• 제목/요약/키워드: Automonous driving

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광역보정시스템 기준국 소프트웨어 개발 (Development of WA-DGNSS Reference Station Software)

  • 최완식;;한우용;윤호;기창돈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.390-392
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    • 2013
  • 본 논문에서는 준실시간 개념으로 개발 중인 광역보정시스템의 기준국 소프트웨에 대한 설계 및 구현 결과에 대하여 기술되어있다. 기준국 소프트웨어는 유지보수 및 확장성이 용이하도록 객체지향 기법을 적용하여 설계 및 구현하였다.

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OpenDS를 활용한 자율주행 소프트웨어의 시뮬레이션 기반 테스팅 (Simulation-based Testing of Automonous Driving Software Using OpenDS)

  • 이채은;윤유상;홍장의
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.541-543
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    • 2018
  • 자율주행 소프트웨어는 주변 상황을 인식 및 판단하여, 스스로 동작을 제어하는 소프트웨어를 의미한다. 최근 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있고, 이에 따른 자율주행 소프트웨어의 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 그러나 자율주행의 특성상 테스팅 과정에서 물리적인 손상을 일으킬 가능성이 높으며, 테스팅를 위한 시간적, 인력적 비용이 많이 들어가기 때문에 여러 차례 테스팅을 하기 쉽지 않다. 이러한 점은 자율주행 소프트웨어의 안전성을 높일 수 없는 요인으로 평가된다. 따라서 본 논문에서는 OpenDS를 활용한 가상 시뮬레이터 시스템과 이를 바탕으로 한 규격화 된 자율주행 소프트웨어의 테스팅 방법을 제안하며 그 실용 가능성을 평가한다.

머신러닝 스태킹 앙상블을 이용한 자율주행 자동차 RADAR 성능 향상 (Enhancing Autonomous Vehicle RADAR Performance Prediction Model Using Stacking Ensemble)

  • 장시연;최혜림;오윤주
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.21-28
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    • 2024
  • 레이다는 자율주행 차에 있어 필수적인 센서 부품으로, 레이다가 활용되는 시장은 점차 커지고 있으며 제품 종류도 다양해지고 있다. 본 연구에서는 평가 공정에서부터 레이다의 불량 여부를 예측해 자율주행의 안정성과 효율성을 높일 수 있도록 성능 예측 모델을 구축하고 평가하였다. 레이더 공정 과정의 39607개 입력 데이터로 모델을 학습하였으며, 결과적으로 17개 모델을 스태킹 앙상블했을 때 Meta Ridge 모델이 가장 높은 학습률을 나타내는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과가 제품의 불량을 공정 단계에서 우선 예측해 수율을 극대화하고 불량으로 인한 제품 폐기 비용을 감축하는 데 도움이 될 것으로 기대 한다.