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자율 주행 시스템은 현대 인공지능 기술의 집약체로, 센서 데이터 처리부터 의사 결정, 제어에 이르기까지 다양한 AI 기술이 활용된다. 이 글에서는 자율 주행 시스템에 적용되는 주요 인공지능 기술과 그 역할에 대해 자세히 알아본다.🚗 인지 (Perception)인지 단계는 자율 주행 시스템이 주변 환경을 이해하는 첫 번째 단계이다. 이 단계에서는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar)와 같은 센서를 통해 얻은 데이터를 분석하여 차량, 보행자, 차선, 신호등 등의 객체를 식별하고 위치를 파악한다. 딥러닝 기반의 객체 탐지(Object Detection) 및 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 기술이 주로 사용된다.🗺️ локализация (Localization)Local..

자율 주행 기술은 현대 사회에서 가장 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나이며, 딥 러닝(Deep Learning)과 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 결합은 이 분야의 혁신을 이끌고 있다. 특히, 딥 RL은 자율 주행 차량이 복잡한 환경에서 스스로 학습하고 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 핵심 기술로 부상했다. 이 글에서는 딥 RL이 자율 주행에 어떻게 적용되는지, 핵심 개념과 함께 실용적인 예시와 코드 조각을 통해 쉽게 설명한다.🚗 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)이란 무엇인가요?강화 학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호 작용하며, 보상(reward)을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 에이전트는..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공 지능 분야의 핵심적인 학습 방법 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하도록 설계되었습니다. 이 글에서는 강화 학습이 실제 세계의 다양한 문제에 어떻게 적용되는지, 그리고 그 과정에서 겪는 도전과제는 무엇인지 심도 있게 알아보겠습니다. 또한, 강화 학습을 이해하는 데 필요한 핵심 개념과 예시들을 제공하여, 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 돕겠습니다. 🤖 자율 주행 (Autonomous Driving)자율 주행 기술은 강화 학습이 가장 활발하게 연구되고 적용되는 분야 중 하나입니다. 자율 주행 시스템은 복잡한 환경에서 안전하고 효율적으로 운전해야 합니다. 강화 학습은 이러한 목표를 달성하기 위해 훈련..

역강화 학습(Inverse Reinforcement Learning, IRL)은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)의 한 분야로, 에이전트(agent)의 행동을 관찰하여 에이전트가 따르는 보상 함수(reward function)를 추론하는 것을 목표로 합니다. 이는 에이전트가 최적의 행동을 어떻게 하는지 직접적으로 명시하는 대신, 관찰된 행동 데이터를 통해 그 뒤에 숨겨진 동기(motivation)를 파악하는 방식입니다. 이 글에서는 역강화 학습의 핵심 개념과 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례들을 살펴봅니다.— 🧐 역강화 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Inverse Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트가 환경(environm..

자율 주행 기술은 현대 사회의 혁신적인 기술 발전 중 하나이며, 특히 딥러닝(Deep Learning, 딥러닝)의 발전과 함께 그 가능성이 더욱 커지고 있습니다. 딥러닝은 복잡한 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 데 뛰어나, 비정형 환경에서의 자율 주행을 가능하게 합니다. 본 블로그 게시물에서는 딥러닝 기반 자율 주행 기술의 기본 원리, 다양한 적용 사례, 그리고 관련 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다.🚗 자율 주행의 기본 원리 (Basic Principles of Autonomous Navigation)자율 주행은 센서를 통해 주변 환경을 인식하고, 인식된 정보를 바탕으로 안전하게 주행 경로를 계획하며, 차량을 제어하는 일련의 과정을 포함합니다. 이러한 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계로 이루어집니..

LiDAR (Light Detection and Ranging, 광선 탐지 및 거리 측정) 기술은 자율 주행, 로봇 공학, 3D 매핑 등 다양한 분야에서 3차원 공간 정보를 획득하는 데 사용됩니다. LiDAR는 주변 환경에 대한 정밀한 정보를 제공하지만, 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 딥러닝 (Deep Learning, 심층 학습)은 이러한 LiDAR 데이터 처리의 어려움을 해결하는 데 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 LiDAR 데이터 처리에 딥러닝을 활용하는 방법과 관련된 핵심 개념, 기술, 그리고 실용적인 예시를 소개합니다.😊 1. LiDAR 데이터와 딥러닝의 만남 (LiDAR Data and Deep Learning)LiDAR 센서..

🗺️ 서론: 지리 공간 데이터 분석의 세계로지리 공간 데이터 분석 (Geospatial Data Analysis)은 지구 표면상의 위치와 관련된 데이터를 분석하는 분야이다. 이는 위치 정보, 즉 경도와 위도를 포함하는 데이터를 다루며, 지도, 위성 이미지, GPS 데이터 등을 활용한다. 머신러닝 기술을 활용하여 이러한 데이터를 분석하면, 다양한 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축할 수 있다.🔑 핵심 개념: 지리 공간 데이터란?지리 공간 데이터는 '어디에' 라는 질문에 답하는 데 필요한 정보를 담고 있다. 이는 다음과 같은 형태로 나타날 수 있다.점 (Point): 특정 위치를 나타내는 데이터. 예를 들어, 도시의 위치나 건물 좌표.선 (Line): 두 개 이상의 점을 연결하여 표현하는 데이터. 도로, ..

🤖 소개 (Introduction)머신러닝 (Machine Learning, ML) 모델의 성능은 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다. 데이터 융합 (Data Fusion) 기술은 여러 소스에서 데이터를 결합하여 모델의 정확성과 견고성을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 머신러닝에서의 데이터 융합의 개념, 다양한 기술, 그리고 실용적인 예를 살펴볼 것이다.📚 데이터 융합의 개념 (Concept of Data Fusion)데이터 융합은 여러 데이터 소스를 통합하여 더 일관되고, 정확하며, 유용한 정보를 생성하는 프로세스다. 이러한 과정은 다양한 형태의 데이터를 처리하고, 중복을 제거하며, 불일치를 해결하는 것을 포함한다. 데이터 융합의 목표는 단일 소스 데이터만 사용하는 ..