 타지 않고 주행하는 차를 말합니다.주로 군사 목적이 본인의 과학 연구를 목적으로 이 무인 브레이크 차량을 이용합니다.

자율 주행 차량은 다양한 센서에 의해 주행을 하게 되는 것입니다.차량에 탑재된 레이더와 고성능 카메라, 전파탐지기, 위치파악 등을 통해 물체와의 거리를 측정하고 신호등이 본인 도로표지, 전방 차량 등을 감지한다.그래서 PC에서 정보를 전송하면 조작을 지시하고 자동으로 주행하게 됩니다.   20하나 2년 발표된 IEEE보고서에 따르면 2040년에는 세계 차량의 약 75Percent가 자율 주행 자동차로 전환될 것으로 예상된다!!그렇다면 아이 로봇이 자신 외의 SF영화에서 보던 자율 주행 차에 가면 되나요?

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자율주행 자동차의 센서 자율주행 과정을 간단히 정리하면 첫째, 센서로 차량 주변 환경에 관한 데이터를 수집한다.둘째, 수집된 데이터를 프로세서로 미리 정의된 알고리즘을 통해 그 결과를 해석한다.3번째, 주행에 대한 의사 표결을 내린 지 4번째 자율 주행 명령을 내리는데요.그럼 가장 먼저 알아봐야 할 것은 센서군요.

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위 그림은 자율주행 시스템을 구성하는데 필요한 센서입니다. 자디테 1인 센서는 차량마다 그 때문에 그 차량에서 사용되는 알고리즘 방식에 그래서 다르겠죠.

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자율 주행 차량의 기술 센서를 알 수 있었으므로, 이것으로 자율 주행 차량의 기술에 대해 알아 보겠습니다.

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위의 그림은 자율주행 자동차 시스템의 구성에 관한 표입니다. 2개 부분으로 나누고 봅시다.첫번째로, 앞을 식별하기 위한 카메라, 그 카메라로 받은 데이터로부터 필요한 예기를 추출하기 위한 영상 처리가 제일 왼쪽에 위치하고 있어, 그 다음 주행중에 필요한 가속도 센서, 트레이싱용 라인의 적외선 센서, 거리 측정용 적외선 센서가 중앙에 있습니다.

여기서 잠깐!영상 처리는 2화에서 잠깐 언급했지만 http://blog.naver.com/todoskr/220833738018 외우지 않은 자신의 시는 분은 가서 보고 오겠습니다~왜 영상을 찍고 처리할지 궁금합니다.본인입니까? 표지판이나 신호 등의 운전에 필요한 정보를 받아들이기 위해서입니다.이런 신호를 받고 처리할 부분은 따로 있어요. 왜냐하면 다른 쓸데없는 정보가 많기 때문이에요.

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사람의 눈은 속도를 60km로 줄이라는 표지판을 보고60이라는 정보만 뇌에서 가져옵니다.컴퓨터는 그렇지 않죠? 우선 카메라로 받은 정보의 선명도 나쁘지 않고, 명도를 변경시켜 표지판 형식으로 보이는 물체에 숫자만 가져와야 합니다. 이것을 필터링이라고 해요.이것을 알고리즘 순서도에서 나쁘지 않게 타면 이렇게 됩니다.

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2번째 부분을 볼까요?주행 중에 필요한 가속도 센서, 트레이싱용 라인의 적외선 센서, 거리 측정용 적외선 센서가 중앙에 있다던데요. 이것에 의해 주행 알고리즘을 적용시켜 자동차를 제어한다.이걸 순번도로 자세히 살펴볼까요?

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딥러닝(Deep Learning) 위에서도 언급했는데 컴퓨터는 사람과 달리 입력된 값에 대해 결과를 도출하는 데 필요한 프로세스가 있다고 했는데, 이 때문에 데이터를 모아 유사한 종류끼리 분류하는 머신러닝(Machine Learning)이라는 개념이 본인이 되어 왔습니다.머신러닝은 복잡한 데이터를 입력하고 유사한 내용을 컴퓨터가 능동적으로 분류하는 것입니다.여기서 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 다양한 알고리즘의 중인공신경망(Artificial Neural NetWork)에서 왔습니다.

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딥러닝이란 기계학습에 지도학습(사람의 개입이 필요)이 아니라 비지도학습(기계 스스로 학습)을 사용하는 것으로 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 하는 인공지능입니다.쉽게 예상하면 컴퓨터가 사람처럼 소견하고 배울 수 있는 기술이라고 할 수 있습니다.

그럼 자율 주행 자동차에 왜 딥 러닝이 필요한 것일까 요?지도학습의 경우 사람들이 개입하여 이는 보행자와 데이터를 입력해 두면 멀리 있어 몸 전체가 보이는 경우는 보행자로 인식하지만 가까이에서 크게 보이지만 신체의 일부만 보이고 과오는 장애물이 과도한 자동차 등에 숨어 있다고(예: 차에서 내리는 사람) 보행자로 인식하지 않기 때문이다. 그런 과민한 딥러닝을 통하면 머리와 다리만 인식해도 이 객체가 보행자라고 판단하기 때문에 사건의 위험을 방지할 수 있다고 말할 것이다.

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실제로 한 개발팀이 학습을 위해 '레이싱 게임'에서 딥러닝을 한 사례가 있습니다.레이싱 게임을 틀어 놓고 모니터 화면을 카메라로 비춘 뒤 첫 0배속으로 레이싱 게임을 실행하고 학습시킨 결과, 첫달 만에 자율 주행이 가능한 수준이 됐다고 합니다.

레이싱게이로만 학습할 수 있다니 저도 운전습관하러 레이싱게이입니다.

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소견해야 할 점, 기술만 보완되면 금방 판매돼 금방이라도 보급될 것 같은 자율주행차인데 무슨 일이 있나요.여기에대한질문은다수의사람을살릴것인가,소수의사람을살릴것인가입니다.언의의 소견으로 보면 다수를 살리는 것이 옳지 않을까. 이런 문제만 생기지만, 다수의 보행자를 피하기 위해 운전자인 소수에게 피해가 간다는 알고리즘을 적용한다면 어떤 운전자가 차를 살까요?

이것은 무인차의 딜레마로 설명되어 있습니다.무인차의 딜레마로 돌발상황 대처 프로그램을 어떻게 설계할지에 대한 윤리 논란이 일었습니다.사진의 사례를 볼까요?

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이 밖에 사건이 일어났을 때 이전에는 운전자 책이었는데, 이렇게 차가 움직인다면 책은 자동차 메이커에 있는 것이냐는 문재가 있습니다.

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늘 그랬듯이 생활 속의 알고리즘을 시리즈가 끝났네요.여러분 어떠셨어요? 얼마나 자기가 해당 기술에 들어가야 하는지가, 포스팅을 작성하면서 가장 큰 생각이었습니다.자신의 이름대로 잘 이해할 수 있는지, 형이 쉽지 않은지 생각하면서 써도 부족한 점이 많았던 것 같습니다.그래도 여기까지 봐주신 여러분께 감사한 내용을 씁니다.하나 2월 20하나 6년 마무리 잘하세요~요즘까지 세이였습니다. 감사합니다

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자율 주행 자동차( 나쁘지 않는 무 위)-https://namu.wiki/w/퍼센트 EC백분율 9E퍼센트 90퍼센트 EC백분율 9C%A8퍼센트 EC백분율 A3%BC백분율 ED%96%89%20퍼센트 EC백분율 9E퍼센트 90퍼센트 EB%8F퍼센트 99퍼센트 EC백분율 B0퍼센트 A8#fn·하나 지능형 자동차 소프트웨어-http://www.cctvnews.co.kr/atl/view.asp?a_id=830신호 및 속도 표지판 인식-http://www.cctvnews.co.kr/atl/view.asp?a_id=하나 252디플러 닌-http://it.donga.com/23507/

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